广东省教育部产学研结合项目(2011A090200088)
- 作品数：8 被引量：7H指数：1
- 相关作者：刘晋胜吕晓兰肖明林木龙易清明更多>>
- 相关机构：广东石油化工学院暨南大学泰斗微电子科技有限公司更多>>
- 发文基金：广东省教育部产学研结合项目广东省自然科学基金茂名市科技计划项目更多>>
- 相关领域：电子电信自动化与计算机技术更多>>
- 高效剩余数至二进制转换器设计被引量：1
- 2013年
- 针对目前剩余数系统所处理数据动态范围较小,而且剩余数至二进制转换器的面积和延迟较大等方面的问题,基于新中国余数定理Ⅱ提出了一个高效并行转换算法,同时给出相应的电路实现。该算法采用模集合{2n-1,2n+1,22n,22n+1-1},可同时处理4个模,处理数的动态范围达到6n+1位。乘法逆元简单,电路完全由基本的加法器构成,硬件实现容易。分析实验结果表明,相比同类模集合反向转换器,文中提出的转换器的面积节省了39.4%,速度提高了47.4%。
- 吕晓兰肖明
- 关键词：加法器
- 旋转变换和欠定盲分离的DUET算法
- 2012年
- DUET是采用时频掩码求解欠定问题的著名算法.本文讨论旋转变换对DUET算法的影响,提出了一个改进的DUET算法.该算法利用混叠矩阵的任意两列作为旋转矩阵,先旋转接收信号和混叠矩阵,后执行DUET算法.因为DUET算法在不同的旋转变换下有不同的结果,所以需要将这些结果相加,以弥补DUET算法的失真.最后,几个语音信号的实验结果显示算法的性能和实用.
- 高峰肖明孙功宪谢胜利
- 关键词：欠定盲分离
- 基于平均互信息的混合条件属性聚类算法
- 2015年
- 混合条件属性参数间的距离值存在较大的差异,导致仅聚合距离数量级较大、较规律的数值条件属性对象,而忽视数量级较小、混沌,但类别特征更加明显的分类条件属性对象。提出了一种基于平均互信息的聚类算法。通过熵量化参数类别特性的大小,再根据熵的平均互信息计算方法衡量数据对象间类别的相同、相异特征量,统一数值和分类条件属性参数间距离的数量级,最后通过优化迭代自适应过程得到最终聚类结果。实验结果表明,该算法具有良好的聚类质量和自适应性。
- 刘晋胜
- 关键词：聚类
- 基于熵降噪优化相似性距离的KNN算法研究被引量：4
- 2015年
- 围绕KNN算法,以寻求高精度、高效率的相似性距离度量方法为主要研究目的。根据特征参数熵变换指标的类别特点,提出一种运用熵特征变换指标设计相互类别差异量的相似性距离度量,以降低特征参数类别噪音。对熵降噪优化、熵相关度差异、类可信度计算、传统欧式距离及相同特征参数几种KNN算法进行理论分析、Letter和Pima Indians Diabetes数据集仿真实验及KDD CUP'99的实际应用,均显示该算法在KNN算法中具有很好的效果。
- 刘晋胜
- 关键词：K近邻分类降噪
- SBAS卫星信号的Viterbi译码优化方案被引量：1
- 2012年
- 为了减少硬件处理的时间浪费,针对经由卷积编码的SBAS(Satellite-based Augmentation System)卫星信号,提出一种优化的Viterbi译码处理方案。该方案对译码数据流进行截断处理并进行性能补偿,通过Matlab平台对其进行建模仿真。仿真结果表明,该方案能够在节约硬件存储容量和减少数据处理压力的同时,获得与传统译码同等的译码性能,这为硬件实现提供了很好的参考依据。
- 林木龙易清明
- 关键词：SBAS卷积码VITERBI译码幸存路径
- 基于4模集合{2~n-1,2~n+1,2~n,2^(2n-1)-1}剩余数转换器设计
- 2014年
- 针对剩余数系统需要大动态处理范围的问题,提出了一个新的4基数模集合;并给出了相应的剩余数至二进制数转换算法和硬件实现。该算法采用4基数模集合{2n-1,2n+1,2n,22n-1-1},每个模的形式都具有2n±1的形式,模的动态范围达到5n-1;算法基于新中国剩余数定理2实现,模集合的乘法逆元全部属于闭合形式,硬件电路完全基于加法器构成。与同类模集合反向转换器相比,提出的转换器电路完全基于加法器构成,明显减小了转换器的电路延迟,有效地提高了集成度。
- 吕晓兰肖明
- 关键词：加法器
- 高效缩1码模2n＋1加法器设计与优化
- 2014年
- 针对目前存在的缩1码模2n＋1加法器的优缺点,设计出一个有效的基于进位选择的缩1码模2n＋1加法器.在模加法器的进位计算中,采用进位选择计算代替传统的进位计算,进位计算前缀运算量明显减少.分析和实验结果表明,对于比较大的n值,进位选择缩1码模2n＋1加法器在保持较高运算速度的前提下,有效地提高了集成度.
- 吕晓兰
- 关键词：余数系统VLSI
- 基于特征点类别可分性判断准则的图像分类被引量：1
- 2012年
- 针对图像分类特征点特性界定模糊,导致相似性度量误差较大的问题,提出采用特征点类别可分性判断准则的图像分类方法。结合信息熵理论提取图像特征点的可分性特性,根据图像特征向量标识决策属性的不同性质,计算特征向量间的可分性距离值,得到最近邻特征向量集,从待分图像各特征向量与最近邻特征向量集标识类别的平均距离,及平均可分性度量值两方面定义新的图像类别判断准则。理论分析与Caltech256图像库仿真实验表明,基于特征点类别可分性判断准则有效地提高了图像的分类准确率。
- 刘晋胜
- 关键词：图像分类可分性最近邻分类
