非负矩阵分解及在盲信号处理中的应用

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    60874061
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    32.0万
  • 负责人：
    谢胜利
  • 依托单位：
    华南理工大学
  • 学科分类：
    F03.自动化
  • 结题年份：
    2011
  • 批准年份：
    2008
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2009-01-01 至2011-12-31

项目摘要

在信号处理领域，盲信号处理因其巨大的潜在应用价值而成为一门新生的学科分支，且被列入本领域国际上的研究热点。当所分离的源信号具有相关性时，盲分离问题变得相当复杂，针对该问题的研究在国内外尚处于起步阶段。本项目将通过对"非负矩阵分解"问题的分析来探讨非负相关源的盲处理问题，建立和完善相关源分析的系统方法及相应的基本理论。本项目将重点研究以下问题：1．非负矩阵分解的约束条件及相应的高效算法；2．稀疏约束下的非负矩阵分解理论与算法分析；3．最小体积约束下的非负矩阵分解理论与算法分析；4．非负矩阵分解算法中各种约束条件的稳健性及其对盲分离问题的影响；5．如何通过非负矩阵分解实现卷积混叠情况下的信号盲分离。

结项摘要

项目成果

期刊论文数量（17）
专著数量（0）
科研奖励数量（1）
会议论文数量（3）
专利数量（6）
Symmetric Nonnegative Matrix Factorization: Algorithms and Applications to Probabilistic Clustering
对称非负矩阵分解：概率聚类的算法和应用
  • DOI：
    10.1109/tnn.2011.2172457
  • 发表时间：
    2011-12-01
  • 期刊：
    IEEE TRANSACTIONS ON NEURAL NETWORKS
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    He, Zhaoshui;Xie, Shengli;Cichocki, Andrzej
  • 通讯作者：
    Cichocki, Andrzej
A Parallel Cooperative Spectrum Sensing in Cognitive Radio Networks
认知无线电网络中的并行协作频谱感知
  • DOI：
    10.1109/tvt.2010.2056943
  • 发表时间：
    2010-10-01
  • 期刊：
    IEEE TRANSACTIONS ON VEHICULAR TECHNOLOGY
  • 影响因子：
    6.8
  • 作者：
    Xie, Shengli;Liu, Yi;Yu, Rong
  • 通讯作者：
    Yu, Rong
Image Segmentation Based on the Poincar Map Method
基于Poincar的图像分割
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    IEEE Transactions on Image Processing
  • 影响因子：
    10.6
  • 作者：
    Zeng, D.;Zhou, Z.;Xie, S.
  • 通讯作者：
    Xie, S.
Detecting the Number of Clusters in n-Way Probabilistic Clustering
检测 n 路概率聚类中的聚类数量
  • DOI：
    10.1109/tpami.2010.15
  • 发表时间：
    2010-11-01
  • 期刊：
    IEEE TRANSACTIONS ON PATTERN ANALYSIS AND MACHINE INTELLIGENCE
  • 影响因子：
    23.6
  • 作者：
    He, Zhaoshui;Cichocki, Andrzej;Choi, Kyuwan
  • 通讯作者：
    Choi, Kyuwan
Nonorthogonal Approximate Joint Diagonalization With Well-Conditioned Diagonalizers
具有良条件对角化器的非正交近似联合对角化
  • DOI：
    10.1109/tnn.2009.2030586
  • 发表时间：
    2009-11
  • 期刊：
    IEEE Transactions on Neural Networks
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    谢胜利
  • 通讯作者：
    谢胜利

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其他文献

欠定情形下语音信号盲分离的时域检索平均法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
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  • 期刊：
    中国科学(E辑:信息科学)
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    傅予力;肖明;谢胜利
  • 通讯作者：
    谢胜利
带源个数估计的BPSK信号盲分离算法
  • DOI：
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  • 发表时间：
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  • 期刊：
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  • 影响因子：
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  • 作者：
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  • 通讯作者：
    谢胜利
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  • DOI：
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  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    系统工程与电子技术
  • 影响因子：
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  • 作者：
    赵敏;谭北海;谢胜利
  • 通讯作者：
    谢胜利
基于运动想象的皮层脑电图频域模式滤波
  • DOI：
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  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    华南理工大学学报(自然科学版)
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    谢胜利;吕俊
  • 通讯作者：
    吕俊
基于平面聚类算法的欠定混叠盲信号分离
  • DOI：
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  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    自然科学进展
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    谢胜利;傅予力;谭北海
  • 通讯作者：
    谭北海

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谢胜利的其他基金

数字家庭无线网络中若干智能信息处理理论与技术研究
  • 批准号：
    U0635001
  • 批准年份：
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相似国自然基金

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相似海外基金

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课题项目：调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要：

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题，其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子，其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而，TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用，影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法，探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用，为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义，并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路：

科学问题：TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达？
前期研究：已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应，但其具体机制尚不明确。
研究创新点：本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线：包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术：TRIM2与病毒RNA的相互作用分析，IFN-β启动子活性检测。
实验模型：使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
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