基于二阶统计量的盲源提取方法[1]. 文中提出了一系列基于二阶统计量的算法,包括离线BSE和在线BSE算法,可以提取平稳信号和非平稳信号.这些算法中,通过挖掘信号特征,提出了新的打分函数,以及一个无参数的自适应步长最速下降法用来得到最优提取权重向量.仿真实验证明提出的算法可以逐个重建源信号,并且性能优于基于高阶统计量的BSE方法. 此外,无参数自适应步长最速下降法具有若干优点:不需要调节参数,低运算量,不需要多余预处理步骤. 引言及建模 相比于BSS同时恢复所有源信号,BSE是每次恢复一个源信号…

实际卷积混合情况下,基于ICA的盲源分离算法快速收敛性能评估[1]. 提出了一种新的盲源分离算法,该算法将独立分量分析ICA和波束形成BF相结合,通过优化算法来解决盲源分离的低收敛问题.该方法由以下三部分组成:(1)基于到达方向(DOA)的频域ICA估计:(2)基于估计DOA的零波束形成:(3)基于迭代和频域算法多样性的(1)和(2)的集成.通过迭代优化,用基于零波束形成的矩阵代替ICA得到的混合矩阵的逆,ICA与波束形成的时间交替可以实现快速.高收敛的优化.实验结果表明,即使在混响条件下,该算…

盲源分离是指在不知道源信号和信道传输参数的情况下,根据输入信号的统计特性,仅由观测信号恢复出源信号各个独立成分的过程.盲源分离研究的信号模型主要有三种:线性混合模型.卷积混合模型和非线性混合模型. 1.峭度 盲源分离常用的方法是ICA(independent component analysis),而ICA算法又是基于非高斯分布假设的,目标是使得非高斯性最大化.因此了解问题所涉及的变量是不是高斯分布,决定了是否能用ICA算法. Kurtosis是反映随机变量分布特性的数值统计量,是归一化4阶中心…

一. 引言 如何从一副图片中找到车牌? 这是机器视觉的一个应用. 理所当然地, 思考的角度是从车牌本身的信息入手, 为了讨论方便, 下面均以长窄型蓝白车牌为例. 下图就是这样一张车牌的基本信息. 一眼看过去, 可以得到的信息有: 长宽比 - 3.14, 字符数 - 7, 第一个字符是汉字, 第二个字符是字母, 之后为5个字母/数字混合等距排列. 同时还可以大致了解到, 一个清晰的车牌应该拥有足够多的边缘信息, 换句话说, 边缘信息足够密集地聚集在一个3.14:1的矩形中. 所以今天介绍的算法,…

论文地址:https://arxiv.53yu.com/abs/2104.04325 联合在线多通道声学回声消除.语音去混响和声源分离 摘要: 本文提出了一种联合声源分离算法,可同时减少声学回声.混响和干扰源.通过最大化相对于其他源的独立性,将目标语音从混合中分离出来.结果表明,分离过程可以分解为级联的子过程,分别与声学回声消除.语音去混响和源分离相关,所有这些都使用基于辅助函数的独立分量/矢量分析技术及其求解顺序来求解是可交换的.级联解决方案不仅导致较低的计算复杂度,而且比普通联合算法具有更好…

论文地址:https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/9357975/ 基于半盲源分离的非线性回声消除 摘要: 当使用非线性自适应滤波器时,数值模型与实际非线性模型之间的不匹配是非线性声回声消除(NAEC)的一个挑战.为了解决这一问题,我们提出了一种基于半盲源分离(SBSS)的有效方法,该方法对无记忆非线性进行基泛展开,然后将未知的非线性展开系数合并到回声路径中.将远端输入信号的所有基函数视为已知的等效参考信号,推导了一种基于约束比例自然梯度策略的…

reference from:https://www.voxxed.com/blog/2015/02/too-fast-too-megamorphic-what-influences-method-call-performance-in-java/ Whats this all about then? Let’s start with a short story. I proposed a change on the a Java core libs mailing list to overri…

Sometimes, I want to log (through slf4j and log4j) every execution of a method, seeing what arguments it receives, what it returns and how much time every execution takes. This is how I'm doing it, with help of AspectJ,jcabi-aspects and Java 6 annota…

在大数据程序流行的今天,许多程序都面临着共同的难题:程序输入数据趋于无限大,抵达时间又不确定.一般的解决方法是采用回调函数(callback-function)来实现的,但这样的解决方案很容易造成“回调地狱(callback hell)”,即所谓的“goto-hell”:程序控制跳来跳去很难跟踪,特别是一些变量如果在回调函数中更改后产生不可预料的结果.数据流(stream)是一种解决问题的有效编程方式.Stream是一个抽象概念,能把程序数据输入过程和其它细节隐蔽起来,通过申明方式把数据处理过程…

原文 .validate() validate( [options ] ) options Type: Object debug (default: false) Type: Boolean Enables debug mode. If true, the form is not submitted and certain errors are displayed on the console (will check if a window.console property exists). T…

Method Handles in Java 目录 Method Handles in Java 1.介绍 2.什么是MethodHandle 3. Method Handles vs Reflection 4.创建method handle 5.创建MethodType 6.查找MethodHandle 6.1 Method Handle for Methods 6.2.Method Handle for Static Methods 6.3. Method Handle for Constr…

This article come from HEREARS-L1: Learning Tuesday 10:30–12:30; Oral Session; Room: Leonard de Vinci 10:30  ARS-L1.1—GROUP STRUCTURED DIRTY DICTIONARY LEARNING FOR CLASSIFICATION Yuanming Suo, Minh Dao, Trac Tran, Johns Hopkins University, USA; Hojj…

矩阵分解(rank decomposition)文章代码汇总 矩阵分解(rank decomposition) 本文收集了现有矩阵分解的几乎所有算法和应用,原文链接:https://sites.google.com/site/igorcarron2/matrixfactorizations Matrix Decompositions has a long history and generally centers around a set of known factorizations such…

矩阵分解 来源:http://www.cvchina.info/2011/09/05/matrix-factorization-jungle/ 美帝的有心人士收集了市面上的矩阵分解的差点儿全部算法和应用,因为源地址在某神奇物质之外,特转载过来,源地址 Matrix Decompositions has a long history and generally centers around a set of known factorizations such as LU, QR, SVD and…

@http://www-cs-faculty.stanford.edu/people/karpathy/cvpr2015papers/ CVPR 2015 papers (in nicer format than this) maintained by @karpathy NEW: This year I also embedded the (1,2-gram) tfidf vectors of all papers with t-sne and placed them in an interf…

这篇blog,原来是西弗吉利亚大学的Li xin整理的,CV代码相当的全,不知道要经过多长时间的积累才会有这么丰富的资源,在此谢谢LI Xin .我现在分享给大家,希望可以共同进步!还有,我需要说一下,不管你的理论有多么漂亮,不管你有多聪明,如果没有实验来证明,那么都是错误的.  OK~本博文未经允许,禁止转载哦!  By  wei shen Reproducible Research in Computational Science “It doesn't matter how beautif…

SURF算子,参考这篇文章的解释http://www.ipol.im/pub/art/2015/69/ SURF 是   Speeded Up Robust Features 加速鲁棒特征的含义. The source code and the online demo are accessible at the IPOL web page of this article1. Theproposed implementation of the SURF algorithm is written i…

这篇我们来看看Redis五大类型中的第四大类型:“集合类型”,集合类型还是蛮有意思的,第一个是因为它算是只使用key的Dictionary简易版, 这样说来的话,它就比Dictionary节省很多内存消耗,第二个是因为它和C#中的HashSet是一个等同类型,废话不多说,先看redis手册,如下: 上面就是redis中的set类型使用到的所有方法,还是老话,常用的方法也就那么四个(CURD)... 一: 常用方法 1. SAdd 这个方法毫无疑问,就是向集合里面添加数据,比如下面这样,我往fru…

landen@landen-Lenovo:~/文档/20news$ mahout trainclassifier --helpMAHOUT_LOCAL is not set; adding HADOOP_CONF_DIR to classpath.Running on hadoop, using HADOOP_HOME=/home/landen/UntarFile/hadoop-1.0.4No HADOOP_CONF_DIR set, using /home/landen/UntarFile/h…

Paper about Event Detection. #@author: gr #@date: 2014-03-15 #@email: forgerui@gmail.com 看一些相关的论文. 1. <Efficient Visual Event Detection using Volumetric Features> ICCV 2005 扩展2D box 特征到3D时空特征. 构建一个实时的检测器基于容积特征. 采用传统的兴趣点方法检测事件. 2. <ARMA-HMM: A New…

Preface Validating data is a common task that occurs throughout all application layers, from the presentation to the persistence layer. Often the same validation logic is implemented in each layer which is time consuming and error-prone. To avoid dup…

https://software.intel.com/en-us/daal-programming-guide-datasource-featureextraction-py # file: datasource_featureextraction.py #=============================================================================== # Copyright 2014-2018 Intel Corporation.…

Problems[show] Classification Clustering Regression Anomaly detection Association rules Reinforcement learning Structured prediction Feature engineering Feature learning Online learning Semi-supervised learning Unsupervised learning Learning to rank…

Adding your favorite news website calibre has a powerful, flexible and easy-to-use framework for downloading news from the Internet and converting it into an ebook. The following will show you, by means of examples, how to get news from various websi…

1. scala初识 spark由scala编写,要解析scala,首先要对scala有基本的了解. 1.1 class vs object A class is a blueprint for objects. Once you define a class, you can create objects from the class blueprint with the keyword new. import java.io._ class Point(val xc: Int, val yc…

Research Guide for Video Frame Interpolation with Deep Learning This blog is from: https://heartbeat.fritz.ai/research-guide-for-video-frame-interpolation-with-deep-learning-519ab2eb3dda In this research guide, we’ll look at deep learning papers aime…

Multilane roads extracted from the OpenStreetMap urban road network using random forests.,DOI:10.1111/tgis.12514. https://www.baidu.com/s?wd=%E4%BD%BF%E7%94%A8%E9%9A%8F%E6%9C%BA%E6%A3%AE%E6%9E%97%E5%AE%9E%E7%8E%B0OSM%E8%B7%AF%E7%BD%91%E5%9F%8E%E5%B8%…

Applications http://www.freeopensourcesoftware.org/index.php?title=Applications   Main Page > This page collects good FOSS applications -- user-facing software.  Please make sure software you add has current development and user communities - any siz…

我醉了呀,当我花一天翻译完后,发现已经网上已经有现成的了,而且翻译的比我好,哎,造孽呀,但是他写的是论文笔记,而我是纯翻译,能给读者更多的思想和理解空间,并且还有参考文献,也不错哈,反正翻译是写给自己看的 文章方向:语音分离, 论文地址:Conv-TasNet:超越理想的语音分离时频幅度掩蔽 博客地址:https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/14769751.html 论文代码:https://github.com/naplab/Conv-TasNet | htt…

[放弃了原文访问者模式的Demo,自己写了一个新使用场景的Demo,加上了自己的理解] [源码地址:https://github.com/leon66666/DesignPattern] 一.设计模式的分类 总体来说设计模式分为三大类: 创建型模式,共五种:工厂方法模式.抽象工厂模式.单例模式.建造者模式.原型模式. 结构型模式,共七种:适配器模式.装饰器模式.代理模式.外观模式.桥接模式.组合模式.享元模式. 行为型模式,共十一种:策略模式.模板方法模式.观察者模式.迭代子模式.责任链模式.命…