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一种用于信号鲁棒模糊滤波和分析的随机框架——第二部分。

A stochastic framework for robust fuzzy filtering and analysis of signals--part II.

出版信息

IEEE Trans Cybern. 2015 Mar;45(3):486-96. doi: 10.1109/TCYB.2014.2329192.

DOI:10.1109/TCYB.2014.2329192
PMID:24960688
Abstract

This text provides several applications scenarios of introduced signals’ modeling and analysis framework to solve the practical problems. Some of the challenging practical problems related to signal/data processing have been formulated in a manner that the negative free energy maximizing filtering and variational information maximizing analysis algorithms of Kumar et al. could be directly applied to solve the problems. The studied application examples include robust comparison of objects’ geometries in images for child ear biometrics, biomedical signals classification, data smoothing for reflection-mode ultrasound imaging, and modeling related applications. The application examples support the mathematical theory of Kumar et al. by providing just the proof-of-concept.

摘要

本文提供了引入信号建模和分析框架的几种应用场景,以解决实际问题。已经以一种可以直接应用 Kumar 等人的负自由能最大滤波和变分信息最大分析算法来解决的方式,对与信号/数据处理相关的一些具有挑战性的实际问题进行了公式化。所研究的应用示例包括用于儿童耳朵生物识别的图像中物体几何形状的稳健比较、生物医学信号分类、反射模式超声成像的数据平滑以及建模相关应用。这些应用示例通过仅提供概念验证来支持 Kumar 等人的数学理论。

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