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《信号处理》期刊简介：
《信号处理》杂志是中国新闻出版署在1985年批准创刊的，由中国科协主管，中国电子学会主办，信号处理分会承办的学术性刊物。是国内唯一的有关信号处理专业的一级学术月刊，每月25日出版。本刊办刊宗旨是反映信号处理领域内的新理论、新思想、新技术，以及具有国内外先进水平的最新研究成果和技术进展。达到学术交流的目的，促进信息科学技术的发展。
《信号处理》论文发表目录：
最大似然准则下的随机信号非重构压缩检测与分析………………李斌武 李永贵 朱勇刚
量子混合蛙跳算法在过程神经网络优化中的应用……………………张强 许少华 刘丽杰
基于内容感知的可分级视频码流排序方法………………………………周莺 柳伟 张基宏
多视绘制中的空洞填充算法………………………………赵冰 安平 刘超 闫吉辰 张兆扬
多视角距离像序列弹道目标的进动参数估计…………………………贺思三 赵会宁 冯存前
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信号处理最新期刊目录
基于复数域卷积神经网络的ISAR包络对齐方法研究————作者：王勇;夏浩然;刘明帆;
摘要：在逆合成孔径雷达（Inverse Synthetic Aperture Radar, ISAR）成像领域，运动补偿是确保高质量图像生成的关键环节。包络对齐（Range Alignment, RA）作为运动补偿的首要步骤，对于校正由平动分量引起的回波信号包络偏移至关重要。本文提出了一种基于复数域卷积神经网络（Complex-Valued Convolutional Neural Network, C...
基于序贯检测的快速马尔可夫决策：理论、方法及应用————作者：陈祖旭;陈巍;李长坤;韩宇星;
摘要：本文立足存在突变状态与检测噪声复杂环境，针对控制后效性与动作迟滞性问题，探索提升决策与控制时效性的方法，提出了一种基于序贯检测的快速马尔可夫决策框架，并应用于智能电网、疾控、水利等若干典型场景。具体的，本文发掘了统计信号处理中的变化点最速检测与随机最优控制中的马尔可夫决策之间的关联，建立了一种包含四维状态的受约束马尔可夫决策框架。该框架可选择一种可行的联合检测-控制策略，最大化控制对象的期望回报，...
基于谱特征分析的BPSK信号关键参数估计方法————作者：朱航;邹晓鋆;谭铭;许旭光;韩立珣;宋伟;
摘要：针对非合作通信中所截获的根升余弦脉冲成形二进制相移键控（Binary Phase Shift Keying, BPSK）信号，创新性地将其建模为周期调制信号，并对周期调制信号分段观测矩阵的奇异值分解结果进行了必要分析，明确了单分量及多分量情况下奇异值分解的结构性特点，在此基础上结合信号自身特点提出了对符号速率、载频、滚降系数、延迟量等关键参数进行估计的新方法。首先通过对接收信号的功率谱及其直方图进...
基于通道分组注意力机制的水声目标识别网络————作者：王桡;鄢社锋;毛琳琳;于佳平;
摘要：针对传统目标识别网络中特征局部通道信息未被充分利用的问题，本文提出了一种特征通道分组注意力机制，与残差卷积神经网络组成有效的特征提取网络。首先，对特征沿通道维度分割形成多个子特征，在子特征中关注通道的重要性并赋予权重，进行通道重排得到信息的子特征分组并重复加权过程，在特征整体通道上进行信息交流。随后，取子特征的平均池化特征图作为代表，进行子特征之间的信息交流，实现特征整体与局部通道信息的增强与结合...
基于双对齐和对比学习的多模态情感识别————作者：文宇华;李启飞;周莹莹;高迎明;李雅;
摘要：情感识别在现代人机交互、情感感知和沉浸式虚拟现实等领域具有重要价值，因其能够通过计算机自动识别和分类人类情感状态。随着多模态学习的发展，情感识别逐渐从传统的单一模态情感识别转向多模态情感识别。多模态情感识别涉及处理来自不同模态的数据，例如文本、语音和视觉。这些模态数据可以通过捕捉不同的情感特征，帮助模型更准确地理解人的情感状态。然而，现有的多模态情感识别中存在时间错位和模态异质性等一系列挑战。为了...
面向多用户大规模MIMO系统的信道估计研究————作者：杨延;安澄全;杨茜;李俊江;
摘要：获取大规模多输入多输出（Multiple-Input Multiple-Output, MIMO）系统的信道状态信息十分关键。频分双工（Frequency Division Duplexing, FDD）模式下，传统的多用户信道估计问题是将多用户MIMO系统分解成多个单用户MIMO系统，利用单用户的信道特性进行估计重构，但随着基站端天线数量和用户数的增加，不仅导频开销和重构算法的误差逐渐增大，计算...
大规模多输入多输出雷达扩展目标检测————作者：叶沙兵;何茜;
摘要：大规模多输入多输出（multiple-input multiple-output, MIMO）雷达系统的大量天线为其在检测和估计任务上带来了性能增益。本文考虑一个大规模天线MIMO雷达系统中的扩展目标检测问题。假设存在一个包含大量散射体的扩展目标，本文建立了针对扩展目标的大规模MIMO雷达接收信号模型。分析了目标物体反射系数的空间相关性，目标物体反射系数相关的任意两个天线被视为落入同一个目标波束中...
基于注意力机制的多用户全景视频视口预测————作者：张汉琦;黄聪宇;王晶;李知禹;杨立东;
摘要：近年来，随着虚拟现实等沉浸式技术的发展，全景视频技术的应用前景也在逐步扩展。全景视频提供了逼真的沉浸式体验，但同时也给网络带宽带来了极大的传输压力。因此，如何降低其传输带宽成为了研究的焦点，视口预测则是该领域的研究热点。当前，主流的视口预测方案多是利用观看者的视点轨迹和画面内容，结合神经网络输出结果，并进行评估。现有的方法大多不能在长时间预测取得较好的效果，且没有充分利用多用户场景下的数据。为此，...
面向深度模型的对抗攻击与对抗防御技术综述————作者：王文萱;汪成磊;齐慧慧;叶梦昊;张艳宁;
摘要：深度学习技术已广泛应用于图像分类和目标检测等计算机视觉核心任务，并取得了瞩目的进展。然而，深度学习模型因其高度的复杂性与内在的不确定性，极易成为对抗样本攻击的靶标。攻击者巧妙地利用数据中细微的、精心设计的扰动，诱导模型以极高的置信度输出错误结果，此类对抗样本对实际应用场景中模型的可靠性及安全性构成了严峻的挑战与潜在威胁。例如，攻击者可利用对抗眼镜误导人脸识别系统，导致身份误判，进而实施非法入侵、身...
多阶段重建内容协同优化的图像修复算法————作者：秦佳;白慧慧;王梦丽;翟双姣;晋赞霞;秦品乐;曾建潮;
摘要：随着数字图像技术的快速发展，图像已经成为日常生活学习中信息传递的重要载体之一。然而，由于错误传输、不当存储或者关键信息被遮挡等情况造成的图像信息丢失，往往影响人们对图像信息的理解和分析。近几年，大量渐进式图像修复算法被提出，通过由粗到精的修复方式逐步生成受损图像的缺失信息，使修复后的图像在视觉和内容上接近原始图像。然而，在这种渐进式图像修复的结构中，低渐进层的错误往往容易传递到高渐进层中，造成修复...
自监督的两阶段广义小样本目标检测算法————作者：段立娟;张子晨;张广勇;
摘要：深度学习技术在目标检测领域取得了巨大进展，但其优异的性能建立在大量精确标注的数据集之上。在样本稀缺的特定领域，如国防海上安全和医学等领域，获取具有标注的数据尤为困难。因此，小样本目标检测领域因其能够应对样本稀疏性所带来的挑战而得到学术界的广泛研究。该领域的研究目标是得到能够从极其有限的样本中提取知识并实现高效目标检测的算法框架。然而，由于新类样本的稀缺性，其与基类之间存在着显著的分布差异，导致了小...
基于RAW数据的图像处理及应用————作者：邹云昊;李和松;聂婧;姜雨彤;付莹;
摘要：在长期的计算机视觉技术发展过程中，研究者们主要处理的对象是通过图像信号处理器（Image Signal Processor,ISP）处理后的标准RGB图像。这类图像体积小，方便使用和网络传播，因而在许多传统应用场景中得到广泛应用。然而，在低光照或极端成像条件下，这类经过压缩和处理的图像往往因模糊、量化等不可逆操作，导致细节丢失，限制了其性能表现。为应对这些挑战，越来越多的研究开始关注直接处理相机传...
基于公平感知的缺失多视图聚类————作者：江梦平;刘美玲;王前前;高全学;张向东;
摘要：缺失多视图聚类是一种处理多源数据的方法，它能够在数据中发现一致和互补的信息，并将数据分成不同的簇。这种方法可以有效解决复杂环境下的无监督多源数据分析问题，因此受到了广泛关注。然而，现有的缺失多视图聚类算法存在一些问题。它们往往忽视了数据中的一些差异，这些差异源于特殊群体的敏感属性。这会导致算法对这些特殊群体产生偏见，从而引发聚类的不公平问题。此外，经过修复之后的缺失样本，缺乏样本的独特性。针对以上...
结合状态空间模型和Transformer的时空增强视频字幕生成————作者：孙昊英;李树一;习泽宇;毋立芳;
摘要：视频字幕生成（Video Captioning）旨在用自然语言描述视频中的内容，在人机交互、辅助视障人士、体育视频解说等领域具有广泛的应用前景。然而视频中复杂的时空内容变化增加了视频字幕生成的难度，之前的方法通过提取时空特征、先验信息等方式提高生成字幕的质量，但在时空联合建模方面仍存在不足，可能导致视觉信息提取不充分，影响字幕生成结果。为了解决这个问题，本文提出一种新颖的时空增强的状态空间模型和T...
基于事件及考虑像素级模糊程度的图像去模糊————作者：葛城轩;朱尊杰;陆鸣;张文豪;路荣丰;王国相;郑博仑;
摘要：在图像去模糊任务中，现有的端到端深度学习方法通常使用共享的卷积核来处理图像的整体空间位置，即使用的卷积核在整个图像的所有位置上都是相同的，不会根据具体位置的不同而改变。这意味着这些方法在处理图像时，无论图像中某个区域的模糊程度如何，都使用相同的卷积核进行处理。然而，在某些复杂的模糊场景中，使用共享卷积核可能无法很好地处理图像的非均匀模糊情况。为此，本文提出了一种创新方法，利用像素级模糊程度来增强端...
基于MGGD变换的三维模型有示例颜色传递方法————作者：杨佳音;周家伦;王泽宇;王宁;
摘要：三维模型颜色传递技术在影视编辑、游戏制作以及医学图像处理等多个领域具有关键应用价值。这项技术通过将示例模型的颜色特征准确传递到输入模型中，不仅可以实现三维模型的艺术风格迁移与融合，还可以有效提升三维模型的视觉效果。然而，当前基于统计学的颜色传递方法在处理过程中通常仅考虑色彩风格的均值、方差等简单统计特征，而忽视了色彩风格与几何结构之间的深层次联系，继而导致颜色传递过程中无法保持模型的整体颜色一致性...
用于单帧图像超分辨重建的自监督图像扩散模型————作者：牛阿茜;孙瑾秋;朱宇;张艳宁;
摘要：基于深度学习的方法在图像超分辨重建任务中已经取得了显著突破。它们成功的关键在于依赖大量成对的低分辨率和高分辨率图像来训练超分辨模型。然而，众所周知，获取如此大量一一对应的真实高-低分辨率图像对是一个具有挑战性的任务。且基于仿真图像对训练的模型在面对具有与训练集退化类型不同的图像时往往表现不佳。在本文中，我们提出了用于单帧图像超分辨重建的自监督图像扩散模型（Self-supervised Diffu...
情感可控的个性化完整三维虚拟形象表情动画生成————作者：李俊沂;庞德龙;蔡明旭;周圣喻;余旻婧;
摘要：语音驱动的三维虚拟形象情感表情动画，旨在合成与输入语音具有同步嘴唇动作和面部表情的三维人脸动画。然而，现有方法受限于三维人脸先验，在合成具有口腔内部结构的三维人脸动画方面存在一定的局限性，导致最终生成结果缺乏真实感。此外，现有多数方法往往重点关注虚拟形象唇部动作与语音的同步，而较少关注语音情感变化对面部表情的影响，使得生成的表情动画不够自然，真实感受到限制，影响了用户体验。针对以上问题，本文提出了...
任务自适应增强的人机特征解耦可分级压缩————作者：安平;沙莉娅;吴颖;杨超;黄新彭;
摘要：图像压缩作为一项关键技术，旨在传输过程中保留尽可能少的关键信息，同时使得压缩后的图像保持较好的质量。而随着计算机视觉的发展，图像的主要消费者不仅仅是人类而更多的是机器，因此探索一种能够同时面向人类视觉和机器视觉的图像压缩方法十分具有意义。然而，现有的基于学习的图像编码技术虽然已经在人眼感知质量上取得了显著性的进步，但由于信号保真度及语义保真度的方法在驱动目标上存在分歧，无法同时满足机器视觉和人眼的...
《信号处理》图像与视频处理专刊编者按————作者：贲晛烨;张艳宁;付莹;安平;毋立芳;白慧慧;
摘要：<正>图像与视频处理作为信号处理领域的重要分支，近年来伴随电子信息技术的快速发展和人工智能技术的深度融合，成为国际学术界和工程界关注的焦点。作为数字信号处理的重要应用方向，图像与视频处理涵盖了生成、修复、增强、检测、识别、分割、跟踪等多个核心任务，并在安防监控、医疗诊断、智能娱乐等行业中展现了巨大的应用潜力和市场价值。在安防监控领域，图像与视频处理技术通过智能识别和目标跟踪实现了对异常行为的高效检...
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