2006, 28(4): 610-613.
刊出日期：2006-04-19
该文根据Hilbert-Huang变换的原理，给出了二维内蕴模式函数分量的递推形式，实现了二维Hilbert-Huang变换的分解方法，并在图像分解应用中取得了满意的效果，从而拓展了Hilbert-Huang变换的应用范围。通过把原始图像自适应分解成有限数量的子图像，图像的细节能清晰地被分解出来，这在数字图像处理中有很重要的意义。
1998, 20(2): 199-205.
刊出日期：1998-03-19
本文通过分析和比较同相和反相放大器En-In噪声的特点,给出了若干新结果。本文方法在低噪声运放电路设计和运放噪声参数提取中都具有十分重要的意义。
2008, 30(7): 1666-1670.
doi: 10.3724/SP.J.1146.2006.01872
刊出日期：2008-07-19
该文利用双平行线阵的阵列结构,提出了用于非圆信号二维方向和初相联合估计的扩展MUSIC(EN-MUSIC)算法。EN-MUSIC算法估计得到的方位角、俯仰角与初相一一对应,自动配对,其可测向信号数大于子阵阵元数,方位及俯仰测角精度与非圆信号二维测向酉ESPRIT(2D-NC-UESPRIT)算法大致相当,优于波达方向矩阵法(DOAM)。
2006, 28(1): 151-153.
刊出日期：2006-01-19
关键词:
认证加密;签名;公开验证;机密性
该文对可转变认证加密进行了研究，指出了Wu-Hsu(2002)方案和Huang-Chang(2003)方案中存在的问题，分别给出了这两个方案的改进方案，很好地解决了认证加密方案的公开验证问题。
2004, 26(11): 1787-1791.
刊出日期：2004-11-19
关键词:
流密码;周期序列;线性复杂度;-错复杂度
密码学意义上强的序列不仅应该具有足够高的线性复杂度,而且当少量比特发生改变时不会引起线性复杂度的急剧下降,即具有高的-错复杂度.该文以多项式的因式分解为主要工具研究了任意有限域GF(q)上,周期N与p互素以及N=v这两种情况下,计数函数NN,0(c)的值,并给出了线性复杂度的数学期望EN,0的值以及-错复杂度的数学期望EN,的一个有用的下界,这里p是有限域GF(q)的特征.
2006, 28(5): 905-908.
刊出日期：2006-05-19
Hilbert-Huang变换(HHT)理论通过经验模态分解(EMD)提取信号的内蕴模态函数(IMF)，并对IMF利用Hilbert变换得到信号的时频幅度谱和边际谱。在总结Hilbert变换理论和算法实现局限性的基础上，提出基于过零点-极点估计求取IMF瞬时频率、幅度算法，通过对离散信号插值运算精确求取过零点和极点位置，并据此求出相应点的瞬时频率和幅度，最后采用三次样条求取信号的瞬时频率幅度曲线。通过几个典型的例子对该算法进行检验，结果表明，与Hilbert变换结果比较，借助该算法得到信号的时频幅度谱和边际谱结果更精确、频率分辨率更好。
2006, 28(11): 2068-2072.
刊出日期：2006-11-19
该文提出了一种基于空时分组编码的多输入多输出频域均衡单载波分组传输(MIMO-SC/FDE)系统的空间分集接收方案，通过在Huang(2004)提出的分集结构中引入使用空时分组编码的发射分集，弥补了因减少DFT块数目而造成的性能损失，同时在接收端进一步减少了IDFT块的数目；通过适当设计空时分组编码，还可以进一步提高数据传输速率。该文详细推导了使用空时分组编码后的处理过程，并对使用空时编码后的MIMO-SC/FDE系统和相应的MIMO-OFDM系统性能进行了仿真比较。仿真结果表明，MIMO-SC/FDE系统的性能从总体上优于MIMO-OFDM系统。
2007, 29(6): 1394-1398.
doi: 10.3724/SP.J.1146.2005.01326
刊出日期：2007-06-19
经验模态分解(EMD)的一个关键问题是处理边界效应。尽管目前除了Huang申请了NASA专利的边界处理方法，仍没有一个最终的解决方案，但工程上已经提出了多种处理方法。本文实现了工程上常用的5种EMD边界处理方法：线性外延，多项式拟合，镜像法，径向基(RBF)神经网络预测和AR预测方法，设计了一套消除了EMD处理中信号的相互作用及模式混淆影响的测试方法，并利用准周期信号和随机信号对它们的边界效应处理结果进行了定量测试。结果表明镜像法是目前相对最优的EMD边界处理方法。
2010, 32(6): 1355-1360.
doi: 10.3724/SP.J.1146.2009.00899
刊出日期：2010-06-19
穿墙雷达动目标探测中人的心跳、呼吸、手臂摆动等运动的微多普勒信号是非线性、非平稳信号，可以采用经验模式分解(EMD)对其进行时频分析。由于EMD分解存在模式混合问题，该文提出一种改进的整体平均经验模式分解(EEMD)方法，并将其应用于穿墙雷达人的运动微多普勒特性分析中，并且对分解后的每个本征模式函数(IMF)进行Hilbert-Huang变换(HHT)，得到信号的时间-频率-能量谱。仿真数据和实验结果分析均表明，改进的EEMD方法不仅能够有效消除EMD中的模式混合问题，将人运动微多普勒信号中的不同频率尺度分解在不同的IMF中，而且还能够有效抑制原始信号中的噪声，提高信噪比，得到更精细、更清晰的时频分布。
2024, 46(1): 195-203.
doi: 10.11999/JEIT221517
刊出日期：2024-01-17
由于数据量激增而引起的信息爆炸使得传统集中式云计算不堪重负，边缘计算网络(ECN)被提出以减轻云服务器的负担。此外，在ECN中启用联邦学习(FL)，可以实现数据本地化处理，从而有效解决协同学习中边缘节点(ENs)的数据安全问题。然而在传统FL架构中，中央服务器容易受到单点攻击，导致系统性能下降，甚至任务失败。本文在ECN场景下，提出基于区块链技术的异步FL算法(AFLChain)，该算法基于ENs算力动态分配训练任务，以提高学习效率。此外，基于ENs算力、模型训练进度以及历史信誉值，引入熵权信誉机制评估ENs积极性并对其分级，淘汰低质EN以进一步提高AFLChain的性能。最后，提出基于次梯度的最优资源分配(SORA)算法，通过联合优化传输功率和计算资源分配以最小化整体网络延迟。仿真结果展示了AFLChain的模型训练效率以及SORA算法的收敛情况，证明了所提算法的有效性。
- 首页
- 上一页
- 1
- 2
- 下一页
- 末页
- 共:2页
