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该文针对现有穿墙雷达建筑物布局成像中扩展目标稀疏成像方法未能有效利用墙体反射信号的结构稀疏性，导致成像中出现墙体不连贯和墙体轮廓不明显的问题，提出一种利用稀疏信号块间耦合的建筑物布局成像方法。该方法在块稀疏信号特性的高斯分层先验模型的基础上，利用块间耦合系数进一步表征场景中墙体反射信号的结构稀疏性，然后将其引入到控制稀疏信号先验概率分布的超参数中，从而把稀疏信号的结构性转化为超参数的耦合关系，最后...
南京邮电大学叶晓国副教授（图）
南京邮电大学 叶晓国 副教授 网络
2018/1/23
叶晓国，副教授,2000年于南京邮电学院计算机系获硕士学位，2005年于东南大学计算机系计算机应用技术专业毕业并获博士学位。随后进入南京邮电大学计算机学院任教。
主要从事计算机网络体系结构与协议、无线传感器网络、空间信息网络等领域的研究工作。主持或承担多项科研课题，发表论文30余篇，获得发明专利申请6项，合作出版教材2部。
2017年1月12日，清华大学脑与智能实验室教授王小勤研究组在《大脑皮层》（Cerebral Cortex）期刊发表了题为《人的岛叶各分区在情绪感知和听觉信息处理中的作用》（“The Roles of Subdivisions of Human Insula in Emotion Perception and Auditory Processing”）的论文，通过与临床医师合作直接获取人清醒状态下...
快速傅里叶变换中计算倒序的新思路
数字信号处理 快速傅里叶变换 序列 倒序
2018/5/21
为了提高快速傅里叶变换的运算效率，减少运算时间，该文研究了FFT中倒序序列的计算。研究发现不同长度的倒序序列不相互独立，它们之间有深刻的联系，长度为N的倒序序列可以由长度为N/2的倒序序列生成。根据不同长度的倒序序列之间的相互关联性，给出了新的倒序序列的计算方法及相应的算法流程。通过计算仿真，验证了算法的正确性。该算法实现简单，而且运算效率高。与传统算法相比，新算法可将计算效率提高3个数量级。
随着中国城市空间布局的扩展与郊区化现象的加剧，城市内部居住迁移导致居民出行交通结构发生演变.国内关于迁居—出行行为的研究主要集中于对迁居人群机动化通勤趋势及变化成因的宏观描述上，从微观角度分析城市内部迁居人群通勤方式转变的研究尚为少见.本文以南京为例，构建基于贝叶斯网络的迁居人群通勤方式转移模型，模拟并分析个人家庭信息、迁居属性，以及小区建成环境感知变化对原非机动(步行、自行车或电动车)通勤人群出...
昆明理工大学信息工程与自动化学院博士生导师叶波教授（图）
昆明理工大学信息工程与自动化学院 博士生导师 叶波 教授 智能传感网络
2017/9/15
叶波，博士、教授、博导/硕导。2009年6月毕业于浙江大学，获工学博士学位，2010年晋升副教授，2011年晋升硕导，2015年晋升教授，2015年在美国斯坦福大学做访问学者，2017年晋升博导。主持各类项目6项，其中，国家自然科学基金项目2项、教育部博士点专项科研基金项目1项、云南省应用基础研究研究基金面上项目1项、云南省教育厅科学研究基金重点项目1项、中国南方电网公司科技项目1项，近年来发表论...
西北大学信号与系统课件第八章 从傅里叶变换到小波变换
西北大学 信号与系统 课件 第八章 从傅里叶变换到小波变换
2017/4/7
西北大学信号与系统课件第八章 从傅里叶变换到小波变换。
西北大学信号与系统课件第四章 傅里叶方法在信号与系统分析中的应用。
基于变结构离散动态贝叶斯IP网络拥塞链路推理
IP网络 变结构离散动态贝叶斯 拥塞链路推理 Boolean模型
2016/9/2
针对CLINK算法在路由改变时拥塞链路推理性能下降的问题，建立一种变结构离散动态贝叶斯网模型，通过引入马尔可夫性及时齐性假设简化该模型，并基于简化模型提出一种IP网络拥塞链路推理算法（VSDDB）。利用逐次超松弛迭代算法求解链路拥塞先验概率唯一解，基于贝叶斯最大后验准则，借助加权启发式贪心搜索算法推理拥塞链路集合。实验验证了VSDDB算法具有更好的推理性能。
针对虚拟网的节能映射问题，建立了结合时间和能量感知的虚拟网映射算法。在对节点和路径的评价标准中加入了时间因素，综合考虑了物理资源的运行时间等因素，用概率理论辅助分析了每个虚拟节点的多个可用物理节点被选中的概率。在节点选择阶段，综合考虑底层节点的剩余资源量、CPU资源利用率增量、节点开启情况和是否延长使用时间等因素，并使用条件概率理论辅助分析得到各可用节点的重要性；在链路选择阶段，综合考虑链路开启情...
青岛大学电子信息学院数字信号处理课件第4章 快速傅里叶变换（FFT）（12）。
青岛大学电子信息学院数字信号处理课件第4章 快速傅里叶变换（FFT）（11）。
青岛大学电子信息学院数字信号处理课件第4章 快速傅里叶变换（FFT）（10）。
青岛大学电子信息学院数字信号处理课件第4章 快速傅里叶变换（FFT）（9）。
青岛大学电子信息学院数字信号处理课件第4章 快速傅里叶变换（FFT）（8）。