基于拼接大屏幕的单信号源分解多窗口的网络投屏方法

本文阐述了一种基于拼接大屏幕网络投屏的单信号源的多窗口分解方法,其不仅能够实现有线网络投屏,也可以实现无线网络投屏;更重要的特征在于,其能够将信号源桌面通过网络途径快速投送到大屏幕上显示的同时,还能将信号源内的窗口逐个分解开来进行显示,实现一个信号源通过网络途径呈现多窗口信息上屏显示的特性。该特性使得其在基于浏览器开发的各类应用系统及大数据可视化应用中具备独一无二的竞争力。

认知无线电中基于多窗口谱估计-奇异值分解的频谱空穴检测方法研究

在认知无线电技术中,为了可靠的进行频谱空穴检测,提出了一种基于MTM-SVD的频谱空穴检测方法.该方法一方面利用了MTM谱估计的优良特性,一方面使用SVD算法对各传感器接收的空间信号实现了相关处理,并将共性成分提取出来.仿真结果表明,相比较于使用单个传感器进行检测,这种方法能够显著提高检测的性能,减小认知无线电用户对授权用户的干扰.

基于碳纳米管/氧化还原活性带电共聚物间的络合提高电化学电容器

比能量和自放电是电化学电容器的两个重要性能.本文以2,2,6,6-四甲基哌啶-N-氧自由基和紫精作为氧化还原活性单元分别与阳离子单体共聚制备无规共聚物,并通过与羧基化多壁碳纳米管络合制备复合电极,实现两电极装置比能量的提高和自放电的抑制.由于析氢析氧速率慢于氧化还原活性单元的反应速率,从而提高了电解质的分解窗口,增加了两电极装置的比能量.另一方面,碳纳米管与共聚物间的络合抑制了氧化还原活性聚合物链的穿梭和交叉扩散,提升了两电极装置的自放电性能.基于碳纳米管/氧化还原活性带电共聚物间的络合,本工作为提高电化学电容器的比能量并抑制其自放电提供了一种简易通行的策略.

基于WEMD和生成对抗网络重建的红外与可见光图像融合

针对红外与可见光图像融合中边缘模糊、对比度较低的问题,提出一种二维窗口经验模式分解(WEMD)和生成对抗网络重建的红外与可见光图像融合算法。将红外和可见光图像进行WEMD分解得到内蕴模式函数分量和残余分量,将内蕴模式函数分量通过主成分分析进行融合,残余分量用加权平均进行融合,重构得到初步融合图像,再将初步融合图像输入生成对抗网络中与可见光图像进行对抗博弈,补全背景信息,得到最终的融合图像。客观评价指标采用平均梯度、边缘强度、熵值、结构相似性和互信息,与其他5种方法相比,本文算法的各项指标分别平均提高了46.13%,39.40%,19.91%,3.72%,33.10%。实验结果表明,该算法较好地保留了源图像的边缘及纹理细节信息,同时突出了红外图像的目标,具有较好的可视性,而且在客观评价指标方面也有明显的优势。

基于窗口经验模式分解的医学图像增强

提出了基于窗口经验模式分解(WEMD)的医学图像增强算法。用WEMD算法分解医学图像,能够自适应地提取图像的内涵模式函数(IMF)分量。利用IMF分量图像的直方图服从正态分布的特性,结合直方图匹配算法的增强能力处理前几个IMF分量,经处理的IMF分量中的高频细节信息得到增强。将处理后的IMF分量和剩余分量重构,获取增强的医学图像。实验表明,WEMD算法增强效果优于目前的图像增强算法。

一种基于纹理特征匹配的快速目标分割算法

虽然固定尺度变化分解窗口的目标分割算法分割效果好,但时间效率不高。针对这一缺陷,提出一种依据查询窗口和被查询子窗口的纹理特征距离信息,分等级尺度变化分解窗口的算法思想。在当前循环层中,如果查询窗口和被查询子窗口的纹理特征距离比设定的阈值λ越大,分解窗口在下一次循环中减小的尺度d就越大,反之则越小。经实验验证,该算法能有效提高基于纹理特征匹配的目标分割算法效率,在分割精度上基本保持不变。

认知无线电中一种改进的频谱感知算法

在分析基于正交频分复用认知系统的局部多窗口联合奇异值分解频谱感知算法优劣的基础上,针对奇异值分解运算量大,对该算法提出了改进。提出了矩阵的F范数代替奇异值分解的方法,以提高算法的实时性。经仿真分析表明,改进后的算法既保证了原有算法中多窗口法(MTM)谱估计的近最优性,提高了算法的实时性,又具有较好的检测性能。