多尺度数据分析中的若干优化问题

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    11371173
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    40.0万
  • 负责人：
    刘春光
  • 依托单位：
    暨南大学
  • 学科分类：
    A0501.算法基础理论与构造方法
  • 结题年份：
    2017
  • 批准年份：
    2013
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2014-01-01 至2017-12-31

项目摘要

In this project we plan to discuss optimization methods that help us to approximately find the sparse representation of multiscale data. The discussion is based on the empirical mode decomposition algorithm, which has been widely used in many scientific fields. The main problems we want to solve are: further dicussion on definition of intrinsic mode functions, including the analysis on properties of instantaneous frequency and envelope function; further discussion on and improvement of matching pursuit algorithm, which is frequently used in signal processing; uniqueness and stability of mode decomposition of signals; how to determine and construct a shape function, and how to decompose signals including several modes with different shape functions. We aim to discover new methods of representation and analysis in multiscale data. The results in this field will quite valuable in both theories and applications, and are expected to be wildly used in many important areas such as space industy, national defence, telecommunication, medical science, meteorology, and physical geography, etc.
本项目拟在数据分析领域中采用最优化方法探讨多尺度数据的稀疏表示的近似算法，讨论以当前广泛应用的经验模式分解算法为基础展开系列理论分析与算法研究。主要内容包括：固有模态函数内涵的深入剖析、其瞬时频率和振幅函数性质的分析；对信号处理中常用的匹配追踪法的进一步探讨与改进；信号分解为模态函数形式的唯一性与稳定性；波形函数的新的判别与构造算法及多个不同波形函数模式的信号的分解等。旨在多尺度数据分析中开拓新的表示和分析方法。该课题的研究成果具有重要的理论与应用价值，在航天、国防、电讯、医学、气象、地球物理等国民经济部门有广泛的应用前景。

结项摘要

本项目围绕多尺度数据的稀疏表示进行研究，取得以下结果：.1. 通过振幅函数和瞬时频率对模态函数的尺度分离性质进行了定义，并得到模态函数的一些基本性质；.2. 证明了在尺度分离及各模态函数的频率存在间隙条件下，多尺度信号的稀疏表示在误差允许的范围内是唯一的；.3. 证明了匹配追踪算法提取模态函数的有效性，有效性结论的条件及不满足该条件时出现模态混淆的例子也显示了双层算法的必要性；.4. 在匹配追踪算法的基础上提出了多尺度信号的双层算法以避免模态混淆现象、增加算法稳定性，并开发出该算法的完整matlab软件包；.5. 提出了减弱末端效应的延拓-优化算法。

项目成果

期刊论文数量（4）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（0）
专利数量（0）
A two-level method for sparse time-frequency representation of multiscale data
多尺度数据稀疏时频表示的两级方法
  • DOI：
    10.1007/s11425-016-9088-9
  • 发表时间：
    2017-07
  • 期刊：
    SCIENCE CHINA-MATHEMATICS
  • 影响因子：
    1.4
  • 作者：
    Liu ChunGuang;Shi ZuoQiang;Hou Thomas Yizhao
  • 通讯作者：
    Hou Thomas Yizhao
On error bounds for systems
关于系统的错误界限
  • DOI：
    10.1007/s11750-014-0353-9
  • 发表时间：
    2015-07
  • 期刊：
    TOP
  • 影响因子：
    1.7
  • 作者：
    刘春光;吴恭孚
  • 通讯作者：
    吴恭孚

数据更新时间：{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI：
    {{ item.doi || "--"}}
  • 发表时间：
    {{ item.publish_year || "--" }}
  • 期刊：
    {{ item.journal_name }}
  • 影响因子：
    {{ item.factor || "--"}}
  • 作者：
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者：
    {{ item.author }}

数据更新时间：{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者：
    {{ item.authors }}

数据更新时间：{{ monograph.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者：
    {{ item.authors }}

数据更新时间：{{ sciAawards.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者：
    {{ item.authors }}

数据更新时间：{{ conferencePapers.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者：
    {{ item.authors }}

数据更新时间：{{ patent.updateTime }}

其他文献

以PET聚合物为例定量评估微塑料的非主动陆地输入
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2021
  • 期刊：
    科学通报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    张俊杰;董鹏越;张颖;田宇杰;刘春光;孙红文;汪磊
  • 通讯作者：
    汪磊
墩周绕流对抛石落距的影响
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2013
  • 期刊：
    水利学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    齐梅兰;魏金;刘春光
  • 通讯作者：
    刘春光
双波长Pr3+掺杂12CaO7Al2O3的光存储特性
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    发光学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    刘玉学;刘春光;郭宇;赵立竹;闫小磊;徐长山;严端廷
  • 通讯作者：
    严端廷
铕离子掺杂七铝酸十二钙蓝光发射导电荧光粉的制备及其光学特性
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2019
  • 期刊：
    发光学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    高旭;杨健;张猛;刘春光;祝汉成;严端廷;徐长山;刘玉学
  • 通讯作者：
    刘玉学
混合流水车间等待时间优化研究
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    沈阳建筑大学学报(自然科学版)
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    王长涛;刘春光;胡东平;宫巍;尚文利;WANG Changtao1,LIU Chunguang2,HU Dongping3,GONG We;2.Editorial Department of Journal,Shenyang Jianzhu;3.Xinmin PetroChina Kunlun Gas Co.,LTD,Shenyang,Ch;4.Shenyang Institute of Automation,CAS,Shenyang,Ch
  • 通讯作者：
    4.Shenyang Institute of Automation,CAS,Shenyang,Ch

其他文献

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI：
    {{ item.doi || "--" }}
  • 发表时间：
    {{ item.publish_year || "--"}}
  • 期刊：
    {{ item.journal_name }}
  • 影响因子：
    {{ item.factor || "--" }}
  • 作者：
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者：
    {{ item.author }}
empty
内容获取失败，请点击重试
重试联系客服
title开始分析
查看分析示例
此项目为已结题，我已根据课题信息分析并撰写以下内容，帮您拓宽课题思路：

AI项目思路

AI技术路线图

相似国自然基金

{{ item.name }}
  • 批准号：
    {{ item.ratify_no }}
  • 批准年份：
    {{ item.approval_year }}
  • 资助金额：
    {{ item.support_num }}
  • 项目类别：
    {{ item.project_type }}

相似海外基金

{{ item.name }}
{{ item.translate_name }}
  • 批准号：
    {{ item.ratify_no }}
  • 财政年份：
    {{ item.approval_year }}
  • 资助金额：
    {{ item.support_num }}
  • 项目类别：
    {{ item.project_type }}
{{ showInfoDetail.title }}

作者：{{ showInfoDetail.author }}

知道了

AI项目解读示例

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]
关闭
close
客服二维码