杨超
- 作品数：4 被引量：8H指数：2
- 供职机构：重庆理工大学电子信息与自动化学院更多>>
- 发文基金：重庆市自然科学基金重庆市科技创新能力建设计划项目国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：电子电信自动化与计算机技术更多>>
- 改进的经验模态分解算法对脉搏信号的处理被引量：3
- 2014年
- 脉搏信号是生理信号的一种,蕴含着大量的生理信息。对脉搏信号进行预处理后,针对经验模态分解的端点效应使得分解产生严重失真这一问题,提出了一种基于与原始信号相关程度最大的波形延拓方法。仿真结果表明:改进的经验模态分解算法使得原始信号与各IMF(intrinsic mode function,IMF)分量之间的误差减少,有效地抑制了端点效应。
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- 关键词：脉搏信号小波变换经验模态分解端点效应
- 基于遗传算法与支持向量机的EMD改进算法被引量：3
- 2015年
- 针对传统经验模态分解的端点效应问题,提出了一种适用于脉搏信号分解的基于遗传算法和支持向量机的经验模态分解改进算法。该方法运用支持向量机对时间序列的两端进行延拓,并引入遗传算法使得延拓更加合理,分解结果的频率更加单一。仿真和对脉搏信号分析的实验结果表明:该方法能够有效抑制端点效应。
- 张兢杨超曾建梅李冠迪
- 关键词：遗传算法支持向量机经验模态分解端点效应脉搏信号
- 应用BP神经网络的受精蛋自动识别方法被引量：1
- 2013年
- 针对孵化器中无精蛋剔除费时费力的问题,设计了一种自动识别受精蛋的方法。提取孵化2～5天后种蛋透光图像的卵黄与卵清的面积与亮度4个特征,建立BP神经网络模型进行训练识别。实验结果表明:该方法能准确地提取种蛋的面积与亮度特征,神经网络设计合理,对孵化2～5天后的种蛋具有较高的识别准确率。
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- 关键词：受精蛋孵化早期BP神经网络
- 基于改进量子遗传算法的WSNs多路径路由研究被引量：1
- 2014年
- 最优路径搜寻和能量优化是无线传感器网络(wireless sensor networks,WSNs)研究的两大关键性问题,基于簇结构的无线传感器网络模型,将改进的量子遗传算法引入WSNs网络层节能路由算法研究中,选取多条较优染色体代替一条最优染色体指导群体的进化;采用动态的量子旋转门调整策略,避免算法收敛于局部最优解;利用球面坐标角度对量子遗传算法编码,降低算法的复杂度;以路由所耗能量为优化目标,构造适应度函数。与基于传统遗传算法(genetic algorithm,GA)、标准量子遗传算法(quantum genetic algorithms,QGA)的多路径路由进行比较,实验表明,该算法比基于GA,QGA算法的多路径路由具有更低的网络能量消耗,更长的网络生存周期。
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- 关键词：多路径路由
