欠采样相关论文
新一代信息技术的飞速发展及其在各领域的广泛应用引发了数据的爆炸式增长.如何挖掘海量数据中蕴含的重要信息、发挥数据的价值是......
自2016年以来,我国电子商务快速蓬勃发展,网民的规模和交易额以较高的增长率在持续上升。伴随着电子商务产业的迅速发展,商品品类......
传统的机器学习分类算法通常是在各类数据集样本数量基本平衡的基础上建立起来的。但实际应用场景中的数据集常存在不平衡问题,如......
不平衡数据广泛存在于现实生活中,如在金融领域内常见的信贷客户数据,即信贷之后发生违约的用户量远远低于履约用户量。对不平衡数......
随着无线通信技术的发展,第五代（5G）及未来通信系统朝着更高用户密度、更高吞吐量和数据容量的方向发展。数字预失真技术（DPD）因灵活、......
随着互联网连同教育事业的蓬勃发展,在线学习也逐渐成为炙手可热的领域,随之而来的便是在线学习资源的冗余,学习者无法迅速获取想......
训练样本类别不均衡容易导致分类模型过度偏好,降低少数类样本识别精度。该问题的解决方法包括数据层面的过采样方法、欠采样方法......
无线通信系统中,射频功率放大器是发射机不可或缺的关键器件,其工作性能对无线通信系统有着重要影响,这种影响主要体现在能量损耗......
为了解决数字全息显微术相位重建中的欠采样问题,引用一种基于横向剪切干涉术的改进型最小二乘法相位展开算法,并与基于离散余弦变......
为了快速准确地对含有噪声及欠采样区域的包裹相位图进行展开，采用理论分析与计算机模拟及实验验证相结合的方法，对基于快速傅里叶变......
光学外差干涉系统信号频率高，传统的过采样解调方法的成本高且数据量大，不利于实时解调监测。研究了欠采样数字正交解调方法，以降低外......
传统宽带数字预失真(DPD)为了更好地矫正功率放大器(PA)非线性特性,通常要求反馈通道带宽达到发送信号带宽的5倍,相应地要求更高采......
期刊
如今，磁共振成像(Magnetic Resonance Imaging，MRI)是一种不可缺少的临床诊断工具。它没有电离辐射，可以提供良好的软组织对比度和多......
针对零差正交干涉测量应用于超低频超大振幅标准振动台性能测试时非正交相移误差补偿困难、所需采样率极高的问题,提出了一种欠采......
提出了一种欠采样条件下相位解包裹方法，对欠采样包裹相位在水平方向或者竖直方向进行一次剪切，然后对另一不同的方向进行二次剪切，对......
宽频段高分辨率时-空二维谱估计是当前阵列信号处理研究的一个重要方向，虽然在众多学者的努力下已取得了丰富的理论成果，但是一直以......
学位
阵列信号处理广泛应用于雷达、通信等领域，其主要研究内容有波束形成和以高分辨波达方向为代表的参数估计。阵列天线实现空间采样，各......
高频信号的频率估计与检测是雷达通信、声呐、地震监测、故障诊断乃至医学医疗等领域信号处理中至关重要的问题。但是根据奈奎斯特......
由于超宽带雷达信号具有高分辨率和良好的抗干扰性能,现代雷达正朝着超宽带、高分辨、多功能、智能化的方向发展。如何在低信噪比......
信号的稀疏表示就是在变换域上用尽可能少的基函数来表示原始信号，从而抓住信号最本质的特征，在信号压缩、去噪、超分辨重建等信号处......
随着我国列车速度的不断提高,铁路运输能力的逐年增强,铁路在我国国民经济生活中的作用也越来越重要。为了确保铁路运输的安全畅通......
本文主要研究的是时-空欠采样下信号参数和波达方向估计的方法。面对越来越宽的工作频段和带宽,直接运用传统的Nyquist采样条件对......
磁共振波谱是研究物质化学成分与分子结构的重要手段之一,在化学、生物和医学等领域有着广泛应用。分子自扩散反应分子的可游动性,......
学位
O2O店铺的兴起,引发了食品安全问题的广泛关注。本文收集网络餐饮评论,通过特征工程处理和实证分析进行文本挖掘,建立食品安全评论......
随着互联网技术的快速发展,机器学习分类已广泛应用于日常生活的多个领域。分类算法通过对已有的数据进行分析并且建立模型,从而对......
数据分类是知识发现与数据挖掘领域的一项重要任务。然而,大多分类算法均以数据分布平衡为前提,这并不适用于非平衡数据分类问题。......
近年来,机器学习作为人工智能的重要一部分,越来越被人们熟知。面对庞大的数据量,人工进行数据处理、数据分析已经极不现实,采用机......
随着信息技术与互联网的飞速发展,各领域的数据量正以前所未有的速度急剧增加。如何实现智能化的数据处理以及如何提取数据中蕴含......
地震勘探作为地球物理勘探中最重要的方法之一,被广泛运用于地质资源勘探、地质灾害预警等领域。现有的地震勘探仪器多采用机电式......
在机器学习领域中,基于训练样本实例建立模型可用于数据预测和解释,但其有效性、精准性受到数据不平衡等因素影响,会出现分类面偏......
对于多频带信号,亚奈奎斯特采样结构中的参数估计和信号恢复已被广泛研究。在亚奈奎斯特采样结构中,调制宽带转化器(Modulatd Wide......
随着中国网民数量的急剧增多,尤其是手机网民数量,增长速度更快,所以手机APP的开发前景尤为可观.并且手机APP中携带的移动服务已经......
缺陷预测力图建立缺陷预测模型来预测软件中包含缺陷的代码区域。精确的缺陷预测模型能协助开发者关注更可能包含缺陷的文件/方法......
不平衡数据的分类问题普遍存在于实际应用中,例如,医疗诊断,网络入侵检测和生物数据分析。少数类样本往往隐藏着更重要的信息,错误......
随着无线电的普及,频谱资源变得越来越稀缺,这就造成了未授权用户可以合法使用的频带非常有限,正在使用的频带占总频带的比例不高......
非平衡数据分类是机器学习和模式识别方面的一个重要研究方向,在欺诈检测、医疗诊断等领域具有广泛的应用价值。非平衡数据分类问......
不平衡数据是指在样本集中各类样本的数量差异悬殊的数据集,类别不平衡学习算法的目的是提高传统分类器在不平衡数据上的分类性能......
人类最主要的信息获取方式就是通过视觉途径,尤其是在这个信息革命的时代,我们对于图像承载信息的方式有了更多的依赖。虽然集成电......
光学测量是一项通过对一系列静态或动态连续的干涉条纹图进行分析和计算的复杂精密测试技术。干涉条纹图的数字化分析方法包括基于......
近年来,随着雷达领域和现代技术的发展,探测高速目标甚至是超高速目标成为探测系统的主要任务之一,这也导致需要实时处理的数据越......
利用传统支持向量机(SVM)对不平衡数据进行分类时,由于真实的少数类支持向量样本过少且难以被识别,造成了分类时效果不是很理想.针......
目的 :根据shanon采样定理 ,研究将多幅低分辨率遥感图像进行信息融合处理 ,形成单幅较高分辨率图像。方法 :用数学方法求解对应于......
