车地无线通信中拓展窗口喷泉码不等差错保护方法改进研究

本文提出一种拓展窗口喷泉码EWF(Expanding Window Fountain)的改进方法,该方法可在无反馈与重传机制的情况下,为数据提供不等差错保护UEP(Unequal Error Protection),适用于轨道交通中车-地无线信息传输的差错保护。该编码方案中所有的窗口都选用相同的度分布,将度数值作为窗口选择的影响因素,按照度的取值确定可选的窗口。本文阐述了新方法的思想,通过在无损信道下的仿真验证该方法的性能。仿真结果表明,与EWF算法相比,新方法在不影响重要信息比特MIB(More Important Bits)保护性能的前提下,降低了次要信息比特LIB(Less Important Bits)的误比特率。采用此方法,可以有效提高车-地无线信息传输的差错保护性能。

基于局部纹理图像表征的织物疵点检测

为实现织物纹理图像的自动表征与分析,提出一种基于局部纹理图像表征的织物疵点检测方法。根据纹理表征和疵点检测的不同应用,优化稀疏基数并优选子窗口尺寸。对于无疵点织物纹理表征,重叠子窗口可以提取更多纹理元素以便重构图像;对于疵点织物,无重叠子窗口划分可以减少样本数量,同时减少稀疏基数,提高检测效率。织物纹理表征选用8像素×8像素的子窗口尺寸,而织物疵点检测的子窗口尺寸为32像素×32像素。试验结果表明,重叠子窗口可以提取更多的纹理元素,在一定程度上抑制高斯噪声,从而得到高质量的重构图像。58张样本图像的疵点检出率为96.6%,证实所提算法对不同织物纹理和疵点类型有较好的适应性。

基于多维度特征提取的电弧故障检测方法

针对当前含多种电气故障的复杂电路电弧故障识别率低、训练速度慢的问题,提出一种窗口划分结合小波分解与经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)分别从时域、频域及时间尺度等多个维度提取电流特征量,利用机器学习分类模型进行电弧故障识别的方法。首先,利用搭建的电气故障实验平台采集故障及正常电流数据,并将电流数据进行窗口分段,然后分别使用小波变换与EMD方法对电流信号进行分解并计算不同维度上的特征量,将该特征信息作为分类算法的输入进行电弧故障诊断。经实验验证,该特征提取方法在梯度提升决策树(gradient boosting decision tree,GBDT)上的电弧故障检测准确率高达98%,相比电流不分段的方式分类准确率提升了1.87%,能有效获取电弧故障特征,实现对电弧故障高效率与高准确率检测。

一种面向宽带频谱的信噪分离方法

自动化频谱监测中,信噪分离为宽带频谱序列进一步信号识别和统计提供算法支撑,而现有的频域信噪分离方法存在准确性较低的问题,为提高算法准确性,提出了一种面向宽带频谱的信噪分离方法.首先,分析实测宽带频谱样本数据特征,采用爱泼斯-普利方法验证了频谱噪声数据样本满足正态性;其次,结合标准差理论,采用邻值比较和窗口划分方法确定信噪分离阈值;最后,以信噪分离准确性为目标,通过迭代优化邻值比较判别值及窗口划分宽度,提高了算法的准确性.数据验证和对比分析表明,本文方法的信噪分离阈值与频谱噪声吻合较佳,准确性高至90.53%,明显高于现有信噪分离方法,且运行速度快,能够较好地应用于自动化频谱监测的实时信号识别与统计.

一种基于宽带频谱的信号提取方法

针对国际电信联盟ITU-R SM.1753-2建议书中给出的"20%"信噪分离法在适应性和准确率方面的不足,提出一种基于宽带频谱的信号提取方法。首先,依据实测宽带频谱数据样本噪声及信号特征,分析了影响信噪分离的关键因素,结合标准差理论,采用窗口划分法对"20%"信噪分离方法进行改进;其次,以信号提取准确率为目标,对窗口划分宽度、修正系数等关键因素进行优化,提高算法的准确性;最后,运用此方法对实测频谱数据样本进行信噪分离和信号提取,并与现有信号提取方法的准确率进行比对。结果表明,该方法的信号提取准确率最高,能够应用于宽带频谱的信号提取。

基于划分的模式匹配改进算法

为提高基于划分窗口的字符串匹配算法（SKIP和KMPSKIP算法）的性能，结合QS算法的优点，通过提前预览下一窗口最后一个字符的移动信息跳过尽可能多的字符进行下一轮匹配，减少了匹配次数，提高了匹配效率．理论分析及实验结果均表明，改进算法在平均时间复杂度方面优于原始算法，在模式较短的情况下，ISKIP算法的平均运行时间仅为BMH算法的65％～85％．

基于多源数据的领域主题演化路径分析

[目的/意义]为全面、客观、高效、直观地掌握科技领域主题的发展规律和演变趋势,提出一种基于多源数据的领域主题演化路径识别和分析框架。[方法/过程]获取不同来源的科技文献数据,利用多维样本有序聚类方法辅助时间切片,基于改进的词袋构建方法,提升LDA模型主题识别效果,借助Louvain社区发现算法在主题层进行多源数据的融合,分析领域主题演化路径。[结果/结论]利用美国太赫兹研究领域基金项目、论文和专利3种来源的数据进行实证研究,结果表明,3种数据源能够清晰划分出4个时间窗口,改进的词袋构建方法能够表征更准确的领域信息内涵,主题社区有助于从多源数据复杂的演化网络中厘清主题演化脉络。