您的位置: 专家智库 > >

国家自然科学基金(51205323)

作品数:2 被引量:11H指数:2
相关作者:张洁更多>>
相关机构:西南交通大学更多>>
发文基金:国家自然科学基金更多>>
相关领域:交通运输工程自动化与计算机技术电子电信更多>>

文献类型

  • 2篇中文期刊文章

领域

  • 1篇电子电信
  • 1篇自动化与计算...
  • 1篇交通运输工程

主题

  • 1篇信号
  • 1篇信噪比
  • 1篇司机
  • 1篇最大信噪比
  • 1篇盲源分离
  • 1篇盲源分离方法
  • 1篇目标检测
  • 1篇累积量
  • 1篇剪枝
  • 1篇非平稳
  • 1篇非平稳信号
  • 1篇TINY
  • 1篇FASTIC...

机构

  • 2篇西南交通大学

作者

  • 2篇张洁

传媒

  • 1篇西南交通大学...
  • 1篇计算机系统应...

年份

  • 1篇2020
  • 1篇2013
2 条 记 录,以下是 1-2
排序方式:
非平稳信号自适应最大信噪比盲源分离方法被引量:3
2013年
为了提高时变非平稳信号的盲源分离效果,提出了自适应最大信噪比盲源分离新方法.该方法以信噪比函数作为代价函数,并基于改进的多项式系数自回归模型,进行最优滑窗长度的自适应估计.仿真计算表明,FastICA算法需要预设源信号的概率密度函数,以选择适宜的非线性函数近似估计源信号的非高斯性,当假设的概率密度函数与实际不符时无法正确分离源信号;累积量算法在信源的峰度相同时无法正确分离源信号.新方法与经典的FastICA算法和基于累积量的盲源分离算法比较结果表明,对于经典的FastICA算法、累积量算法无法正确分离的时变非平稳信号,新方法能够有效地进行盲源分离,分离结果不受源信号的概率分布、信源的峰度等统计因素影响.
张洁
关键词:非平稳信号盲源分离FASTICA
基于模型剪枝和半精度加速改进YOLOv3-tiny算法的实时司机违章行为检测被引量:8
2020年
为解决在嵌入式设备上实时、高精度检测司机安全驾驶监督的问题,本文基于目标检测中经典的深度学习神经网络YOLOv3-tiny,运用通道剪枝技术成功在目标检测任务中实现了模型压缩,在精度不变的情况下减少了改进后神经网络的计算总量和参数总数.并基于NVIDIA的推理框架TensorRT进行了模型层级融合和半精度加速,部署加速后的模型.实验结果表明,加速模型的推理速度约为原模型的2倍,参数体积缩小一半,精度无损失,实现了高精度下实时检测的目的.
姚巍巍张洁
关键词:目标检测
共1页<1>
聚类工具0