基于LDPC码的动态阈值自适应调制编码算法

自适应调制编码技术能够根据信道状态自适应地选择调制和编码参数,从而最大化系统吞吐量。传统的自适应调制编码使用固定的信噪比阈值,但在实际中信噪比阈值会随信道改变而变化,此时传统方法的性能将显著降低。针对该问题,提出一种基于LDPC码的动态阈值自适应调制编码算法,利用LDPC码的译码后校验方程失败比例以及信噪比估计值对各模式的信噪比阈值进行动态调整。仿真结果显示,提出方法能够自适应地使各模式信噪比阈值收敛至当前信道对应的真实阈值附近,从而保证自适应模式选择的正确性,提高系统吞吐量。

基于阈值动态调整的重复数据删除方案

云存储已经成为一种主流应用模式.随着用户及存储数据量的增加,云存储提供商采用重复数据删除技术来节省存储空间和资源.现有方案普遍采用统一的流行度阈值对所有数据进行删重处理,没有考虑到不同的数据信息具有不同的隐私程度这一实际问题.提出了一种基于阈值动态调整的重复数据删除方案,确保了上传数据及相关操作的安全性.提出了理想阈值的概念,消除了传统方案中为所有数据分配统一阈值所带来的弊端.使用项目反应理论确定不同数据的敏感性及其隐私分数,保证了数据隐私分数的适用性,解决了部分用户忽视隐私的问题.提出了基于数据加密的隐私分数查询反馈机制,在此基础上,设计了流行度阈值随数据上传的动态调整方法.实验数据及对比分析结果表明,基于阈值动态调整的重复数据删除方案具有良好的可扩展性和实用性.

一种车牌识别软件系统研究

针对现有车牌识别算法中的车牌定位、字符分割和字符识别三个核心模块存在的不足,提出了一种基于边缘两侧颜色检测的车牌定位方法;通过采用动态阈值调整方法,很好的实现了字符分割;对神经网络在字符识别技术中的应用进行了大量的研究和实验,根据汉字和数字、字母特征提取的不同,在对字符信息初识别时将汉字和数字、字母采用不同结构参数设置的神经网络进行识别,并对识别结果中包含的具有形体相近的字符提出了一种"不等权值"的方法。结果证明识别率有了明显提高。

考虑位移约束的功能梯度结构ICM拓扑优化方法

基于独立连续映射方法(Independent Continuous and Mapping,ICM),实现功能梯度材料(Functionally Graded Material,FGM)结构的拓扑优化设计.通过引入过滤函数,构建FGM-ICM材料模型.结合梯度位移函数,建立以结构质量最小化为目标、以位移为约束条件的功能梯度材料结构拓扑优化近似显式模型.采用线性衰减的过滤方法避免棋盘格现象和网格依赖性问题.另外,为得到边界清晰的拓扑构型,设计拓扑变量阈值动态调整策略(Dynamic Adjustment Strategy for Variable Threshold,DASVT),消除了拓扑变量阈值取值的盲目性.通过数值算例验证了该方法的可行性和有效性,最终实现了功能梯度材料结构ICM拓扑优化设计.

基于夜间环境下的改进的AMBER背景减除算法

提出的改进算法在AMBER背景减除算法的基础上,将LBSP纹理特征引入模型,并依据空间一致性提出了"一点调整多点联动"的动态阈值调整机制。实验结果表明,提出的改进算法在changedetection.net数据库中night Videos子条目下的检测结果较原算法的精确性有了较大的提高。