基于广义特征值和核函数的非线性盲分离算法

在给出了一种基于广义特征值分解的线性混合信号盲分离方法的基础上,结合核特征空间而给出了一种非线性混合信号盲分离算法。该算法首先将混合信号映射到高维核特征空间,同时构造该核特征空间的一组正交基。其次,通过这组正交基将高维核特征空间的信号映射到参数空间,从而把非线性混合信号盲分离问题转化为参数空间的线性混合信号盲分离问题。在参数空间中,应用基于广义特征值分解的线性混合信号盲分离方法对信号进行分离。该算法具有闭解形式,计算简单,收敛精度较高,稳定性好。仿真结果表明该算法是有效的,具有良好的分离性能。

免疫粒子群优化算法

受生物体免疫系统免疫机制的启发,论文把免疫系统的免疫信息处理机制引入到粒子群优化算法中,给出了免疫粒子群优化算法。这种免疫粒子群优化算法结合了粒子群优化算法具有的全局寻优能力和免疫系统的免疫信息处理机制,并且实现简单,改善了粒子群优化算法摆脱局部极值点的能力,提高了算法进化过程中的收敛速度和精度。一个求多维函数最优值的计算机仿真对比结果表明,免疫粒子群优化算法的收敛性能优于粒子群优化算法。

一种视频文本自动定位、跟踪和识别的方法

视频数据中的文本能提供重要的语义信息。本文提出了一种视频文本自动定位、跟踪和识别的方法,首先用基于小波和LH检测视频帧文本所在的位置,然后用运动估计的方法,跟踪后继帧文本的位置,再用多帧平均的方法增强文本区域,最后经过二值化处理和连通分量分析,将文本字符送入OCR软件进行识别。实验结果表明,该方法简单易行,能快速地定位和跟踪文本区域,定位精度和识别效果良好。

一种基于时空联合的视频对象分割方法

视频对象分割在基于内容的视频编码和视频检索中均有重要的应用.为此,针对视频对象分割,提出了一种时域和空域信息融合的视频对象分割方案,该方案首先对时域分割采用基于F-假设检验的方法来得到初始的变化检测模板,然后通过与基于形态学的空域分割融合来获得最终的运动对象.实验结果表明,该方案计算比较简单,能较好地将前景运动对象从静止或运动、简单或复杂的背景中分离出来,且定位精度较好.

基于形态学的视频文本自动检测

视频数据中的文本可提供重要的语义信息。该方法首先用形态算子提取视频帧的高频分量,再通过区域标记、连通分量分析、形态后处理等一系列步骤对视频帧进行滤波,得到视频文本检测结果,最后再对其进行二值化处理,把文本字符从复杂背景中分离出来。这种算法能快速地定位文本区域,且不受文本颜色、语种、字体大小、排列方向、文本形变的影响。实验表明,该算法对视频文本进行检测定位精度较高,分割效果良好。

基于种群密度的粒子群优化算法

为提高粒子群优化算法的收敛性能,提出了基于种群密度的多子群粒子群优化算法。该算法把生态学中的协同进化思想引入到粒子群优化算法中,充分考虑了环境和子群间相互竞争的关系,通过多种群的Lotka-Volterra竞争方程,动态调整各粒子群的密度,从而提高了粒子的多样性,加快了算法的进化速度。实验仿真结果表明,与单种群的粒子群优化算法相比,该算法提高了收敛速度和收敛精度。

一种自适应扩展粒子群优化算法

在粒子群优化算法的基础上,首先把粒子群优化算法的速度更新式中的个体最优位置用粒子群中所有个体最优位置的平均值代替,得到扩展粒子群优化算法;然后,建立了加速系数和粒子群中所有粒子的平均适应度与整体最优位置适应度之差的一种非线性函数关系,得到自适应加速系数扩展粒子群优化算法。由于新的算法利用了所有个体最优粒子的信息,并在进化过程中通过建立的非线性时变加速系数自适应地调整“认知”部分和“社会”部分对粒子的影响,从而提高了算法的收敛速度和精度。4个基准测试函数的对比实验结果说明自适应扩展粒子群优化算法的有效性和优良性能。

一种新的基于广义特征值分解的盲信号分离算法

以矩阵的奇异值分解定理为基础,给出了一种基于广义特征值分解的盲信号分离算法,该算法以混叠信号的两个不同的方差矩阵为基础建立广义特征值问题,通过求解广义特征值问题的特征矢量来获得分离信号.该算法计算简单,避免了Para算法的不足,并能分离源信号中既有亚高斯信号又有超高斯信号的情况.仿真结果表明该算法是有效的,并具有很好的分离性能.

应用信号变化度的线性混合信号盲分离算法

论文首先给出了信号变化度的概念,并证明了信号变化度的一个性质:互相独立的一组源信号的线性混合信号的变化度介于源信号中的最小变化度和最大变化度之间。然后,利用矩阵广义特征值理论,给出了一种基于线性混合信号盲分离算法。该算法计算简单,具有闭解形式;并能分离源信号中既有亚高斯信号又有超高斯信号的情况。仿真结果表明该算法是有效的,并具有很好的分离性能。

基于泛函连接网络和差分进化算法的后非线性混叠信号盲分离方法

把后非线性混叠信号盲分离的分离系统用泛函连接网络来建模,对分离系统的输出应用高阶统计量独立性准 则作为测度,然后利用差分进化算法对泛函连接网络的权值进行学习,从而获得了一种后非线性混叠信号盲分离算法。 由于泛函连接网络是一种单层神经网络,具有学习参数少、收敛速度快和非线性逼近能力强的特点;而差分进化算法 控制参数少、易于选择、具有全局寻优能力和快速的收敛特性;因而与其它的后非线性混叠信号盲分离方法相比,该 文提出的分离算法具有计算简单、收敛速度快、较高的精度和稳定性好的特点。仿真结果显示了这种方法是可行和有 效的。

基于PC的PLC技术

介绍了基于PC平台的软件PLC和插卡式PLC的特点和应用场合。对软件PLC、插卡式PLC与传统PLC作了比较 。

多路回波消除研究现状综述

针对多路回波影响通讯质量问题,首先对自适应多路回波消除的原理及存在问题进行了阐述和分析;然后介绍了为减弱多路输入信号之间的强相关性而采取的几种预处理方法;之后,对目前现有的多路回波消除自适应算法进行了详细地综述,并阐述了各种算法的特点;最后,指出了今后多路回波消除研究中几个可能的研究方向。

基于Java的声音播放技术在Internet中的应用

声音播放技术在制作优美的 web页中具有十分重要的作用。本文详细介绍了利用 Java在 Applet小应用程序中播放声音的两种方法 ,并提出了声音合奏的实现技术 。

基于小波分解和形态学的仪表盘参数的定位方法

采用小波变换中的多分辨率分析方法,从仪表盘图像中提取出纹理清晰、具有不同空间分辨率、不同方向的边缘子图像,再用自适应滤波和数学形态学的方法对提取出的垂直细节图像进行形态运算,滤除无用的信息,定位最终的仪表参数区域.

入侵检测系统的代价平衡模型

入侵检测系统必须在最小代价的情况下达到最大的安全效果。研究了入侵检测响应的高效模型。将入侵检测的代价分类,分别为损害代价、反应代价和执行代价,并在此基础上对各种入侵进行了分类;分析了这些代价因素的代价规则,建立了入侵检测代价平衡模型,对模型进行模拟分析,找出了代价最优的多规则库的模型。

基于PC的电气自动化技术

分析了历次电气自动化技术的革命。结合IT技术的发展 ,讨论了今后自动化技术发展的趋势及采取的策略 ,指出了与IT技术相结合的基于PC的自动化技术是今后电气自动化技术发展方向。

互联网下的认证方法研究

面对互联网传播中信息交换电子化高效性的特点 ,互联网中的认证问题显得尤为重要。本文提出了一种将现有的多种认证数据相统一的认证方法 ,由第三方认证平台为认证方提供多级 (包括自定义 )的认证服务。同时 ,本文还讨论了该方法的意外处理与实现前景。

基于双线性对的在线/离线签名

针对在线/离线签名用于待签署的信息一旦被确定,就必须用极少的时间生成签名的情况,构造了两种基于双线性对的在线/离线签名方案.在标准模型下,新方案被证明是安全的.并且,在不提高总体计算量的前提下,新方案的在线阶段计算量是文献改进前方案计算量的1/4.

数字微波监控系统中故障管理模块的设计

本文主要阐述了用VC++设计数字微波监控系统中故障管理模块的开发过程。故障管理模块的主要功能是分析所接收的数据,自动记录告警发生的时间、位置和级别,并在系统恢复正常后自动记录系统恢复时间。

迅速掌握8088/8086指令系统的教学方法

介绍了一种快速掌握汇编语言指令系统的方法,对学生学习汇编语言程序设计有一定的帮助。