张守成
- 作品数：17 被引量：45H指数：4
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- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信理学文化科学更多>>
- 基于时间结构的盲信号提取不动点算法
- 2013年
- 为了降低具有时间结构的拟牛顿盲信号提取计算复杂度。通过每次更新后对权向量的归一化处理,利用梯度下降算法在收敛点处的性质,根据经典的Kuhn-Tucker条件提出了一种时间结构的盲信号提取不动点算法,避免了增广拉格朗日函数二阶导数的计算,并简化了一阶导数表达式,同时避免了人为选取步长参数。针对合成数据和实际的心电图数据的计算机仿真表明,提出算法具有良好的提取期望源信号的性能和更快的收敛速度。
- 张守成张玉洁祁锐
- 关键词：盲信号提取不动点算法
- 复杂噪声背景中二维谐波恢复的循环小波累积量方法被引量：2
- 2009年
- 讨论一种新的复杂噪声背景下的二维谐波恢复方法。循环统计量方法基于傅立叶变换,为了解决循环统计量方法分辨率低的缺陷,提出了基于循环小波累积量的新方法,利用小波的灵活性,通过一个可调参数可以改善算法的性能。最后仿真试验验证了本文所提算法的有效性。
- 刘永凯张守成王莹刘圆圆
- 关键词：小波变换乘性和加性噪声分辨率
- 基于变学习速率的自适应ICA算法
- 2008年
- 学习速率的优选问题是自适应ICA算法中的一个重要问题。本文建立了学习速率与相依性测度之间的一种非线性函数关系,以此为基础本文提出了一种新的变学习速率的自适应ICA算法。该算法具有初始阶段和未知系统时变阶段步长自动增大而稳态时步长很小的特点,克服了传统算法在稳态阶段步长调整过程中的不足,而且具有很快的收敛速度。计算机仿真结果与理论分析相一致,证实了该算法的性能。
- 王莹张守成刘永凯刘圆圆
- 关键词：自然梯度学习速率
- 线性代数的“信息”论被引量：1
- 2014年
- 线性代数作为大学一门重要的基础课程,概念多而抽象,环环相扣,不易理解。为了更好地解释清楚和深刻理解重要的概念和方法,提出一种"信息"论教学方法,即借用电信科学信息论中"信息"的概念进行解释。文章利用所提方法对线性代数中四类重要概念和方法的实质进行了解释,理清了它们之间的关系,希望能为大学线性代数教学提供一定的帮助。
- 张守成韩元良
- 关键词：线性代数无效
- 一种基于峭度的一单元ICA-R固定点算法被引量：3
- 2012年
- 一单元参考独立成分分析是一种有效的利用先验信息抽取一个期望源信号的方法。以峭度的绝对值为对比函数推导出一种一单元ICA-R固定点算法,该算法避免了对比函数二阶导数的计算,简化了运算复杂度,比基于峭度的牛顿快速算法有更快的收敛速度。通过计算机模拟实验验证了算法的有效性。
- 张守成刘永凯
- 关键词：峭度固定点算法
- 改进的基于峭度的盲信号提取算法被引量：2
- 2014年
- 在盲信号优化提取问题的研究中,为解决基于峭度的参考独立分量分析算法中阈值参数难以确定的问题,通过对算法的理论分析,以输出信号峭度的绝对值和接近性量度函数的乘积作为目标优化函数,并在梯度算法的基础上根据经典的Kuhn-Tucker条件提出一种改进的定点算法,有效避免了人为选择阈值参数和步长,使算法收敛更快速稳定。针对合成数据和实际的心电图数据的计算机仿真,表明了所提改进算法的有效性和快速稳定性。
- 张守成张玉洁祁锐
- 关键词：峭度盲源分离盲信号提取
- 有界格上三角子模的一种新的延拓方法
- 2017年
- 介绍了有界格上￡-子模(余子模)的一种新的延拓方法,同时研究了延拓得到的t-子模(余子模)的一些性质.所得的结果表明这种新的延拓方法是一种好的延拓方法.
- 韩元良文小艳苗文静张守成
- 关键词：收缩映射
- 改进的一单元复数参考独立成分分析算法
- 2013年
- 一单元复数参考独立成分分析算法存在阈值参数难以确定的问题。通过将算法的目标优化函数巧妙地调整为期望提取信号的幅值和参考信号的近似性量度,基于机器学习原理和经典的Kuhn-Tucker条件提出一种改进的固定点算法,有效避免人为选取选择阈值参数和步长参数,降低了计算复杂度,并提高了算法收敛的稳定性和收敛速率。针对复数合成数据的仿真实验证实了所提算法的有效性。
- 张守成张玉洁祁锐
- 关键词：盲源分离
- 一单元ICA-R快速算法被引量：10
- 2009年
- 一单元参考独立成分分析是一种有效的利用先验信息抽取一个期望源信号的方法。峭度是随机变量非高斯性的一个经典度量。基于约束独立成分分析理论,以峭度的绝对值为对比函数推导出一种快速一单元ICA-R算法。并针对该算法的收敛特点,给出一个优选初值去提升算法的收敛速度。最后,通过计算机模拟实验验证了该算法的有效性,同时所给优选初值加快算法收敛的性能也得到验证。
- 张守成李宏伟刘永凯
- 关键词：峭度信噪比
- EMD-IT去噪算法的阈值估计方法被引量：2
- 2014年
- 为解决EMD-IT去噪算法中阈值难以确定的问题,提出一种基于高斯白噪声能量分布的阈值估计方法。将含噪信号进行经验模态分解并估计各固有模态函数(IMF)中噪声的能量;根据模态单元阈值的含义,在各IMF中利用去除掉的模态单元包含的总能量等于噪声能量这一准则估计阈值。合成数据和实际心电信号的去噪仿真实验验证了该方法的有效性,其是自适应的且避免了阈值选择的主观性。
- 张守成韩元良张玉洁
- 关键词：经验模态分解高斯噪声
