信号盲处理的稀疏表示方法

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    60475004
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    23.0万
  • 负责人：
    李远清
  • 依托单位：
    华南理工大学
  • 学科分类：
    F0304.系统工程理论与技术
  • 结题年份：
    2007
  • 批准年份：
    2004
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2005-01-01 至2007-12-31

项目摘要

在客观现实中，我们常常对源信号及其混合过程（信道）知之甚少，而只知道感知（混合）信号。我们需要仅从这些感知信号出发，最大可能高质量地获得我们感兴趣的源信号，这就是信号盲处理问题。过去人们主要用ICA及DCA方法进行信号盲分离与盲解卷，但这些方法有明显的局限性。本项目将对目前出现的一种新的方法即信号的稀疏表示方法及其在信号盲处理中的应用进行研究。关于信号的稀疏表示，我们主要研究：1.最优及次优基矩阵的选择与构造；2.稀疏测度的选择与系数矩阵的估计算法。利用稀疏表示方法，我们主要研究信号盲处理中的如下问题：1.几种主要病态瞬时混合及动态混合情形下，信号的盲抽取、盲分离、盲解卷的可解性分析；2.有效算法的建立及算法收敛性、稳定性及鲁棒性分析；3.大噪声环境下Sparse信号的盲抽取与盲分离。同时，我们还要将上述研究成果与研究方法用于脑电信号(EEG)分析，如寻找脑电信号中的源成份，去噪声等。

结项摘要

项目成果

期刊论文数量（19）
专著数量（0）
科研奖励数量（2）
会议论文数量（1）
专利数量（0）
Blind Identification and Decon
盲识别与解码
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Yuanqing Li, Andrzej Cichocki,
  • 通讯作者：
    Yuanqing Li, Andrzej Cichocki,
ICA Based Semi-Supervised Lear
基于 ICA 的半监督 Lear
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Jianzhao Qin, Yuanqing Li
  • 通讯作者：
    Jianzhao Qin, Yuanqing Li
稳定性分析中的一个矩阵特征值的
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    系统科学与数学,2007,4:624-628
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
  • 通讯作者：
Anomaly detection in hyperspec
超规范中的异常检测
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Lin He, Quan Pan, Wei Di, Yuan
  • 通讯作者：
    Lin He, Quan Pan, Wei Di, Yuan
关于线性中立型时滞系统稳定性代
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    控制理论与应用，已录用
  • 影响因子：
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  • 作者：
  • 通讯作者：

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其他文献

一类奇异混合信号盲分离的神经网络模型
  • DOI：
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  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    控制理论与应用》
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    李远清
  • 通讯作者：
    李远清
阻尼器连接填充墙在柔性框架结构中的应用研究
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    地震工程与工程振动
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    鲁亮;李远清;赵菲
  • 通讯作者：
    赵菲
基于脑电信号的耳鸣患者静息态频谱图及注意力研究
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2021
  • 期刊：
    生物医学工程学杂志
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    黄海云;蔡跃新;冯学技;李远清
  • 通讯作者：
    李远清
Natural gradient approach to multichannel blind deconvolution
多通道盲解卷积的自然梯度方法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2000-03
  • 期刊：
    Journal of Systems Engineering and Electronics
  • 影响因子：
    2.1
  • 作者：
    张丽清;刘永清;李远清
  • 通讯作者：
    李远清
一种数字图像盲增强的新算法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    《控制理论与应用》
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    李远清
  • 通讯作者：
    李远清

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李远清的其他基金

基于多模态信号的脑机交互及临床应用研究
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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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