翟其清
- 作品数：16 被引量：11H指数：2
- 供职机构：南京邮电大学理学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金江苏省“青蓝工程”基金江苏省普通高校研究生科研创新计划项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信文化科学更多>>
- 阈值系统中的LDPC译码随机共振及应用研究
- 2017年
- 研究阈值阵列系统中低密度奇偶校验码(LDPC)的译码随机共振现象。经过LDPC编码调制的信源序列通过阈值阵列系统添加独立同分布的高斯噪声,接收端采用BP迭代译码算法,译码性能以误码率为测度。仿真结果表明,当信号是阈下时,噪声强度增加,误码率先降后增,随机共振发生,且在阈值单元个数较多时,随机共振现象越明显;当信号是阈上时,噪声总是恶化译码的性能,随机共振不存在。进而研究莱斯噪声作用下的译码随机共振现象,并发现存在阈上随机共振。最后推广到图像在LDPC编译码系统中传输的实际应用中,证实了噪声对其传输效果的明显改善作用。这些结果显示了非线性系统信道译码中噪声的改善作用,扩展了随机共振在信道译码中的应用。
- 王友国李冰翟其清
- 关键词：随机共振LDPC码噪声
- 基于梯度下降法与QR分解的观测矩阵优化被引量：1
- 2017年
- 观测矩阵的设计是压缩感知(CS)理论的核心问题。基于压缩感知理论,可通过降低观测矩阵同稀疏变换基间的相关性和增大观测矩阵独立性的方式来优化观测矩阵。基于此提出一种新的优化方法。用梯度下降法处理Gram矩阵,降低其非对角线元素;对得到的观测矩阵进行QR分解。对所得到的观测矩阵进行仿真实验,以此来检验该算法的有效性。仿真实验结果表明,该方法在提高峰值信噪比和重构稳定性方面较为理想,尤其当压缩比取0.30左右时,相对比未经优化的观测矩阵,峰值信噪比有相当显著的提高,约提升67%。
- 兰明然王友国郑丹青翟其清
- 关键词：压缩感知梯度下降法QR分解
- 基于K近邻的运动想象分类中的噪声效益被引量：2
- 2022年
- 关于脑电信号中的噪声处理问题一直是脑-机接口(BCI)领域的重点研究方向,通常认为噪声是有害的,所以针对脑电信号中的噪声处理往往以降噪或消噪为主。但是根据随机共振(SR)的思想,在非线性系统中噪声往往能增强信号处理,而脑电信号恰好具有非线性的特征,因此提出运用高斯噪声提高运动想象脑电信号的识别率。通过在脑电信号中加入独立的高斯噪声,将原始训练集与添加噪声的训练集串联起来增加训练样本量,考虑训练样本量增加与否和噪声加入的阶段(训练或/和测试);通过共空间模式(CSP)和小波包变换(WPT)提取分类特征,并用K近邻(KNN)算法进行分类。实验结果表明,只要加入适当强度的噪声,均可提高系统的分类准确率,出现随机共振现象;增加训练样本量的同时在训练集和测试集中加入适当强度相同的噪声,系统最大平均分类准确率相比不加噪声时增加9.28个百分点;K近邻算法的最大平均分类准确率相比决策树(DT)和支持向量机(SVM)而言整体更高,体现出K近邻算法的优越性和可靠性。
- 陈佳卉王友国翟其清
- 关键词：随机共振高斯噪声K近邻脑电信号
- 基于参数最优控制的并行阵列稳态系统的彩色图像信号增强
- 2024年
- 本文针对均匀退化场景下的彩色图像信号,以增强彩色图像对比度与抑制有害噪声为目的,分析BPAM信号、灰度图像与彩色图像实现信号增强的联系与区别,推导了基于并行阵列双稳态系统的最优稳态信噪比参数控制,提出了基于物理先验的光照映射估计与并行阵列随机共振系统的双尺度控制算法(Stochastic Resonance in Illumination Map Estimation,SR-IME)。首先结合物理背景的先验估计彩色图像的光照通道,分别进行光照特征与数字特征的一维编码。其次将信号调制为BPAM信号,利用随机共振系统实现信号增强。从系统参数分配机制出发,将最优控制下的输出信号解调,反演得到增强后的彩色图像信号。结合主观评价和客观评价指标,与直方图均衡化HE、单尺度Retinex(SSR),多尺度Retinex(MSR)和基于HSV分解的双稳态单系统进行了比较,结果表明SR-IME视觉效果最佳,信息熵为7.82,相比于HSV通道分解的单系统随机共振提高了5%,噪声方差与NIQE指标有明显改善。实验结果表明,在参数最优控制下的并行阵列稳态系统能有效实现彩色图像信号增强。
- 李庚王友国翟其清
- 关键词：随机共振
- 阈值阵列系统中TCM编译码的随机共振现象
- 2018年
- 为了进一步降低网格编码调制(TCM)信号在接收端的误码率(BER),提高TCM码的译码性能。采用了一种离散的多阈值阵列系统与维特比译码器相结合的系统。并经过理论推导出阈值阵列系统输出端信号和TCM编码信号之间的互信息;同时通过仿真实验,分析了误码率的变化情况;并对两种不同测度下的变化情况进行了对比。理论分析表明,在适当噪声条件下,使信号无损传输到译码端;仿真实验也表明,在适当的噪声强度阈值阵列单元数量和噪声强度条件下,误码率会得到大幅度的降低。对比两种测度下的随机共振现象(SR),发现随机共振的存在性与测度有关。理论分析和仿真实验都表明,在该系统中适当的噪声能够显著提高互信息,降低误码率;随着阈值单元数的增加,这种效果也越发明显。
- 李恒王友国翟其清
- 关键词：随机共振TCM编码
- 基于媒体报道的随机谣言传播模型
- 2024年
- 随着信息技术的发展,谣言传播的速度比过去更快,范围更广,而媒体发布信息可以在一定程度上阻止或控制谣言的传播。此外,由于个体间连接的变化,真实社交网络的拓扑结构会受到随机扰动。基于媒体报道和网络的连通性变化,本文通过引入媒体发布信息的透明度、媒体公信力参数,构建随机谣言传播模型。首先,对于同构网络上的模型,证明了解的全局存在唯一性。然后,通过对随机模型进行稳定性分析,推导了谣言消亡的充分条件,讨论了同构网络和异构网络上谣言的传播阈值。最后,在WS网络、BA网络和真实世界Facebook网络上进行数值模拟,验证了理论分析,并测试了相关参数对模型的影响。结果表明,随机噪声扰动加速了谣言传播消亡的过程,减小了同构网络上的传播阈值。此外,提高媒体的公信力和发布信息的透明度可以降低谣言的最大影响和最终规模。
- 朱妍王友国翟其清孙先莉
- 关键词：社交网络媒体报道蒙特卡洛方法
- 基于离散双向联想记忆神经网络的多元通信系统被引量：1
- 2023年
- 针对噪声导致非线性数字通信系统传输信号的差错概率增加的问题,提出一种基于离散双向联想记忆(BAM)神经网络的多元通信系统。首先,根据需要传输的信号,选取适当的神经元数量和记忆向量,计算权值矩阵,并生成BAM神经网络;然后将多元信号映射为具有调制幅度的初始输入向量并不断输入系统,通过神经网络进行循环迭代,并向各神经元添加高斯噪声,之后按照码元间隔采样输出并在无损信道中传输,接收端依据判决规则译码判决;最后在图像处理领域,利用所提系统传输图像压缩后的数据并解码恢复图像。仿真结果表明,对于码元间隔较大的弱调制信号,随着噪声强度的增加,差错概率先减后增,随机共振现象比较明显;差错概率还与信号的进制数呈正相关关系,与信号幅度、码元间隔和神经元个数呈负相关关系,某些条件下,差错概率可以达到0。以上结果表明BAM神经网络可以通过噪声改善数字通信系统的可靠性。另外,解码恢复图像的相似度显示了适量噪声对图像恢复效果的改善,扩展了BAM神经网络和随机共振在图像压缩编码中的应用。
- 陈伟康翟其清王友国
- 关键词：双向联想记忆神经网络随机共振图像压缩
- 考虑加权传播率和随机干扰的谣言传播模型
- 2024年
- 在线社交网络已经成为互联网信息时代的信息传播的主要途径,对社交网络中谣言的性质、特征以及信息传播的研究一直是一项重要的研究课题。考虑社交网络环境及用户都会受到不确定因素的影响,网络结构和用户数量都会随时间发生变化,因此,在谣言传播过程中引入随机噪声;同时针对个体间的差异性,以及不同个体间连接紧密程度不同,引入加权传播率,基于此建立考虑加权传播率和随机干扰的谣言传播模型,并对此模型进行了传播动力学研究。推导了全局正解存在唯一性,推导了谣言消亡条件;并通过蒙特卡洛方法在BBV网络(加权无标度网络)以及LW网络(局域世界演化网络)上进行了仿真,验证了理论推导的合理性。实验结果表明,局域世界特性会加速谣言传播,扩大谣言最终规模;传播率的差异性能够抑制谣言峰值和最终规模;在保证网络拓扑结构不出现剧烈变化的情况下,弱噪声的加入会加速谣言的传播。
- 徐文龙王友国翟其清
- 关键词：社交网络随机噪声蒙特卡洛仿真
- 多阈值系统中的阈上随机共振研究被引量：1
- 2018年
- 以互信息为测度,通过模型建立与数值计算,发现在一定强度的加性噪声和乘性噪声共同作用下,多阈值系统中出现了阈上随机共振现象。提高阈值与增加阈值单元数都可以让系统更易于出现该现象,然而阈值的提高会减弱系统中信息传输的效果。在噪声强度较弱时,提高阈值单元输出元数可以增强系统中信息传输的效果,但过高的输出元数会使系统中的阈上随机共振现象消失,并且使互信息的值趋于饱和。
- 陈楠王友国翟其清
- 关键词：噪声互信息
- 统计信号处理中的随机共振研究进展被引量：2
- 2016年
- 非线性系统中,噪声改善系统性能的现象称作随机共振。文中简单回顾了随机共振研究中取得的主要成果,着重分析了随机共振在统计信号处理领域的研究进展,展示了在不同的信号处理要求或准则下噪声改善检测或估计性能的功效。最后提出研究中的问题,并对随机共振的发展作了展望。
- 王友国翟其清刘健
- 关键词：随机共振信号检测参数估计非线性系统
