SegT:一个实用的藏文分词系统

在分析现有藏文分词方法的基础上,该文重点研究了藏文分词中的格助词分块、临界词识别、词频统计、交集型歧义检测和消歧等问题并提出了相应的方法。应用这些方法,设计实现了一个藏文分词系统SegT。该系统采用格助词分块并识别临界词,然后采用最大匹配方法分词,并进行紧缩词识别。系统采用双向切分检测交集型歧义字段并使用预先统计的词频信息进行消歧。实验结果表明,该文设计的格助词分块和临界词识别方法可以将分词速度提高15%左右,但格助词分块对分词效果没有明显提高或降低。系统最终分词正确率为96.98%,基本达到了实用的水平。

基于人工智能的线谱检测技术

本文主要讨论在被动声呐中窄带信号的自动检测问题 ,通过模拟声呐兵在LOFAR图中检测和提取谱线的双门限检测过程 ,提出了低信噪比下自动检测线谱的智能方法。此方法将线谱识别、线谱检测和线谱跟踪融合在一起 ,能在低信噪比和不知道窄带信号的数量、起止时间的情况下 ,自动地以高检测概率和低虚警概率检测线谱。

基于统计特征的垃圾博客过滤

该文根据垃圾博客和正常博客在统计特征上的差异,对多种针对博客分类有效的统计特征进行了分析,提出基于博客页面统计特征的过滤方法。在Blog06数据集上的实验表明,该方法的过滤准确性达到97%,比基于词频特征的过滤方法提高了约7%,在不同规模训练集上的准确性保持在95%左右,具有更好的泛化能力。

一种水下声信号未知频率的时延差估计方法

针对目标辐射线谱信号频率未知时的时延差(TDD)估计问题,介绍一种基于时延差方差加权的时延差估计方法。首先对接收信号进行快速傅里叶变换(FFT)分析,然后采用引导信号对每一个频率单元进行频域互相关得到每一个频率单元时延差估计初值,最后利用噪声对应频率单元互相关谱最大值随机,目标对应频率单元互相关谱最大值基本一致的特点,统计各频率单元的时延差估计结果得到最终时延差估计值。理论分析和实验结果表明:该方法具有较好的有效性,对信噪比的宽容性远好于频域互相关法,该方法为弱线谱时延差估计提供了一个参考思路。

复杂噪声背景下谐波信号频率估计新方法

利用待测谐波信号的周期性及混沌信号能量集中在低频部分的特性,提出一种将倍频法、小波包分解与互谱分析相结合的强混沌噪声背景下谐波频率估计新方法。首先,利用谐波信号的周期性,将采样数据等距取值构造谐波信号倍频的新数据序列,且倍频谐波偏离混沌能量中心频段;其次,利用小波包分析法对新数据进行多层分解,使倍频谐波信号与混沌噪声主能量分离;最后,对谐波信号能量集中的分量进行互谱功率谱分析,估计谐波频率。该方法适用于强混沌信号与强观测噪声共存背景下的周期小信号频率估计。仿真实验结果表明:该方法十分有效,且计算量小。

基于搜索引擎的模糊字频统计

针对传统字频统计方法周期长、代价高的弱点,提出了一种利用互联网内容并借助搜索引擎检索进行汉字模糊字频统计的全新方法,有效利用了网络时代的相关技术和发展成果,在一定程度上缓解了字频统计需求频繁的和传统统计方法的低效且代价高昂之间的矛盾,同时对该方法进行了实例化的分析、验证和改进。

舰船轴频电场基频线谱的模糊评判方法研究

轴频电场是海水中航行舰船产生的物理场之一,它以螺旋桨轴转动速率为基频向外辐射,具有明显的线谱特征。为了提取其基频线谱,对信号进行了线谱检测,剔除掉了连续谱以及不符合线谱条件的频率点,根据轴频电场的特点,对剩余的线谱再进行模糊评判;根据轴频置信度判断基频线谱所在频率点。将该方法用于船模产生的轴频电场基频线谱的检测,取得了较好的效果。

被动线谱检测的子带分解和分方位区间融合算法

目标辐射噪声低频线谱丰富,线谱相对谱级高,且较稳定,可直接应用于目标检测。基于子带分解处理的现有融合方法适用于信噪比相对较高情况,而对于相干干扰噪声或强宽带噪声,线谱目标的有效检测仍没很好解决。本文从子带空间谱统计特性出发,利用线谱谱级高出连续谱10～25 d B,线谱频带所在方位区间的输出方位波动小,而其它分区间的输出方位波动大的特点,提出了一种在信噪比低,多目标并存情况下更有效的线谱提取融合方法。理论仿真和海试实验数据处理结果验证该算法较常规方法稳定,对于高谱级线谱,算法适用范围广、检测效果好,直观、简便,为实际工程应用提供了一种新方法。

分数低阶时频滑动平均模型参数估计

针对稳定分布环境下非平稳过程分析方法时频滑动平均(TFMA)模型算法的退化,引入分数低阶统计量共变,提出了一种改进的分数低阶时频时频滑动平均(FLO-TFMA)模型算法。推导了FLO-TFMA模型的参数求解过程,给出了基于FLO-TFMA模型的时频谱估计。通过在稳定分布环境下对TFMA模型算法和所提出的FLO-TFMA模型算法的参数估计均方误差(MSE)比较和时频谱估计比较,仿真结果表明,FLO-TFMA模型算法的参数估计精度优于TFMA模型算法,TFMA模型时频谱估计完全失效,而FLO-TFMA模型时频谱算法能较好地进行时频谱估计。

汉字键盘输入智能处理软件综述

作为输入编码的后处理 ,各种类型输入软件智能化的共同目标是由软件来识别和选定上屏的重码字、词与缩短平均码长 ,并促使编码简单化和规范化。本文简要地论述了基于理解的智能输入、基于语用统计的智能输入、基于模板匹配的智能输入和基于上下文关联的智能输入等四种类型的汉字键盘输入智能处理软件的原理、优点和有待解决的问题 ,并列举了每种类型的典型作品。

阶比谱分析瞬时频率的多模式曲线拟合方法

分析了利用瞬时频率的拟合曲线来求取鉴相时标的多种曲线拟合方法,并讨论了各种曲线拟合方法在不同的瞬时频率、采样点数及有无频率突变等条件下应用的优劣性。提出了瞬时频率的多模式曲线拟合方法,阐述了其在实际应用中对于不同情况的适用性,并利用仿真实验证明了结论的正确性。

藏文词汇通用度统计研究

文章介绍和论述了基于1.3亿字节藏文语料库,对藏文词汇频度与通用度进行统计研究及其具体实现的方法与过程。其研究成果有助于藏族基础教育、扫盲教育的语言文字教学,对藏语语言学研究和藏文信息处理具有重要的研究与应用价值。

连续相位调制信号参数的联合估计方法研究

连续相位调制(CPM)信号由于具有很好的频谱特性,在卫星通信和地面移动通信中得到了越来越广泛的应用。在通信侦察中,要对截获到的CPM信号进行解调,必须事先对已知信号的调制指数、频率、码速率等进行调制侦察处理。对这些调制参数估计是通信侦察信号处理的一项重要内容。文中提出了一种CPM信号的多参数联合估计算法,首先对CMP信号进行非线性变换并计算功率谱,然后通过搜索峰值位置来估计出信号参数。仿真结果表明,调制指数的估计误差小于0.05,频率和码速率的估计误差小于0.1%,能够满足CPM信号解调精度要求。

DFT对称分解算法的分析及应用探讨

该文对一种特殊的DFT对称分解算法进行分析,并结合软件应用与硬件实现讨论了该算法流图的一些特性。

一种基于频谱的电子邮件智能处理分析方法

随着INTERNET的迅猛发展,信息安全成为人们越来越关心的问题.本文从应用最广泛的电子邮件服务入手,提出了一种简单易行的基于频谱的电子邮件分类系统,可以有效的增强企业网络的信息安全.并给出了系统的基本框架和实施策略.

基于时域重叠的单载波宽带传输方案

为了进一步提高单载波(SC)系统的频谱利用率,提出了一种新的时域重叠单载波传输方案-OVSC。研究了该系统的频谱利用率、性能及峰均比。为了降低OVSC检测的复杂度,提出了基于频率域均衡(FDE)的次优算法-J-FDE,进一步研究了软输出迭代频率域均衡算法-JI-FDE。最后讨论了基于FDE的OVSC传输方案(OVSC-FDE)的帧结构和导频设计。计算机仿真表明,OVSC-FDE传输方案的性能优于相同频谱利用率下使用多电平调制的OFDM和SC-FDE系统。

基于标引信息的网络新概念发现算法

网络新概念的发现和识别是信息安全领域的一个基础技术,它可以为网络信息智能处理、网络有效信息识别提供底层支持。通过合理地利用标引信息,算法在速度上可以满足网络海量信息的要求;为了提高新概念发现的准确率,算法不但采用了传统的分词、串频统计技术,而且还采用了字偏旁部首自动组合、网站间串频同现等新技术。实验证明,算法识别的潜在新概念中可接受率完全可以满足当前的应用需求。

S—BASIC在信号处理中的应用

本文利用7T17信号处理机的S—BASIC高级语言中的％AVERAGE,S.FFT、GETOKN及其它一些语句,编制了一个多用途、最高分析频率达100kHz的功率谱分析、功率倒频谱分析、细化分析、实用灵活的实时信号处理的分析程序。

θ调制和彩色像的产生

本文论述作为一种光学信息处理技术的θ调制的基本原理，并报导这种技术的一种特殊应用即由黑白照相底片产生彩色像。

基于概率频度的普通话韵律结构预测统计模型

为进一步提高文语转换系统中韵律结构预测的准确度,提出了一个基于概率频度的统计模型的方法,预测韵律词和韵律短语边界两级韵律结构。该方法提取与韵律词和韵律短语边界有关的语言学特征(词性、语法词、长度和位置等),并进行样本训练计算各个特征的概率频度值,最终分别建立韵律词和韵律短语的统计模型。实验结果表明:统计模型的方法对于韵律词和韵律短语边界预测的正确率分别可达90.6%和84.6%,并与决策树算法和T ransform ation-based learn ing(TBL)转换规则学习算法比较,提高10%以上的正确率。