2006, 28(6): 1031-1035.
刊出日期：2006-06-19
该文提出一组基于广义局部沃尔什变换(GLWT)的纹理特征。首先给出局部沃尔什变换(LWT)的定义，并在空域中对其加以推广，用以提取图像的局部纹理信息；然后在一个宏窗口中估计12个GLWT系数的二阶矩作为图像的纹理特征。对这组纹理特征的鉴别性能进行了分析，并与Haralick(1973)，Wang Li(1990)，以及Yu Hui提出的纹理特征进行了比较。实验结果表明，该文提出的纹理特征具有更好的鉴别性能和分类能力。
2014, 36(5): 1139-1144.
doi: 10.3724/SP.J.1146.2013.01003
刊出日期：2014-05-19
该文利用飞行时间(Time-Of-Fligh, TOF)相机提供的距离图像，在运动历史图像的基础上提出一种基于多层运动历史图像的人体运动识别方法。计算距离轮廓序列的运动能量图作为整体运动信息，同时根据距离变化量，计算前向、后向的多层运动历史图像作为局部运动信息，共同组成多层运动历史图像。为了解决Hu矩对不连续或具有噪声的形状较为敏感的问题，引入R变换对每层运动历史图像进行特征提取，串联形成特征向量送入SVM进行分类识别。实验结果表明，该识别方法可以有效识别人体运动。
2014, 36(7): 1693-1698.
doi: 10.3724/SP.J.1146.2013.01057
刊出日期：2014-07-19
该文提出一种基于阵列天线和协方差矩阵的频谱感知算法，该算法能够在噪声不确定性的条件下进行盲频谱感知。该算法在协方差矩阵的基础上，构建新的检测统计量，推导判决门限，对检测统计量与判决门限进行比较进而做出最终判决；在主用户信号到达方向与认知用户接收天线法线方向不一致的情况下，为使认知用户能完全接收主用户信号，利用了阵列天线技术。仿真结果表明，与Zeng等人(2009)提出的绝对值协方差矩阵频谱感知算法(Covariance Absolute Value Spectrum Sensing, CAVSS)相比，该算法判决门限的计算方法更加准确；在相同条件下，该算法的检测概率高于CAVSS。
