基于似然函数EM迭代的红外与可见光图像配准 被引量：12

1

作者 聂宏宾 侯晴宇 +1 位作者 赵明 张伟 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第3期657-663,共7页

为了实现红外与可见光图像的自动配准,提出了基于似然函数EM迭代的图像配准算法。该算法以图像边缘作为配准点特征,将异源图像配准转化为边缘点集配准。通过点集的高斯混合建模建立了点集配准似然函数,以该函数作为目标函数,仿射变换参... 为了实现红外与可见光图像的自动配准,提出了基于似然函数EM迭代的图像配准算法。该算法以图像边缘作为配准点特征,将异源图像配准转化为边缘点集配准。通过点集的高斯混合建模建立了点集配准似然函数,以该函数作为目标函数,仿射变换参数作为优化变量,利用EM迭代优化方法进行最优变换参数求解。迭代过程中,引入基于概率密度自适应阈值分割的外点剔除机制,解决了外点对目标函数的干扰问题,实现了边缘点集的精确配准。利用实测的可见光和红外图像进行了算法验证,证明了该算法的有效性。 展开更多

关键词 红外图像 可见光图像 图像配准 仿射变换 em迭代

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混合高斯参数估计的两种EM算法比较 被引量：6

2

作者 刘旺锁 王平波 顾雪峰 《声学技术》 CSCD 2014年第6期539-543,共5页

混合高斯模型是一种典型的非高斯概率密度模型,获得广泛应用。其参数的优效估计可以通过最大似然方法获得,但最大似然估计往往因其非线性而难以实现,故期望最大化(Expectation-Maximization,EM)迭代算法成为一种常用的替代方法。常规EM... 混合高斯模型是一种典型的非高斯概率密度模型,获得广泛应用。其参数的优效估计可以通过最大似然方法获得,但最大似然估计往往因其非线性而难以实现,故期望最大化(Expectation-Maximization,EM)迭代算法成为一种常用的替代方法。常规EM算法性能受迭代初值设置影响大,且不能对模型阶数做出估计。一种名为贪婪EM的改进算法可以克服这两个缺点,获得更为准确的模型参数估计,但其运算量一般会远大于前者。本文对这两种EM算法进行综合研究,深入挖掘两者之间的关系,并基于相同的数值仿真实例,直观地演示比较两者的性能差异。 展开更多

关键词 混合高斯 最大似然估计 期望最大化 贪婪期望最大化

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基于EM算法的极大似然分布式量化估计融合新方法 被引量：6

3

作者 徐振华 黄建国 张群飞 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第4期977-981,共5页

该文针对水下目标探测中的多传感器分布式量化估计融合问题,建立了分布式量化估计融合模型,在考虑信道噪声且其统计特性不完全已知条件下,充分利用EM算法在观测数据缺失时参数估计的优越性,提出了一种基于期望极大化(EM)算法的极大似然... 该文针对水下目标探测中的多传感器分布式量化估计融合问题,建立了分布式量化估计融合模型,在考虑信道噪声且其统计特性不完全已知条件下,充分利用EM算法在观测数据缺失时参数估计的优越性,提出了一种基于期望极大化(EM)算法的极大似然分布式量化估计融合新方法。该方法将未知的水声信道噪声参数以及局部量化器量化概率建模为EM算法中二元高斯混合模型参数,利用极大似然估计方法的估计不变性得到目标参数的估计融合结果。仿真实验表明:该方法在局部传感器观测样本数目大于5000和信噪比大于6 dB时与已有理想信道条件下的估计方法性能相当,该方法为水下目标探测中分布式量化估计融合系统的工程实现提供了理论依据。 展开更多

关键词 水下目标探测 期望极大化(em)算法 估计融合 极大似然

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基于EM算法的码辅助迭代载波同步的预估计 被引量：4

4

作者 潘小飞 刘爱军 +1 位作者 张邦宁 方华 《电视技术》 北大核心 2007年第4期12-14,18,共4页

针对非贝叶斯迭代载波同步联合译码算法的收敛条件进行研究,以EM迭代估计模型为例,重点研究了多种频偏预估计算法的估计性能,并结合最大似然相位估计算法,仿真得到了使EM迭代估计器收敛的概率,分析无法收敛对系统译码性能的恶化程度,以... 针对非贝叶斯迭代载波同步联合译码算法的收敛条件进行研究,以EM迭代估计模型为例,重点研究了多种频偏预估计算法的估计性能,并结合最大似然相位估计算法,仿真得到了使EM迭代估计器收敛的概率,分析无法收敛对系统译码性能的恶化程度,以及为满足最终误码性能所需要选择的预估计方案,并得到了一些有参考价值的结论。 展开更多

关键词 em算法 迭代载波同步 预估计

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退火期望最大化算法A-EM 被引量：2

5

作者 齐英剑 罗四维 +2 位作者 黄雅平 李爱军 刘蕴辉 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2006年第4期654-660,共7页

使用EM算法训练随机多层前馈网具有低开销、易于实现和全局收敛的特点,在EM算法的基础上提出了一种训练随机多层前馈网络的新方法AEM.AEM算法利用热力学系统的最大熵原理计算网络中隐变量的条件概率,借鉴退火过程,引入温度参数,减小了... 使用EM算法训练随机多层前馈网具有低开销、易于实现和全局收敛的特点,在EM算法的基础上提出了一种训练随机多层前馈网络的新方法AEM.AEM算法利用热力学系统的最大熵原理计算网络中隐变量的条件概率,借鉴退火过程,引入温度参数,减小了初始参数值对最终结果的影响.该算法既保持了原EM算法的优点,又有利于训练结果收敛到全局极小.从数学角度证明了该算法的收敛性,同时,实验也证明了该算法的正确性和有效性. 展开更多

关键词 随机前馈神经网络 期望最大化算法 最大熵 退火

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一种基于对称结构优化的OSEM快速重建算法 被引量：4

6

作者 刘畅 邱钧 肖波 《CT理论与应用研究（中英文）》 2009年第4期1-8,共8页

由投影重建图像的EM重建算法中,有序子集最大期望值法能够对经典EM算法加速,提高收敛速度,受到广泛地关注。本文提出了一种基于对称性结构的OSEM快速重建算法,在更好地满足子集平衡的条件和优化有序子集的迭代顺序的同时,压缩了尺度窗... 由投影重建图像的EM重建算法中,有序子集最大期望值法能够对经典EM算法加速,提高收敛速度,受到广泛地关注。本文提出了一种基于对称性结构的OSEM快速重建算法,在更好地满足子集平衡的条件和优化有序子集的迭代顺序的同时,压缩了尺度窗口的计算。数据实验结果表明:当合适选取子集的数量时,S-OSEM算法有效地提高了重建速度和成像精度。 展开更多

关键词 对称结构 最大期望值法 代数迭代 最大似然估计

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基于MAP-EM算法的双能CT直接迭代基材料分解方法 被引量：2

7

作者 周正东 章栩苓 +3 位作者 辛润超 贾峻山 魏士松 毛玲 《东南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第5期935-941,共7页

为了提高双能CT基材料分解的精度,降低基材料图像的噪声,提出了基于MAP-EM算法的直接迭代基材料分解方法.结合MAP-EM算法,推导出基材料分解直接迭代求解公式,基于双能投影数据集直接重建基材料分解图像,并对该方法的性能进行了评价和分... 为了提高双能CT基材料分解的精度,降低基材料图像的噪声,提出了基于MAP-EM算法的直接迭代基材料分解方法.结合MAP-EM算法,推导出基材料分解直接迭代求解公式,基于双能投影数据集直接重建基材料分解图像,并对该方法的性能进行了评价和分析.仿真结果表明,所提方法可显著降低分解误差和基材料图像噪声,提高对比噪声比.与基于FBP算法的图像域基材料分解方法相比,该方法可使基材料图像中各材料区域的噪声水平下降57.42%~63.64%,分解误差水平降低31.72%~62.14%,对比噪声比提高1.37%~223.17%. 展开更多

关键词 双能CT 基材料分解 MAP-em 直接迭代 图像重建

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有限混合泊松分布参数优化的改进EM算法 被引量：5

8

作者 冯杭 王胜兵 《兵工自动化》 2017年第1期80-82,共3页

为解决EM算法易于陷入局部最优的问题,提出一种有限混合泊松分布参数优化的改进EM算法。建立混合泊松分布模型,利用EM算法求解模型中的参数向量,并结合算例指出该算法对初值敏感的缺陷,引入智能优化算法对算例进行改进。分析结果表明:... 为解决EM算法易于陷入局部最优的问题,提出一种有限混合泊松分布参数优化的改进EM算法。建立混合泊松分布模型,利用EM算法求解模型中的参数向量,并结合算例指出该算法对初值敏感的缺陷,引入智能优化算法对算例进行改进。分析结果表明:使用优化算法后,对数似然度的增大十分明显,增加了求得最优解的概率。 展开更多

关键词 泊松混合分布 最大似然估计 期望最大化 智能优化算法

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缺失数据下含几何分布的对数线性模型的EM算法(英文) 被引量：1

9

作者 王继霞 刘次华 《应用数学》 CSCD 北大核心 2009年第2期297-302,共6页

本文研究缺失数据下对数线性模型参数的极大似然估计问题.通过Monte-Carlo EM算法去拟合所提出的模型.其中,在期望步中利用Metropolis-Hastings算法产生一个缺失数据的样本,在最大化步中利用Newton-Raphson迭代使似然函数最大化.最后,... 本文研究缺失数据下对数线性模型参数的极大似然估计问题.通过Monte-Carlo EM算法去拟合所提出的模型.其中,在期望步中利用Metropolis-Hastings算法产生一个缺失数据的样本,在最大化步中利用Newton-Raphson迭代使似然函数最大化.最后,利用观测数据的Fisher信息得到参数极大似然估计的渐近方差和标准误差. 展开更多

关键词 条件期望 极大似然估计 em算法 Metropolis—Hastings算法 Newton—Raphson迭代

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基于EM的MIMO-OFDM系统MAP信道估计算法 被引量：1

10

作者 许鹏 汪晋宽 祁峰 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2010年第1期27-30,共4页

最大后验概率(maximum a posteriori,MAP)信道估计算法应用于MIMO-OFDM系统时将带来大规模矩阵求逆和乘积运算,且OFDM符号的数据传输效率随着发送天线的增多逐渐下降。针对这些弊端,提出一种基于期望最大化(expectation maximum,EM)的MA... 最大后验概率(maximum a posteriori,MAP)信道估计算法应用于MIMO-OFDM系统时将带来大规模矩阵求逆和乘积运算,且OFDM符号的数据传输效率随着发送天线的增多逐渐下降。针对这些弊端,提出一种基于期望最大化(expectation maximum,EM)的MAP信道估计算法,并分析了算法的性能。该算法利用EM算法把多输入输出信道估计问题化简为一系列独立的单输入输出问题,避免了大规模矩阵运算,降低了MAP算法的计算复杂度;为进一步改善MAP算法的数据传输效率及其估计性能,可通过对多个连续的OFDM符号进行联合信道估计。通过仿真实验证明了该算法的有效性。 展开更多

关键词 多输入多输出 正交频分复用 信道估计 期望最大化 最大后验概率

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协同通信系统中基于EM算法的半盲信道估计与迭代检测 被引量：1

11

作者 侯晓赟 崔景伍 郑宝玉 《南京邮电大学学报（自然科学版）》 EI 2008年第2期30-33,39,共5页

研究协同通信系统的信道估计和符号检测技术,提出一种基于EM(Expectation Maximum)算法的半盲信道估计和迭代检测接收方案。它有利于减少协同通信系统的额外系统开销,并能有效提高协同通信的信道估计精度和系统误码性能。

关键词 协同通信 em算法 半盲信道估计 迭代接收

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基于修正EM的高效MIMO-OFDM系统MAP信道估计算法

12

作者 许鹏 汪晋宽 祁峰 《高技术通讯》 CAS CSCD 北大核心 2011年第7期701-706,共6页

针对MIMO—OFDM系统的基于期望最大化（EM）的最大后验（MAP）信道估计算法带来的误差地板（EF）现象及较低的数据传输效率，提出了一种基于修正EM的高效的MAP信道估计算法。该算法首先引入一种更精确的系统模型来改善基于EM的MAP估计... 针对MIMO—OFDM系统的基于期望最大化（EM）的最大后验（MAP）信道估计算法带来的误差地板（EF）现象及较低的数据传输效率，提出了一种基于修正EM的高效的MAP信道估计算法。该算法首先引入一种更精确的系统模型来改善基于EM的MAP估计算法在高信噪比下的EF现象，其次利用多个正交频分复用（OFDM）符号进行联合信道估计来提高系统的数据传输效率和信道估计的均方误差（MSE）性能。仿真实验结果表明这种估计算法改善了误差地板现象。同时拥有更低的估计误差和更高的数据传输效率。 展开更多

关键词 多输入输出(MIMO) 正交频分复用(OFDM) 信道估计 期望最大化(em) 最大后验(MAP) 误差地板(EF)

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基于EM的导频数据联合辅助频偏估计算法 被引量：2

13

作者 刘波 胡赟鹏 于宏毅 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2010年第2期125-128,共4页

针对突发通信系统在保证频率估计精度和频谱效率时存在的矛盾,提出了一种基于EM算法结构的导频与数据联合辅助的频偏估计算法,在此基础之上进而提出了改进的递归EM估计算法。理论分析和仿真实验表明,相比于仅使用导频的估计算法,联合使... 针对突发通信系统在保证频率估计精度和频谱效率时存在的矛盾,提出了一种基于EM算法结构的导频与数据联合辅助的频偏估计算法,在此基础之上进而提出了改进的递归EM估计算法。理论分析和仿真实验表明,相比于仅使用导频的估计算法,联合使用导频和数据进行频偏估计的性能更加精确,在高信噪比下达到了使用更多导频符号估计的克拉美罗下界,并且在低信噪比条件下,其性能要优于非数据辅助的盲估计算法。 展开更多

关键词 期望最大化算法 频偏估计 联合估计 数据辅助 盲估计

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基于EM的MIMO-OFDM系统LMMSE信道估计 被引量：2

14

作者 吕博 张兴周 刘春玲 《应用科技》 CAS 2011年第2期38-41,55,共5页

最小均方误差(MMSE)信道估计算法应用于MIMO-OFDM系统时将带来高计算复杂度且不易实现,根据这个问题,提出了一种基于期望最大化(EM)的线性最小均方误差(LMMSE)信道估计算法,并分析了该算法的性能.EM算法可以把多输入多输出(MIMO)信道估... 最小均方误差(MMSE)信道估计算法应用于MIMO-OFDM系统时将带来高计算复杂度且不易实现,根据这个问题,提出了一种基于期望最大化(EM)的线性最小均方误差(LMMSE)信道估计算法,并分析了该算法的性能.EM算法可以把多输入多输出(MIMO)信道估计问题转化为一系列单输入单输出(SISO)信道估计问题,避免了大规模的矩阵运算,简化了算法,提高了系统性能和估计精度,为进一步改善基于EM的LMMSE信道估计算法的性能,通过设计训练序列对EM迭代初值的计算方法进行了,改进,通过实验仿真表明改进后的方法提高了系统的性能. 展开更多

关键词 多输入多输出 正交频分复用 信道估计 期望最大化 线性最小均方误差

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EM算法正确收敛性的探讨 被引量：7

15

作者 付淑群 曹炳元 马尽文 《汕头大学学报（自然科学版）》 2002年第4期1-12,共12页

该文对高斯混合体 EM算法的正确收敛性问题进行了理论研究 ,证明了高斯混合体 EM算法在混合密度的重叠度很小时 ,在其样本真解相一致的解的一个邻域内是一个压缩映射 .该文还得到了高斯混合密度的 EM算法正确收敛性条件 ,并对此进行了... 该文对高斯混合体 EM算法的正确收敛性问题进行了理论研究 ,证明了高斯混合体 EM算法在混合密度的重叠度很小时 ,在其样本真解相一致的解的一个邻域内是一个压缩映射 .该文还得到了高斯混合密度的 EM算法正确收敛性条件 ,并对此进行了理论证明和数值验证 .理论分析和数值实验结果表明 ,高斯混合密度的 EM算法的正确收敛性与混合密度的重叠度密切相关 . 展开更多

关键词 正确收敛性 em算法 不完全数据 高斯混合分布 最大似然估计 重叠度 混合密度

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零一膨胀几何分布的统计分析及应用

16

作者 刘梦瑶 肖翔 《上海工程技术大学学报》 CAS 2024年第2期196-204,共9页

研究了0−1膨胀几何分布模型,构造隐变量的条件分布,并设计抽样算法。在数据扩充的基础上,运用极大似然估计、期望极大(expectation maximization,EM)算法及贝叶斯方法对模型参数进行估计。设定不同的样本量和参数真值,通过数值模拟对上... 研究了0−1膨胀几何分布模型,构造隐变量的条件分布,并设计抽样算法。在数据扩充的基础上,运用极大似然估计、期望极大(expectation maximization,EM)算法及贝叶斯方法对模型参数进行估计。设定不同的样本量和参数真值,通过数值模拟对上述方法进行性能评估。最后,对1994年美国底特律交通事故死亡数据集进行分析,研究表明,0−1膨胀几何分布模型能够较好地对该数据集进行拟合。 展开更多

关键词 0−1膨胀几何分布 数据扩充 极大似然估计 期望极大算法 贝叶斯估计

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去除乘性噪声的重加权各向异性全变差模型 被引量：14

17

作者 王旭东 冯象初 霍雷刚 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第3期444-451,共8页

恢复含乘性噪声的图像是当前图像处理的重要研究课题.本文提出基于迭代重加权的各向异性全变差(Total variation,TV)模型.新模型中,假定乘性噪声服从Gamma分布.正则项采用加权的各向异性全变差,其中,自适应权函数由期望最大(Expectation... 恢复含乘性噪声的图像是当前图像处理的重要研究课题.本文提出基于迭代重加权的各向异性全变差(Total variation,TV)模型.新模型中,假定乘性噪声服从Gamma分布.正则项采用加权的各向异性全变差,其中,自适应权函数由期望最大(Expectation maximization,EM)算法得到.新模型在有效去噪的同时,较好地保留了图像的边缘和细节信息,同时能够有效地抑制"阶梯效应".数值实验验证了新模型的效果. 展开更多

关键词 图像去噪 乘性噪声 期望最大算法 全变差 迭代重加权

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一种带有色量测噪声的非线性系统辨识方法 被引量：16

18

作者 黄玉龙 张勇刚 +1 位作者 李宁 赵琳 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第11期1877-1892,共16页

利用最大似然判据,本文提出了一种带有色量测噪声的非线性系统辨识方法.首先,利用量测差分方法将有色量测噪声白色化,获得新的量测方程,从而将带有色量测噪声的非线性系统辨识问题转化成带白色量测噪声和一步延迟状态的非线性系统辨识问... 利用最大似然判据,本文提出了一种带有色量测噪声的非线性系统辨识方法.首先,利用量测差分方法将有色量测噪声白色化,获得新的量测方程,从而将带有色量测噪声的非线性系统辨识问题转化成带白色量测噪声和一步延迟状态的非线性系统辨识问题.其次,利用期望最大化(Expectation maximization,EM)算法提出了一种新的基于最大似然估计的非线性系统辨识方法,该算法由期望步骤(Expectation step,E-step)和最大化步骤(Maximization step,M-step)两部分组成.在期望步骤中,基于当前估计的参数并利用带有色量测噪声的高斯近似滤波器和平滑器,近似计算完整的对数似然函数的期望.在最大化步骤中,近似计算的似然函数期望值被最大化,并且通过解析更新获得噪声参数估计,通过Newton更新方法获得模型参数的估计.最后,数值仿真验证了本文提出算法的有效性. 展开更多

关键词 非线性系统辨识 最大似然判据 有色量测噪声 期望最大化算法 量测差分方法 非线性状态估计器

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基于先验信息的M-APSK信号迭代信噪比估计 被引量：6

19

作者 聂远飞 葛建华 王勇 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第9期2170-2173,共4页

该文提出了一种适合多进制振幅移相键控信号信噪比估计的迭代算法。给定先验信息的条件下,由经过平坦衰落的多进制振幅移相键控信号的概率分布出发,对其对数期望求导得到信噪比参数和数据的关系,引入数据可信度更新信噪比参数,从而获得... 该文提出了一种适合多进制振幅移相键控信号信噪比估计的迭代算法。给定先验信息的条件下,由经过平坦衰落的多进制振幅移相键控信号的概率分布出发,对其对数期望求导得到信噪比参数和数据的关系,引入数据可信度更新信噪比参数,从而获得相应的迭代算法。与已有的矩方法相比,该文提出的基于先验信息迭代算法在迭代四次,互信息大于0.4以上时性能优于已有非数据辅助算法,而无先验信息下的五次迭代时中高信噪比下优于矩方法。 展开更多

关键词 信噪比估计 最大期望 最大似然 互信息

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基于小波域隐马尔科夫树模型的图像分割 被引量：5

20

作者 侯彪 刘凤 +1 位作者 焦李成 包慧东 《红外与毫米波学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2009年第2期156-160,共5页

改进了传统的基于小波域隐马尔科夫树模型的图像分割方法.由于传统方法均为直接选择小波子带系数作为训练特征,不能直接得到像素级分割结果;同时传统方法在后融合方面对所有尺度均采用同一种上下文背景,而忽略不同尺度上初分割类标志图... 改进了传统的基于小波域隐马尔科夫树模型的图像分割方法.由于传统方法均为直接选择小波子带系数作为训练特征,不能直接得到像素级分割结果;同时传统方法在后融合方面对所有尺度均采用同一种上下文背景,而忽略不同尺度上初分割类标志图的特点.因此,本文在粗分割阶段首先处理了训练时参数设置的问题,并选取了更能表征纹理的特征,能直接得到像素级分割结果;在多尺度融合阶段,充分利用不同尺度上类标志图的特性,不仅考虑粗尺度信息对融合结果的影响也考虑了细尺度信息对结果的影响.实验表明本文算法的视觉效果好于与本文进行比较的Choi提出的HMTseg以及孙强提出的WD-HMTseg遥感图像分割算法. 展开更多

关键词 图像分割 小波变换 隐马尔科夫树模型(HMT) 多尺度融合 em算法

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