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SUBSPACE

  • Description: FASBIR(Filtered Attribute SUBSPACE based Bagging with Injected Randomness) is a variant

    Description: FASBIR(Filtered Attribute SUBSPACE based Bagging with Injected Randomness) is a variant of Bagging algorithm, whose purpose is to improve accuracy of local learners, such as kNN, through multi-model perturbing ensemble. Reference: Z.-H. Zhou and Y. Yu. Ensembling local learners through multimodal perturbation. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics - Part B: Cybernetics, 2005, vol.35, no.4, pp.725-735.

    標簽: Description Randomness Attribute Filtered

    上傳時間: 2015-04-10

    上傳用戶:ynzfm

  • A new blind adaptive multiuser detection scheme based on a hybrid of Kalman filter and SUBSPACE est

    A new blind adaptive multiuser detection scheme based on a hybrid of Kalman filter and SUBSPACE estimation is proposed. It is shown that the detector can be expressed as an anchored signal in the signal SUBSPACE and the coefficients can be estimated by the Kalman filter using only the signature waveform and the timing of the desired user.

    標簽: multiuser detection adaptive SUBSPACE

    上傳時間: 2015-09-07

    上傳用戶:xieguodong1234

  • % COMPDIR Computes a search direction in a SUBSPACE defined by Z. % Helper function for NLCONST.

    % COMPDIR Computes a search direction in a SUBSPACE defined by Z. % Helper function for NLCONST. % Returns Newton direction if possible. % Returns random direction if gradient is small. % Otherwise, returns steepest descent direction. % If the steepest descent direction is small it computes a negative % curvature direction based on the most negative eigenvalue. % For singular matrices, returns steepest descent even if small.

    標簽: Z. direction Computes function

    上傳時間: 2014-01-24

    上傳用戶:Thuan

  • for Masking Based SUBSPACE Speech Enhancement 一篇關于語音增強的 pdf !值得共享

    for Masking Based SUBSPACE Speech Enhancement 一篇關于語音增強的 pdf !值得共享

    標簽: Enhancement SUBSPACE Masking Speech

    上傳時間: 2014-02-10

    上傳用戶:李夢晗

  • Optimal SUBSPACE-Based Signal Processing

    Optimal SUBSPACE-Based Signal Processing,美國The University of Rhode Island關于陣列信號處理中DOA的課件

    標簽: SUBSPACE-Based Processing Optimal Signal

    上傳時間: 2016-10-25

    上傳用戶:冇尾飛鉈

  • SUBSPACE Projection Based Blind Channel Order Estimation of MIMO Systems m file for a classical

    SUBSPACE Projection Based Blind Channel Order Estimation of MIMO Systems m file for a classical channel order estimation method

    標簽: Projection Estimation classical SUBSPACE

    上傳時間: 2016-11-26

    上傳用戶:weixiao99

  • A SOFT MODEL-ORDER SUBSPACE BASED SPEECH ENHANCEMENT ALGORITHM

    A SOFT MODEL-ORDER SUBSPACE BASED SPEECH ENHANCEMENT ALGORITHM

    標簽: MODEL-ORDER ENHANCEMENT ALGORITHM SUBSPACE

    上傳時間: 2016-12-07

    上傳用戶:金宜

  • Description The MUSIC algorithm, proposed by Schmidt, first estimates a basis for the noise SUBSPACE

    Description The MUSIC algorithm, proposed by Schmidt, first estimates a basis for the noise SUBSPACE and then determines the peaks the associated angles provide the DOA estimates. The MATLAB code for the MUSIC algorithm is sampled by creating an array of steering vectors corresponding to the angles in the vector angles.

    標簽: Description algorithm estimates proposed

    上傳時間: 2013-12-08

    上傳用戶:hgy9473

  • 子空間模式識別方法

    提出了一種改進的LSM-ALSM子空間模式識別方法,將LSM的旋轉策略引入ALSM,使子空間之間互不關聯的情況得到改善,提高了ALSM對相似樣本的區分能力。討論中以性能函數代替經驗函數來確定拒識規則的參數,實現了識別率、誤識率與拒識率之間的最佳平衡;通過對有限字符集的實驗結果表明,LSM-ALSM算法有效地改善了分類器的識別率和可靠性。關 鍵 詞 學習子空間; 性能函數; 散布矩陣; 最小描述長度在子空間模式識別方法中,一個線性子空間代表一個模式類別,該子空間由反映類別本質的一組特征矢量張成,分類器根據輸入樣本在各子空間上的投影長度將其歸為相應的類別。典型的子空間算法有以下三種[1, 2]:CLAFIC(Class-feature Information Compression)算法以相關矩陣的部分特征向量來構造子空間,實現了特征信息的壓縮,但對樣本的利用為一次性,不能根據分類結果進行調整和學習,對樣本信息的利用不充分;學習子空間方法(Leaning SUBSPACE Method, LSM)通過旋轉子空間來拉大樣本所屬類別與最近鄰類別的距離,以此提高分類能力,但對樣本的訓練順序敏感,同一樣本訓練的順序不同對子空間構造的影響就不同;平均學習子空間算法(Averaged Learning SUBSPACE Method, ALSM)是在迭代訓練過程中,用錯誤分類的樣本去調整散布矩陣,訓練結果與樣本輸入順序無關,所有樣本平均參與訓練,其不足之處是各模式的子空間之間相互獨立。針對以上問題,本文提出一種改進的子空間模式識別方法。子空間模式識別的基本原理1.1 子空間的分類規則子空間模式識別方法的每一類別由一個子空間表示,子空間分類器的基本分類規則是按矢量在各子空間上的投影長度大小,將樣本歸類到最大長度所對應的類別,在類x()iω的子空間上投影長度的平方為()211,2,,()argmax()jMTkkjpg===Σx􀀢 (1)式中 函數稱為分類函數;為子空間基矢量。兩類的分類情況如圖1所示。

    標簽: 子空間 模式 識別方法

    上傳時間: 2013-12-25

    上傳用戶:熊少鋒

  • Prony算法工具箱。Prony方法是用一組指數項的線性組合來擬和等間距采樣數據的方法,可以從中分析出信號的幅值、相位、阻尼因子、頻率等信息。considerations including data

    Prony算法工具箱。Prony方法是用一組指數項的線性組合來擬和等間距采樣數據的方法,可以從中分析出信號的幅值、相位、阻尼因子、頻率等信息。considerations including data preprocessing, model order selection, model order selection criteria, signal SUBSPACE selection, signal and noise separation, root inspection and assessing residuals. The PTbox provides flexibility to compare and display analysis results simultaneously for several parameter variations.

    標簽: Prony considerations including data

    上傳時間: 2015-09-11

    上傳用戶:lizhizheng88

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