扩展信息最大化盲源分离算法的研究

盲源分离技术是信号处理和神经网络领域近年来的一个热点研究课题,由于其能够从观测的混合信号中恢复出源信号,而对源信号和混合系统的先验知识要求很少,因此在语音信号处理、无线信号处理、生物医学信号处理、地震信号处理,以及图像增强等方面都具有非常重要的理论意义和实用价值。信息最大化盲源分离算法能够有效地分离语音信号的瞬时混合,但是不能分离超高斯信号(如语音信号)和亚高斯信号(如正弦信号)的混合。基于此,本文讨论了扩展信启、最大化盲源分离算法,通过仿真表明,该算法可以有效的对各种源信号的线性即时混合进行分离,实验证明了该算法的有效性。

基于K近邻模型的空中交通流量短期预测

为了准确预测空中交通短期流量,减轻空管协调压力,基于K近邻算法构建了空中交通短期预测模型。首先,通过多次取K值比较相对误差来确定合适的K值。之后,对原有的K近邻模型进行改进,引入空间参数,提出了3种状态向量组合的K近邻模型:时间维度模型、向台航路-时间维度模型与时空参数模型。以某扇区雷达数据对该模型进行检测,结果表明:同时引入时空参数的K近邻模型误差最小,平均为14.16%;基于指数权重的距离衡量方式均能达到预测精度优化的效果;高斯权重预测法在时间维度模型下优于反函数法,引入空间参数则反之;指数权重距离下的反函数法预测的时空参数模型误差为13.94%。改进后的K近邻模型对不同流量情况都具有普适性,预测结果可为空中交通流量管理提供理论参考。

脱色仙草叶胶对树薯淀粉可食膜机械性质及水气阻隔性的影响

仙草为中国传统的药用植物。探讨了以淀粉和仙草叶胶制备可食膜的可行性。未来将进一步探讨脱色仙草叶胶添加树薯淀粉可食膜微结构的变化。