使用实时自适应陷波器抑制多个窄带干扰

基于KWAN和MARTIN提出的抑制多个窄带干扰算法,改进了其中的梯度搜索算法,减少了硬件复杂性。KWAN和MARTIN的算法在窄带干扰数量增加时,硬件数量呈几何级数增长。而对于笔者改进的算法来说,硬件数量只需要代数增长就能够实现相同的效果。KWAN和MARTIN的算法在处理3至10个窄带干扰时,所需要的硬件数量分别比新算法多12.5%和124%。新算法的仿真结果显示了它在多种实际的信号处理应用中都是强壮和有效的。     

基于Logistic函数映射与神经网络的地址码相位捕捉检测方法

本文提出一种基于Logistic映射和反向传播神经网络的改进型神经网络检测方法,并将其应用于CDMA移动通信中地址码相位的捕捉.理论分析与模拟结果都表明,与一般的串行捕捉法相比,该方法可使CDMA地址码的检测概率得到提高,平均捕捉时间得到减小,从而使移动通信系统的整体性能得到有效的改善.     

无穷远点

无穷远好象是无法到达的“地方”,“那里”究竟怎样也好象是不可思議的,但是如果引用数学的方法,就会突然地与它接近了。多么奇妙!现在就让我們乘着这“艘”数学的“宇宙飞船”,去遨游无穷远的“太空”吧。 1.齐次坐标。解析几何的特点在于它引入了坐标,并且运用代数方法来研究几何对象。不过采用哪一种坐标合适,是可以因对研究的問题的方便而异的。为了研究下面的問題,訌我們先引入所謂齐次坐标的概念。我們所熟知的笛卡儿直交坐标,是用两个数(x,y)来表示坐标平面上的一个点P。我們也可以用另外的方法,如取三个数X、Y、Z,令 X:Y:Z=x:y:1,来表示点P(x,y)。記作(X,Y,Z)。因为     

基于领域本体的Web信息抽取

针对Web信息在抽取过程中数据精确率不足的问题,提出了一种基于领域本体的web信息抽取方法.该方法使得领域本体中概念的层次关系和属性的特点得到了充分利用,本体的构造在抽取过程中逐渐得到完善,从而增强本体对应用领域的描述能力.实验证明文中的方法对web页面的信息抽取具有较高的效率.     

负超可加相依样本密度函数核估计的相合性

本文研究负超可加相依样本的密度函数核估计相合性.利用负超可加相依序列的不等式与性质,获得了密度函数核估计的逐点相和性和一致相和性以及r阶矩相和性.     

自仿Sierpinski地毯中集合的维数

研究广义Sierpinski地毯的两类子集,它们的编码分别具有线性制约的部分数字频率和水平纤维频率.计算这两类集合的Hausdorff维数,并给出相应的Hausdorff测度为正无穷的充分条件.     

推广的Wolfe搜索下一族共轭梯度法的全局收敛性

共轭梯度法是求解无约束优化问题的一种重要的方法,尤其适用于大规模优化问题的求解.本文提出一族包含FR方法和CD方法的新的共轭梯度法,证明了其在推广的Wolfe非精确线搜索条件下具有全局收敛性.最后对算法进行了数值试验,试验结果验证了该算法的有效性。     

Banach空间广义平衡问题和一簇拟(φ)-非扩张映象的强收敛定理

在一致凸和一致光滑的Banach空间中,用综合性算法证明了广义平衡问题和一簇拟(φ)-非扩张映象的公共不动点的强收敛定理.所得结论推广了近期文献中的一些的已知结果.     

一种DHMM的混合训练方法

隐马尔柯夫模型(HMM)作为描述语音信号的一个工具,按输出概率分布的不同,可分为连续HMM(CHMM)和离散HMM(DHMM).经典的训练方法Baum-Welch算法虽然收敛迅速,但是这类基于爬山的算法只能取得局部最优解,从而影响了系统的识别率.对于CHMM,借助于分类K平均方法可以取得可靠的初始点以保证迅速准确的收敛.而对于DHMM,该方法收益不大,最终所得的仍是局部最优解.由于进化计算一个最重要的特点便是全局搜索,这样可得全局最优解或次优解.本文将进化计算应用到DHMM的训练中,提出了一个把传统算法和进化计算相结合的混合算法.实验结果表明该方法既保证了全局搜索又实现了快速收敛,最终所得的模型优于传统方法和简单进化计算方法.     

多模锥形光纤耦合与出光特性的研究

从理论和实验两方面研究了多模锥形光纤锥端的特性。用射线理论分析了不同锥角大小条件下锥端光线传输特性,推导出了锥角大小与锥端孔径角及出光发散角的关系。按照理论指导制备了不同锥角的银行光纤,通过激光二极管与锥形光纤耦合等实验验证了理论的正确性。