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搜索资源列表

  1. dsp课程设计 自适应滤波器

  2. 随着微电子技术和计算机技术的迅速发展，具备了实现自适应滤波器技术的各种软硬件条件，有关自适应滤波器的新算法、新理论和新的实施方法不断涌现，对自适应滤波的稳定性、收敛速度和跟踪特性的研究也不断深入，这一切使该技术越来越成熟，并且在系统辨识、通信均衡、回波抵消、谱线增强、噪声抑制、系统模拟语音信号处理、生物医学电子等方面都获得了广泛应用口。自适应滤波器实现的复杂性通常用它所需的乘法次数和阶数来衡量，而DSP强大的数据吞吐量和数据处理能力使得自适应滤波器的实现更容易。目前绝大多数的自适应滤波器应用是

  3. 所属分类：嵌入式

    • 发布日期：2015-06-29
    • 文件大小：316416
    • 提供者：u014377108

  1. 《迁移学习:域自适应理论》综述论文

  2. 本综述的主要目的是提供一个特定的、可以说是最流行的迁移学习子领域——领域自适应——最新理论结果的概述。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-04-28
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：syp_net

  1. 无监督多类域自适应：理论、算法和实践.pdf

  2. 本文研究了无监督多类域适应的形式化，它是近年来一些学习目标仅由经验驱动的算法的基础。我们进行了仔细的实证研究，以比较不同的算法的McDalNets和我们的新推出的SymmNets。实验结果验证了理论分析的正确性和有效性。我们公开了我们的实现代码。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-03-03
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：syp_net

  1. 领域自适应目标识别综述_唐宋

  2. 针对目前域自适应目标识别问题的学习方法，进行系统总结。针对目前域自适应目标识别问题的学习方法，进行系统总结。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-10-07
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：qq_30121457

  1. (原文+译文)DeepSubdomainAdaptationNetworkforImageClassification(用于图像分类的深度子域自适应网络)

  2. Deep Subdomain Adaptation Network for Image Classification(用于图像分类的深度子域自适应网络)王晋东2020年最新文章全文翻译。 对于没有标记数据的目标任务，域适应可以将知识从不同的源域迁移过来。以往的深度域适应方法主要是学习全局的域迁移，即对齐源域和目标域的全局分布，而不考虑同一类别不同域中的两个子域之间的关系，在没有捕捉到细粒度信息的情况下导致迁移学习效果不佳。近年来，越来越多的研究者开始关注子域自适应问题，重点是准确地对齐相关子域的

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-10-20
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：laexl123

  1. 基于分段块频域自适应滤波算法的长延时回声消除

  2. 用于学习Partitioned Block Frequency domain adaptive filter (PBFDAF)实现长延时回声消除的一种方法。细细品味文中的算法实现公式，能快速明白PBFDAF的实现过程。

  3. 所属分类：电信

    • 发布日期：2020-10-27
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：yuancunyou

  1. 快速自适应FCM与分类相结合的肺结节分割方法研究

  2. 肺癌的计算机辅助诊断（CAD）的关键问题是快速，快速地分割病理改变的组织。 准确。 由于肺结节是肺癌的潜在表现，因此我们建议一种快速且自适应的肺基于FCM聚类和分类学习相结合的结节分割方法。 考虑中央像素和单个相邻像素之间的灰度相似性对模糊隶属度的贡献像素和中心像素与邻域之间的空间相似性，有效提高了收敛速度和自适应性算法的实验结果表明，该方法可以实现较准确的分割。 血管粘连，胸膜粘连和毛玻璃样混浊（GGO）肺结节比其他典型算法要好。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-24
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：weixin_38558246

  1. Dassl.pytorch:用于域自适应和半监督学习的PyTorch工具箱-源码

  2. 达斯尔 Dassl是一个工具箱，旨在研究领域适应和半监督学习（因此而命名为Dassl ）。它具有模块化设计和统一的界面，可以快速进行原型设计和新DA / SSL方法的试验。使用Dassl，只需几行代码即可实现一种新方法。 您可以将Dassl用作库进行以下研究： 领域适应 域泛化 半监督学习 什么是新的 [2021年3月]我们刚刚在上发布了关于域泛化的调查，该调查总结了该主题的十年发展情况，涵盖了历史，相关问题，数据集，方法论，潜力方向等等。 [2021年1月]我们最近的工作 （混合不同域样本的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-20
    • 文件大小：149504
    • 提供者：weixin_42161450

  1. 非线性输出频域响应函数的自适应辨识算法及应用

  2. 为解决非线性输出频域响应函数(NOFRF)模型用于模拟电路系统故障诊断时,传统辨识算法需多次激励计算过程耗时长的问题,提出了NOFRF的频域自适应辨识算法(NOFRF-BLMS),该算法构造了NOFRF的输入观测向量与核向量,从而可将NOFRF表示成一个伪线性结构.根据块最小均方(BLMS)原理及约束优化理论,推导出满足最小均方误差指标的NOFRF自适应辨识迭代计算公式,采用输入功率普迭代估算学习因子,由输出误差构造残差向量.NOFRF-BLMS通过在线学习方式,只需一次激励即可辨识出NOFRF

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-17
    • 文件大小：658432
    • 提供者：weixin_38555616

  1. 通过深度域自适应对图像和形状进行联合分析

  2. 3D形状和2D图像通常彼此包含互补信息，因此对它们进行联合分析将使不同领域中存在的一些问题受益。 利用2D图像和3D形状之间的联系，有可能挖掘出一个模态信息的不足。 基于这种见识，我们设计并实现了CNN架构，即使在训练数据很少的指导下也可以共同分析形状和图像。我们架构的核心是领域自适应算法，该算法在图像的基础特征空间之间建立了联系。和形状，然后对齐并关联其中的固有结构。 所提出的方法有助于识别和检索任务。 对形状识别任务的实验表明，我们的方法在困难的环境下具有优异的性能：零镜头学习和少镜头学习。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-15
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：weixin_38575456

  1. SISO离散时变系统的自适应迭代学习控制

  2. 针对SISO时变离散时间系统，提出了一种自适应迭代学习控制方法。 为了估计随时间变化的未知数，分别给出了两种迭代学习算法，即完全饱和的迭代学习投影算法和完全饱和的迭代学习最小二乘算法。 在确定性等效原理的基础上，开发了一种单步前进控制器。 闭环系统的稳定性和收敛性是通过迭代域关键技术引言建立的，该技术引言是现有迭代技术的变体，专门针对迭代领域中的分析目的而设计。 随着迭代进行到无穷大，在闭环中的所有信号保持有界的情况下，可以在预定的时间间隔内（不包括初始时刻）实现完整的跟踪。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-10
    • 文件大小：121856
    • 提供者：weixin_38743054

  1. 离散自适应重复控制：收敛性分析与实现

  2. 本文提出了一种具有已知周期性的离散周期时变系统的自适应重复控制方法。 在估计未知数时，使用具有盲区的重复学习投影算法。 本文的结果可以认为是关键技术引理在重复域中的应用，从而建立了离散自适应重复控制系统的稳定性和收敛性。 结果表明，系统的输入和输出都是有界的，跟踪误差将收敛于扰动变量的界。 以直线电机伺服系统为例，给出了实验结果，证明了该方法的有效性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-10
    • 文件大小：907264
    • 提供者：weixin_38662122

  1. 高光谱图像分类的主动多核域自适应

  2. 近年来，目睹了高光谱图像（HSI）分类的快速发展。 现有的大多数研究要么通过监督学习严重依赖昂贵的标签信息，要么很难利用从相关领域借来的区分性信息。 为了解决这个问题，在本文中，我们展示了一种基于具有主动学习（AL）的域自适应（DA）的解决HSI分类的新颖框架。 我们方法的主要思想是通过利用源域中可用的带标签样本来重新训练多核分类器，并在目标域中添加最少数量的信息最多的样本以及活动查询。 所提出的方法自适应地组合了多个内核，形成了DA分类器，该DA分类器使源域和目标域之间的偏差最小。 进一步配备

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-08
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38748556

  1. Semi-Supervised-Transfer-Learning:半监督转移学习的自适应一致性正则化（CVPR 2021）-源码

  2. 半监督转移学习的自适应一致性正则化 该存储库用于以下论文中介绍的自适应知识一致性和自适应表示表示一致性： Abulikemu Abuduweili，Li Xingjian Li，Humphrey Shi，徐成中和Dou Dedou，“半监督转移学习的自适应一致性正则化”。 该代码是在具有Tesla V100 GPU的CentOS 6.3环境（Python 3.6，PyTorch 1.1，CUDA 9.0）上开发的。 内容 介绍 在这项工作中，我们考虑半监督学习和转移学习的结合，从而导致一种

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-06
    • 文件大小：724992
    • 提供者：weixin_42159267

  1. 使用基于QPSO的域自适应内核ELM对电子鼻进行漂移补偿

  2. 在这项工作中，提出了一种新颖的用于电子鼻（E-nose）漂移补偿和分类的理论框架，称为基于QPSO的域自适应内核极限学习机（QDA-KELM）。 核方法与领域自适应极限学习机（DAELM）相结合，消除了电子鼻中的漂移并提高了分类性能。 群智能算法用于模型参数的优化。 为了评估我们方法的性能，使用了三种类型的通用内核来形成复合内核功能。 此外，将ELM和DAELM与提出的方法进行了比较。 最后，我们还应用了方差分析（ANOVA）来证明我们的结果明显优于对照方法。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-02
    • 文件大小：193536
    • 提供者：weixin_38713039

  1. 流形学习中基于局部线性结构的自适应邻域选择

  2. 近年来,流形学习成为包括机器学习、模式识别和计算机视觉等相关领域的研究热点.流形学习算法中,邻域选择直接关系到算法的性能,而传统的邻域选择算法如k近邻和ε邻域算法存在参数难以确定,所构建邻域不能反映流形学习算法对邻域要求等缺点.提出了一种基于流形局部线性结构的自适应邻域选择算法(ANSLL).首先通过分析现有流形学习算法,总结出构建邻域的两个基本原则:1)同一邻域的所有点都近似地位于某一d维线性子空间内(d为流形维数);2)每个邻域包含尽可能多的点.基于这两个基本原则,ANSLL

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：786432
    • 提供者：weixin_38639237

  1. UGATIT：U-GAT-IT的正式Tensorflow实施：具有图像到图像转换的自适应层实例规范化的无监督生成注意网络（ICLR 2020）-源码

  2. U-GAT-IT —正式TensorFlow实施（ICLR 2020） ：具有图像到图像转换的自适应层实例规范化的无监督生成注意网络 | 该存储库提供以下论文的正式Tensorflow实现： U-GAT-IT：具有图像到图像转换的自适应层实例规范化的无监督生成注意网络Kim Junho（NCSOFT） ，Minjae Kim（NCSOFT），Hyeonwoo Kang（NCSOFT），Kwanghee Lee（波音韩国） 摘要我们提出了一种新的无监督图像到图像翻译方法，该方法以端到端的方式结

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：weixin_42110070

  1. 无监督域自适应：对无监督域自适应领域的论文的评论-源码

  2. 无监督域自适应 评论在无监督的领域适应领域的论文。super도메인으새운운모든모든모든법들을법들을법들을법들을의미 1.领域不变特征学习 源域和目标域的功能提供了源域和目标域的功能。 1-1。 最大平均差异 源域目标域样本均值均值면다의미한다。다。다。다。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-13
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：weixin_42097668

  1. DefRec_and_PCM：点云上域自适应的自我监督学习-源码

  2. 在点云上进行域自适应的自我监督学习 介绍 自我监督学习（SSL）可以从未标记的数据中学习有用的表示形式，并已有效地应用于图像的域自适应（DA）。 尚不知道是否以及如何利用它来进行3D感知领域的适应。 在这里，我们描述了对点云上的DA的SSL的首次研究。 我们引入了一个新的借口任务系列，即“变形重构”，该变形任务是由模拟到真实转换中遇到的变形所激发的。 关键思想是使输入形状的区域变形并使用神经网络对其进行重构。 我们设计了三种类型的形状变形方法：（1）基于体积：基于输入空间中的接近度的形状变形；

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-12
    • 文件大小：834560
    • 提供者：weixin_42109545

  1. 自适应指纹-源码

  2. 自适应指纹 该存储库包含项目“自适应指纹”的代码和数据。 攻击是一种隐私泄漏攻击，它利用转移学习技术，可以使被动对手使用非常有限的训练数据（每个类<= 20个样本）执行网站指纹攻击。 数据集和代码仅用于研究目的。 这项研究的结果发表在以下论文中： 王成刚，丹尼（Jimmy Dani），李翔，贾晓东，王博扬，“自适应指纹：少量加密流量下的网站指纹”，ACM数据与应用安全性和隐私会议（ACM Codaspy 2021），2021年4月。 内容 该存储库包含用于攻击，防御和网站流量数据集的单

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-11
    • 文件大小：23552
    • 提供者：weixin_42123456
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