盲信号分离中若干基本问题的研究

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    60702071
  • 项目类别：
    青年科学基金项目
  • 资助金额：
    22.0万
  • 负责人：
    叶茂
  • 依托单位：
    电子科技大学
  • 学科分类：
    F0113.信息获取与处理
  • 结题年份：
    2010
  • 批准年份：
    2007
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2008-01-01 至2010-12-31

项目摘要

盲信号分离是指在各源信号未知的情况下，根据某些条件和假设从混合的观察信号中分离这些源信号的方法。盲信号分离研究归类于盲信号处理，是现代数字信号处理与智能信息处理领域一个重要的交叉研究方向。盲信号分离在诸如生物信号处理、数据挖掘等许多学科和工程应用领域都有广泛的应用。尽管许多盲信号分离算法被提出来，并取得了相当好的效果，但许多科学工作者们都忽视了其中一些重要的基本问题。本课题将研究盲信号分离算法中的三个基本问题。第一个问题是盲信号分离算法解的唯一性和可分离性，即在什么条件下盲信号分离算法可以真正得到源信号；第二个问题是盲信号分离算法收敛性，即在什么条件下现有的盲信号分离算法是收敛的；第三个问题是欠定（单通道）盲信号分离机制研究，在现有的研究基础上找出较清楚的信号分离方法。我们将发展对偶泛函、信息几何、最优化理论以及能量函数方法对以上几个问题展开研究并取得一些研究成果。

结项摘要

项目成果

期刊论文数量（23）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（8）
专利数量（0）
New stability and stabilization for switched neutral control systems
切换中性控制系统的新稳定性和稳定性
  • DOI：
    10.1016/j.chaos.2009.03.093
  • 发表时间：
    2009-11
  • 期刊：
    Chaos Solitons & Fractals
  • 影响因子：
    7.8
  • 作者：
    Ye, Mao;Wu, Shiliang;Xiong, Lianglin;Zhong, Shouming
  • 通讯作者：
    Zhong, Shouming
pth moment exponential synchronization analysis for a class of stochastic neural networks with mixed delays
一类混合时滞随机神经网络的pth矩指数同步分析
  • DOI：
    10.1016/j.cnsns.2009.07.018
  • 发表时间：
    2010-07
  • 期刊：
    非线性科学与数值模拟通讯(英文版)
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Lue, Shu;Liu, Zixin;Zhong, Shouming;Ye, Mao
  • 通讯作者：
    Ye, Mao
基于互信息最小的非线性混合胎儿心电信号提取方法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    电子测量与仪器学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    朱远翔;任东晓;殷英;叶茂
  • 通讯作者：
    叶茂
Blind separation of locally smooth images based on genetic algorithm
基于遗传算法的局部平滑图像盲分离
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    Journal of Computational Information Systems
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Ye, Mao;Gao, Jianbin
  • 通讯作者：
    Gao, Jianbin
A tabu search approach for the minimum sum-of-squares clustering problem
最小平方和聚类问题的禁忌搜索方法
  • DOI：
    10.1016/j.ins.2008.01.022
  • 发表时间：
    2008-06
  • 期刊：
    Information Sciences
  • 影响因子：
    8.1
  • 作者：
    Wu, Hong;Liu, Yongguo;Yi, Zhang;Chen, Kefei;Ye, Mao
  • 通讯作者：
    Ye, Mao

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其他文献

基于数据预处理的侧信道分析优化方法
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  • 期刊：
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  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    赵毅强;王庆雅;马浩诚;张启智;叶茂;王汉宁;何家骥
  • 通讯作者：
    何家骥
基于快速地标采样的大规模谱聚类算法
  • DOI：
    10.11999/jeit160260
  • 发表时间：
    2017
  • 期刊：
    电子与信息学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    叶茂;刘文芬
  • 通讯作者：
    刘文芬
GRAIL月球重力场模型定轨性能分析
  • DOI：
    10.13203/j.whugis20150008
  • 发表时间：
    2016
  • 期刊：
    武汉大学学报(信息科学版)
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    叶茂;李斐;鄢建国;郝卫峰;邵先远
  • 通讯作者：
    邵先远
基于概率分布列的风电参与黑启动时电力系统安全裕度分析
  • DOI：
    10.19595/j.cnki.1000-6753.tces.171601
  • 发表时间：
    2018
  • 期刊：
    电工技术学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    刘艳;叶茂;顾雪平;韩思聪;魏哲
  • 通讯作者：
    魏哲
月球形状及其重力场
  • DOI：
    10.11947/j.agcs.2022.20220139
  • 发表时间：
    2022
  • 期刊：
    测绘学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    李斐;郑翀;叶茂;郝卫峰;邓青云;张文松;郑英君;鄢建国;Jean-Pierre Barriot
  • 通讯作者：
    Jean-Pierre Barriot

其他文献

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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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