基于自然梯度算法及其改进算法的盲源分离

自然梯度算法是盲源分离的重要方法,本文在介绍分析自然梯度算法基础上,将共轭梯度和自然梯度相结合改进了自然梯度算法的学习规则,通过两种算法的比较表明,基于共轭梯度改进的算法在性能和分离效果上都优于自然梯度算法。     

梯度洗脱高效离子交换色谱法分离测定独居石中单一稀土元素的研究

本文对用梯度洗脱高效离子交换色谱分离单一稀土元素作了研究。在国产仪器及填料的基础上,提出以α-羟基异丁酸(a-HIBA)为洗脱剂,偶氮胂Ⅲ作为柱后显色剂分离并定量测定独居石中单一稀土元素含量的方法,研究了梯度中强溶剂P(s)、弱溶剂P(w)和梯度洗脱曲线形状N对分离的影响以及镧、铈、镨、钕、钐、铕、钇的分离测定条件,并在最佳实验条件下,分析了独居石样品,各元素的回收率均在95.3%～104.6%之间。     

梯度洗脱高效离子交换色谱法分离测定独居石中单一稀土元素的研究

本文对用梯度洗脱高效离子交换色谱分离单一稀土元素作了研究。在国产仪器及填料的基础上,提出以α-羟基异丁酸(α-HIBA)为洗脱剂,偶氮胂Ⅲ作为柱后显色剂分离并定量测定独居石中单一稀土元素含量的方法,研究了梯度中强溶剂 P(s)、弱溶剂 P(w)和梯度洗脱曲线形状 N 对分离的影响以及镧、铈、镨、钕、钐、铕、钇的分离测定条件,并在最佳实验条件下,分析了独居石样品,各元素的回收率均在95.3%～104.6%之间。     

低分子肝素钙治疗慢性肺源性心脏病急性加重期疗效观察

目的：探讨低分子肝素钙治疗慢性肺源性心脏病急性加重期的临床疗效。方法：78例慢性肺源性心脏病急性加重期患者随机分成两组,治疗组40例,对照组38例,两组均给予吸氧,控制感染,止咳平喘,改善心肺功能等常规治疗,治疗组在常规治疗基础上加用低分子肝素钙5000IU腹部皮下注射,每日一次,共10d。观察两组临床疗效,动脉血气及血液流变学变化。结果：治疗组较对照组心肺功能明显改善,有效率达90％,对照组有效率71％,两组间有明显差异（P〈0．05）,治疗组红细胞压积,全血粘度,血浆粘度,纤维蛋白原,血沉明显降低,PaCO2降低,PO2增高。结论：低分子肝素钙治疗慢性肺源性心脏病急性加重期安全有效,值得临床推广。     

分离方法对玉米淀粉分离组分结构特性的影响

对分离方法影响玉米直链淀粉、中间成分和支链淀粉的结构特性进行了研究.结果表明:分离方法对玉米直链淀粉、中间成分和支链淀粉的微观结构、碘亲和力、蓝值、平均聚合度(DP)、平均链长(CL)和摩尔平均链数(NC)影响较大,而方法三对它们与碘形成复合物的λmax有较大影响;与玉米原淀粉相比,分离方法使玉米直链淀粉、中间成分和支链淀粉的结晶相由A型转变为C型,同时使它们的结晶度下降.     

一种改进的自适应步长盲源分离算法

本文提出了一种新的自适应步长自然梯度算法,该算法在迭代进行过程中依据分离程度对步长适时调整,使算法在保证稳态误差的情况下加快了收敛速度,计算机仿真说明了算法的有效性。     

基于自然梯度的非平稳信号自适应盲分离算法

基于自然梯度原则并利用信号的时间相关属性对一类代价函数进行推导,获得一种新的非平稳信号自适应盲分离算法．算法利用样本的多时延解相关方法以及迭代计算的形式获得盲混合信号的分离矩阵,无需对观测样本进行分块处理,计算工作量低．仿真结果表明,算法分离精度高,迭代过程平稳,对多个信号源的盲分离可实现良好的分离性能．     

基于峭度的盲源分离方法研究

针对双梯度的盲源分离算法进行了研究，以信号的峭度为代价函数对其进行了改进．仿真试验分别对通信信号和雷达信号实现了分离，改进算法在收敛速度和稳态误差方面具有显著的优势．同时指出将盲分离方法用于雷达信号的分离，具有广阔的应用前景．     

改进的基于步长自适应的自然梯度盲源分离算法

为解决盲源分离算法中收敛速度和稳定性的折中问题,基于最优步长的思想,提出了一种新的步长自适应的自然梯度盲分离算法.在自然梯度盲分离算法的基础上,对步长进行自适应迭代,步长偏移量的选取原则是使得下一次迭代时的步长最优,或者说目标函数最小.仿真结果表明,提出的算法相对固定步长自然梯度算法,其收敛速度提高了1倍以上,而系统的稳定性能基本不变.     

自然梯度盲源分离加速收敛的衡量依据

所有信号均有既定的峭度累积量,无论是固定步长自然梯度盲源分离或变步长自然梯度盲源分离,从分离信号峭度累积量变化的角度看,观察分离信号峭度累积量随步长迭代(固定步长迭代,或变步长迭代)过程的前后之差值e(k)变化,可衡量自然梯度盲源分离稳定加速收敛的观察指标就存在于e(k)曲线的变化特征中.仿真实验结果表明:e(k)曲线...     

超高斯和亚高斯混合信号的盲分离算法研究

基于超高斯与亚高斯混合信号模型,提出一种新的信号即时混合盲分离算法,改进了Bell信息传输最大化盲分离准则,选择了两个固定的非线性函数近似超高斯与亚高斯信号的概率密度函数。实验表明,与参数方法比较,减少了复杂性和计算量,可以有效对各种源信号的线性即时混合进行分离。     

基于改进人工蜂群算法的盲源分离算法

针对传统盲源分离算法收敛速度与分离性能间的矛盾,提出一种基于改进人工蜂群算法的盲源分离算法.该算法利用信号的峰度绝对值作为被优化目标函数,对人工蜂群算法中跟随蜂阶段的搜索过程进行改进,使人工蜂群算法在初始阶段可以快速收敛到最优解所在区域,具有更高的收敛精度.使用改进后的人工蜂群算法对传统盲源分离算法中的初始分离矩阵进行优化,再利用优化的初始分离矩阵进行信号分离.仿真结果表明,改进后的算法能够显著加快收敛速度并保持较好的分离性能值,较好地解决了收敛速度与分离性能间的矛盾.     

基于皮尔逊系统的语音信号盲源分离

当利用传统自然梯度算法对所有语音信号都使用同一个激活函数进行分离时,对语音信号的盲源分离效果都不尽理想.针对这一问题,采用基于皮尔逊系统的分段激活函数对传统自然梯度算法进行改进.通过引入皮尔逊系统,将皮尔逊函数与传统激活函数相结合,再利用信号的矩估计方法,分段选择合适的激活函数代入分离矩阵,有效克服了传统语音分离算法的缺点和不足.仿真结果表明,在对实际的语音信号进行分离时,改进算法的性能明显优于传统自然梯度算法,并且在保持了良好收敛速度的同时大大减少了均方误差.     

基于遗传算法的盲源分离算法

针对现有盲源分离算法的性能依赖于对比函数选择的现象,提出了一种基于遗传算法的盲源分离算法,该算法直接从信号的样本序列中估计出信号的概率分布,解决了信号间互信息的求解问题.通过遗传算法最小化信号的互信息,实现了对线性混叠信号的分离.对模拟信号的分离结果表明,该算法可以成功地分离混叠信号,同时与快速独立分量分析算法相比,该算法的性能对源信号的概率密度性质没有依赖,因而对亚高斯和超高斯信号的混合信号表现出更加优异的分离能力.     

对基于变动量项前馈神经网络盲源分离算法的研究

介绍了盲源分离及基于神经网络盲源分离算法的原理,阐述了基于变动量项前馈神经网络盲源分离算法,并进行了计算机仿真实验。     

中华猕猴桃营养生物学效应研究——Ⅱ.浓缩果汁对家兔血清脂蛋白和高密度脂蛋白胆固醇及其亚组分的效应

采用琼脂糖凝胶电泳分析法和PEG化学沉降分析法,对口服中华猕猴桃浓缩果汁家兔血清脂蛋白组分和高密度脂蛋白胆固醇及其亚组分的动态变化进行实验观察。结果表明,持续30d口服浓缩果汁血清总胆固醇呈明显下降,高密度脂蛋白亚组分胆固醇HDL2-C/HDL3-C比率明显升高。凝胶电泳分析结果,α-脂蛋白与β-脂蛋白的比值明显升高。