为了增强人脸识别对光照变化的鲁棒性，提出了一种融合多方法的人脸图像光照预处理算法。该算法首先根据改进的自适应平滑算法(IAS)估计出原图像的亮度分量L，再用Retinex算法求得反射分量R，同时对原图像进行局部对比度增强(LCE)处理来增强图像细节；然后采用基于标准差(SD)的加权方法将多种方法有效融合起来；最后采用基于稀疏表示的分类(SRC)算法进行判别归类。在Yale B人脸库上的实验表明，构造的算法识别率高于使用单一预处理算法，而且在训练样本单一、光照环境较差情况下也能取得很好的识别效果，对光照变化有较好的鲁棒性。
2021-12-29 16:57:52
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自适应滤波器理论是现代信号处理技术的重要组成
部分,他对复杂信号的处理具有独特的功能。自适应滤波
器在信号处理中属于随机信号处理的范畴。当前,自适应
滤波技术已广泛应用于自适应噪声对消、语音编码、自适
应网络均衡器、雷达动目标显示、机载雷达杂波抑制、自适应天线旁瓣对消等众多领域。在一些信号和噪声特性无
法预知或他们是随时间变化的情况下,自适应滤波器通过
自适应滤波算法调整滤波器系数 ,使得滤波器的特性
随信号和噪声的变化而变化,以达到最优滤波的效果,解
决了固定全系数的维纳滤波器和卡尔曼滤波器的不足。
本文在对自适应滤波算法研究的基础上,给出了不同信噪
比条件下,LMS 算法的仿真结果,并对仿真结果进行了
分析。
2021-12-28 10:36:35
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为提高基于EOG的眼动信号分类算法精度，改进基于EOG的人—机交互系统性能，提出了一种基于曲线拟合（curve fitting）与支持向量机（SVM）的眼动信号分类算法（CF-SVM），并设计了新的实验范式，增加了“扫视保持”环节。该算法采用曲线拟合方法进行特征提取，在此基础上，使用SVM分类器对眼动信号进行分类。实验室环境下，对9名眼部活动正常的受试者进行了眼动数据采集与识别，CF-SVM算法的平均分类准确率达到98.3%，与其他几种眼动识别方法相比较，其平均正确率分别提升了9.4%、5.9%、1.0%。实验结果表明，CF-SVM算法在眼动信号识别中表现了良好的性能，具有高的分类精度和鲁棒性。
2021-12-28 10:30:26
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基于OFDM-PON的新型带宽分配算法研究，刘旭，乔耀军，本文通过介绍OFDM-PON下一代接入网网络结构,提出了一种新型的基于异步申请同步响应(AASR)的动态带宽分配(DBA)算法。AASR算法利用异步申请
2021-12-27 22:51:18
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为解决协同过滤算法中的数据稀疏性问题，提出了一种改进的协同过滤算法。该算法使用slope-one算法计算出来的评分预测值来填充评分矩阵中的未评分项目，然后在填充后的用户—项目评分矩阵上通过基于用户的协同过滤方法给出推荐。利用slope-one算法计算出来的评分预测值作为回填值，既能降低评分矩阵的稀疏性，也保证了回填值的多样性，从而减少均值、中值等单一填充值造成的推荐误差。在MovieLens-1M数据集上对该改进算法和协同过滤算法及均值中心化处理的算法作五折交叉实验，结果表明，基于评分预测值填充数据后的协同过滤算法有效地缓解了数据稀疏性问题，并且有更好的推荐效果。
2021-12-27 21:40:19
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针对KNN算法在处理大数据时的两个不足对其进行了研究，提出多层差分KNN算法。算法对已知样本根据类域进行分层，既避免了传统改进算法中剪辑样本带来的判别误差，又大大降低了无效的计算量；同时在最后一层采用差分的方法进行决策，而不是直接根据最近邻进行分类，大大提高了分类的准确性。实验结果表明，该算法在对样本容量大、涉及邻域多的大数据样本进行分类时能取得较好的分类效果。
2021-12-27 18:59:04
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总结了文本分类中的常用算法，包括8种传统算法：k临近、决策树、多层感知器、朴素贝叶斯（包括伯努利贝叶斯、高斯贝叶斯和多项式贝叶斯）、逻辑回归和支持向量机概念及其实现代码
2021-12-27 13:14:27
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