光突发交换网络中最长队列优先调度组装机制

提出了光突发交换网络中的最长队列优先调度（LQF-SA）机制，将边缘节点的突发组装和突发调度两种技术紧密结合在一起.在现实网络中，业务通常是非均匀分布的，即在某些源宿对之间存在更大的业务流量.仿真结果表明，LQF-SA机制可以很好地完成非均匀分布业务流的组装.即使在均匀分布业务流输入下，LQF-SA机制在突发大小分布、组装效率和突发丢失率等方面也优于已提出的轮询调度组装（RR-SA）机制.     

基于递推最小二乘的红外焦平面非均匀校正算法

根据递推最小二乘和图像配准原理,提出了基于递推最小二乘的红外焦平面非均匀校正算法(简称ILS算法),有效降低算法的时间和空间复杂度,使噪音图像的校正处理能够实时完成.ILS算法具有噪音参量估计准确度高、收敛速度快和计算复杂度低等优点.给出了算法的推导并用仿真数据对算法的有效性进行验证.     

非傍轴平顶高斯光束M2因子两种定义的比较研究

基于功率密度的二阶矩方法,推导出了非傍轴平顶高斯(FG)光束束宽和远场发散角的解析表达式·研究表明,当w0/λ→0时,远场发散角趋于渐近值θmax=63.435°,与阶数无关·使用非傍轴高斯光束代替傍轴高斯光束作为理想光束,研究了非傍轴FG光束的M2因子,并与传统定义的M2因子作了比较·在非傍轴范畴,非傍轴FG光束的M2因子不仅与阶数N有关,而且与w0/λ有关·按照定义,当w0/λ→0时,非傍轴FG光束的M2因子不等于0,对阶数N=1,2,3时,M2因子分别趋于0.913,0.882和0.886·当N→∞时,M2因子取最小值M2min=0.816·     

非傍轴平顶高斯光束M2因子两种定义的比较研究

基于功率密度的二阶矩方法，推导出了非傍轴平顶高斯(FG)光束束宽和远场发散角的解析表达式.研究表明，当w0/λ→0时，远场发散角趋于渐近值θmax=63.435°，与阶数无关.使用非傍轴高斯光束代替傍轴高斯光束作为理想光束，研究了非傍轴FG光束的M2因子，并与传统定义的M2因子作了比较.在非傍轴范畴，非傍轴FG光束的M2因子不仅与阶数N有关，而且与w0/λ有关.按照定义，当w0/λ→0时，非傍轴FG光束的M2因子不等于0，对阶数N=1, 2, 3时，M2因子分别趋于0.913,0.882和0.886.当N→∞时，M2因子取最小值M2min=0.816.     

随机函数的几乎处处中心极限定理

设{X_n,n≥1}是独立同分布随机变量序列,EX_1=0,EX_1~2=1．设S_n=∑_i~n=1 X_i,T_N=T_N(X_1,…,X_n)是随机函数且T_N=AS_N+R_n．我们证明若supE|R_n|＜∞,R_n=o n~(1/2)a．s．或R_n=O(n~(1／2-2γ))a．s．(0＜γ＜1／8),则对随机函数T_n几乎处处中心极限定理(简记为ASCLT)和函数型几乎处处中心极限定理(简记为FASCLT)成立．由此作为推论,可得对U统计量、Von-Mises统计量、线性过程、移动平均过程、线性模型中误差方差估计、功率和、连续分布函数的乘积极限估计和分位点函数的乘积极限估计等均成立着ASCLT和FASCLT．     

Speech emotion recognition based on statistical pitch model

A modified Parzen-window method, which keep high resolution in low frequencies and keep smoothness in high frequencies, is proposed to obtain statistical model. Then, a gender classification method utilizing the statistical model is proposed, which have a 98% accuracy of gender classification while long sentence is dealt with. By separation the male voice and female voice, the mean and standard deviation of speech training samples with different emotion are used to create the corresponding emotion models. Then the Bhattacharyya distance between the test sample and statistical models of pitch, are utilized for emotion recognition in speech. The normalization of pitch for the male voice and female voice are also considered, in order to illustrate them into a uniform space. Finally, the speech emotion recognition experiment based on K Nearest Neighbor shows that, the correct rate of 81% is achieved, where it is only 73.85% if the traditional parameters are utilized.     

NEW WAVELET BASES FOR NON－HOMOGENEOUS SYMBOLIC SPACE OpS1,1^m AND RELATED KERNEL－DISTRIBUTION SPACES

This paper constructs several classes of new wavelet bases, which are unconditional bases for related operator spaces. Using these bases, the author analyzes non-homogeneous symbolic space OpSm1,1 and two related kernel-distribution spaces, and characterizes them in two wavelet coefficients spaces. Besides, some properties for singular integral operators are studied.     

关于一类具有相同非负群逆和M-P逆的非负矩阵的进一步研究

1引言设A是n阶非负方阵．设矩阵方程(1)AXA=A,(2)XAX=X,(3)(AX)~T= AX,(4)(XA)~T=XA,(5)AX=XA．A具有非负广义逆是指存在非负方阵X满足方程(1)～(4),并记为A~(?)．A具有非负群逆是指存在非负方阵X满足方程(1),(2),(5),并记为A~#．在A~(?)存在的前提下,两者相同的充分必要条件有(a)AA~(?)=A~(?)A；(b)A~(?)=p(A),其     

非参数回归函数估计的渐近正态性

本文研究了独立或相依样本时非参数回归函数的Ｎａｄａｒａｙａ-Ｗａｔｓｏｎ估计，在简洁合理的条件下，证明了估计量的渐近正态性．获得的结论可在时间序列分析中得到应用．     

解奇异非光滑方程组的牛顿法和不精确牛顿法

本文主要解决奇异非光滑方程组的解法。应用一种新的次微分的外逆，我们提出了牛顿法和不精确牛顿法，它们的收敛性同时也得到了证明。这种方法能更容易在一引起实际应用中实现。这种方法可以看作是已存在的解非光滑方程组的方法的延伸。