武杰
- 作品数：2 被引量：2H指数：1
- 供职机构：安徽大学计算机科学与技术学院计算智能与信号处理教育部重点实验室更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金安徽省人才开发基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于DST的实值离散Gabor变换
- 2008年
- Gabor变换已被公认为是通信和信号处理中信号与图像表示的最好的方法之一,一直以来对Gabor变换的研究和应用实际上是基于Fourier变换的复值Gabor变换,因此这里对实值Gabor变换进行了研究。采用双正交分析方法,定义了一种基于离散正弦变换(DST)的实值离散Gabor变换(RDGT),该变换不仅适用于临界抽样条件而且适用于过抽样条件,并证明了变换的完备性条件(即该变换中综合窗与分析窗的双正交条件),该实验结果也验证了变换的完备性。针对实值信号,该变换由于仅涉及实值运算,并可利用快速DSTI、DST算法来加速变换,因此比传统复值离散Gabor变换在计算、实现方面更为简单。在实际应用中,将更方便于软件和硬件的实现。
- 武杰陶亮王华彬姜雪
- 关键词：离散余弦变换离散GABOR变换
- 基于分层并行筛选样本的SVM增量学习算法被引量：2
- 2007年
- 在增量学习过程中,随着训练集规模的增大,支持向量机的学习过程需要占用大量内存,寻优速度非常缓慢。在现有的一种支持向量机增量学习算法的基础上,结合并行学习思想,提出了一种分层并行筛选训练样本的支持向量机增量学习算法。理论分析和实验结果表明:与原有的算法相比,新算法能在保证支持向量机的分类能力的前提下显著提高训练速度。
- 姜雪陶亮王华彬武杰
- 关键词：支持向量机
