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1. 基于Fisher准则和特征聚类的特征选择
王飒 郑链
计算机应用   
摘要2262)      收藏
特征选择是机器学习和模式识别等领域的重要问题之一。针对高维数据,提出了一种基于Fisher准则和特征聚类的特征选择方法。首先基于Fisher准则,预选出鉴别性能较强的特征子集,然后在预选所得到的特征子集上对特征进行分层聚类,从而最终达到去除不相关和冗余特征的目的。实验结果表明该方法是一种有效的特征选择方法。
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2. OFDM多载波系统无线图像的鲁棒性传输
王飒爽;戴居丰;侯春萍
计算机应用    2005, 25 (10): 2345-2347.  
摘要1504)      PDF (610KB)(1087)    收藏
将图像分级编码与OFDM多载波调制技术相结合,对图像进行分级编码,使经过编码的数据按视觉重要性不同进行排列。然后再根据无线信道的实际衰落情况,为重要性不同的比特分配不同的信道、比特速率和功率,在总的发送功率一定的条件下,以及在满足视觉重要性不同的误比特条件下,使系统的传输速率最大。在上述自适应分配的基础上,根据各子信道传输的比特重要性的不同,采用不同信道编码,实现对视觉重要性高的比特的更高级别的保护,使其在较低的误比特率下进性传输。
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