噪声改善码元传输

文中运用随机共振来改善码元的传输。对于由字符构成的文本,通过编码生成一系列的码元作为系统输入信号,经过带有噪声的系统传输后,进行译码得到接收文本。文中使用的噪声为高斯型的加性与乘性噪声,逐渐增加噪声强度,接收文本中出错字符比例先降低再增高,从而存在最佳噪声强度,此时出错比例最小,系统性能最好。另外,乘性噪声在改善信号传输时,表现出了一定的鲁棒性。最后,讨论了阈值单元数目与系统阈值的变化对系统性能的影响。     

基于K近邻的运动想象分类中的噪声效益

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...     

基于张量线性鉴别分析的人脸识别算法

人脸识别现已成为当前模式识别和人工智能领域的一个研究热点。在线性鉴别分析(LDA)方法的基础上,结合张量知识,提出一种基于张量子空间的LDA人脸识别算法。该算法的核心思想是:首先构造关于遮挡物、角度和表情的三阶人脸张量,根据LDA的Fisher准则,利用迭代方法得出张量的最佳投影矩阵,再构造分类器,判定张量所属的类。该算法有较高的识别率,能够应用于多姿态的人脸识别。     

基于离散双向联想记忆神经网络的多元通信系统

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。