基于独立分量分析的脑电信号消噪

脑电信号中往往含有各种形式的噪声干扰信号。这些干扰成分包括眼电、心电伪迹以及工频干扰等。由于干扰信号和脑电信号在频域上相互重叠,因此用时域或频域滤波的方法难以有效地消除脑电信号中的干扰成分。独立分量分析(Independent Component Analysis,ICA)是20世纪90年代发展起来的一种新的盲源分离方法(Blind Source Separation,BSS),将ICA方法应用于实测脑电信号的处理,获得非常理想的消噪效果。

叠加型低频干扰下奇异目标信号的检测

奇异性目标信号检测中往往存在叠加型低频干扰及随机噪声的污染。文章依据奇异目标信号与加叠型低频干扰在频域上的不同特性,以及信号与噪声的小波变换模极大值随尺度所具有的不同传播特性,提出了在复杂环境中奇异目标信号的检测定位算法;实验表明,此算法具有较好的目标识别能力。

DS-CDMA系统中基于码约束的恒模算法

本文提出了一种基于码约束的盲恒模干扰抑制方法,该方法根据多用户信号自身的统计特性,采用基于最小峰度准则的延时匹配滤波来获得对DS-CDMA系统中期望用户的定时,并用此滤波器权向量对基于码约束恒模算法进行初始化。通过对恒模算法增加码约束条件,使其能正确收敛于期望用户点上。仿真结果说明:本文提出的算法能够较好的抑制多用户干扰, 引起的均方输出误差较小。

视频杂波的测量

叙述了视频杂波的特点及对重现图像的影响,分析了在视频杂波测量中,如何限制被测杂波的频带,以及视频杂波功率谱的分布对图像的影响和人眼主观视觉特性,并引入视频杂波加权的概念。介绍了各种杂波的测量方法,重点叙述两种视频随机杂波的测量方法和应用范围。

视频杂波的特点及测量方法

叙述了视频杂波的特点及对重现图像的影响,分析了在视频杂波测量中,如何限制被测杂波的频带,以及视频杂波功率谱的分布对图像的影响和人眼主观视觉特性,并引入视频杂波加权的概念。介绍了各种杂波的测量方法,重点叙述两种视频随机杂波的测量方法和应用范围。

抢占优先级业务量链路性能评价

本文在现代排队论的单窗口模型的基础上提出了有多个优先级的抢占优先排队系统,并对影响模型性能的因素进行了分析。本文使用MATLAB语言对模型进行仿真,仿真结果表明:通过对优先级的设置,提高了系统的服务效率,同时双窗口系统在应用中提高了系统的服务质量和服务能力。

冲突避免星形局域网排队模型的性能评价

建立了星形拓扑结构的LAN排队模型,符合冲突避免网络访问协议。该模型基于单服务员、一定缓冲容量的排队系统,并对一个六节点的网络进行了性能评价。基于该排队模型集线器可运用智能更好地管理网络,提高网络性能指标。

基于EM迭代算法的CDMA多用户检测

针对CDMA最优多用户检测的难解性,结合CDMA通信的实际特点,利用EM迭代算法适宜组合求解,运算简单等特点,提出了一种基于EM迭代算法的多用户检测方法,仿真实验结果表明本方法大大降低最优多用户检测器的计算复杂度,同时达到了次最优的检测效果。

视觉语法下人工智能宣传片的多模态话语分析

人工智能作为21世纪的新技术已经成为目前无数高科技公司电子产品的内核,众多厂商拍摄了以此为主题的宣传片。为理解企业如何运用多种模态的社会符号如声音、图像、文字等来推广人工智能这一技术及其产品,故以科大讯飞人工智能宣传片《你的世界,因AI而能》为例,运用视觉语法理论框架,对转录后的图像从再现意义、互动意义和构图意义对语篇进行解读。分析得出科大讯飞以推广拟人化人工智能技术和对人工智能的产品功能的展示来确立起其作为人类“发现爱”的工具及助手形象。