一种利用结构特点实现复数域联合对角化解盲源分离新算法研究及应用

联合对角化方法是求解盲源分离问题的有力工具.但是现存的联合对角化算法大都只能求解实数域盲源分离问题,且对目标矩阵有诸多限制.为了求解更具一般性的复数域盲源分离问题,提出了一种基于结构特点的联合对角化（Structural Traits Based Joint Diagonalization,STBJD）算法,既取消了预白化操作解除了对目标矩阵的正定性限制,又允许目标矩阵组为复值,具有极广的适用性.首先,引入矩阵变换,将待联合对角化的复数域目标矩阵组转化为新的具有鲜明结构特点的实对称目标矩阵组.随后,构建联合对角化最小二乘代价函数,引入交替最小二乘迭代算法求解代价函数,并在优化过程中充分挖掘所涉参量的结构特点加以利用.最终,求得混迭矩阵的估计并据此恢复源信号.仿真实验证明与现存的有代表性的对目标矩阵无特殊限制的复数域联合对角化算法FAJD算法及CVFFDIAG算法相比,STBJD算法具有更高的收敛精度,能有效地解决盲源分离问题.     

一种解析的基于旋转矩阵估计的波达方向估计方法

本文提出了一种解析的基于旋转矩阵估计的高分辨波达方向估计算法.为了充分利用空时信息以提高算法的估计性能,利用传感器阵列接收数据相关矩阵构建既包含旋转矩阵信息又具有可对角化结构的目标矩阵组.通过一系列矩阵变换,将复数域普通目标矩阵组转化为实数域对称目标矩阵组,以利用ACDC算法实现目标矩阵组的联合对角化并求得对角矩阵,继而求取旋转矩阵并挖掘波达角度信息,实现了波达方向估计.仿真结果表明,与其他现存的经典算法相比,所提算法具有更强的分辨能力及更准确的估计性能.     

基于CNN的连续语音说话人声纹识别

近年来,随着社会生活水平的不断提高,人们对机器智能人声识别的要求越来越高.高斯混合—隐马尔可夫模型(Gaussian of mixture-hidden Markov model,GMM-HMM)是说话人识别研究领域中最重要的模型.由于该模型对大语音数据的建模能力不是很好,对噪声的顽健性也比较差,模型的发展遇到了瓶颈.为了解决该问题,研究者开始关注深度学习技术.引入了CNN深度学习模型研究连续语音说话人识别问题,并提出了CNN连续说话人识别(continuous speaker recognition of convolutional neural network,CSR-CNN)算法.模型提取固定长度、符合语序的语音片段,形成时间线上的有序语谱图,通过CNN提取特征序列,经过奖惩函数对特征序列组合进行连续测量.实验结果表明,CSR-CNN算法在连续—片段说话人识别领域取得了比GMM-HMM更好的识别效果.     

基于快慢光技术的高光谱灵敏度干涉仪的理论研究北大核心CSCD

分析了光学材料的正常色散与反常色散特性,证明了基于光学材料色散特性的干涉仪可以实现慢光与快光的结合。理论分析了基于快慢光技术的Mach-Zehnder(M-Z)干涉仪的光谱灵敏度,与具有相同结构的传统M-Z干涉仪和仅依赖于慢光技术的M-Z干涉仪相比,基于快慢光技术的M-Z干涉仪的光谱灵敏度大幅提升。     

利用状态数据的无人平台测控协议逆向分析方法

针对无人平台测控数据通信安全问题,提出了一种测控协议逆向分析模型.模型采用数据挖掘方法对通信报文中的协议格式和语义信息进行分析,主要采用改进BF(Brute-Force)算法和AP(Affinity-Propagation)算法进行模式串匹配和关联规则提取,以提取协议初步格式;采用序列比对技术中改进SW(Smith-Waterman)算法,结合监测状态数据对格式和语义信息作进一步分析.通过仿真实验模拟协议逆向分析了所需要的无人平台与基站的通信数据和雷达监测状态数据;根据协议逆向模型仿真试验结果可得到100%的协议格式识别率和90.9%的语义识别率,结果证明了提出的逆向分析模型的有效性.     

配合物[Ni(IDB)2]2•(SO4)2•3CH3CH2OH•CH3OH•5H2O的合成、 晶体结构及其荧光光谱的研究

标题配合物是由三齿配体N,N-二(2-苯并咪唑甲基)亚胺(IDB)与NiSO4•6H2O在甲醇-乙醇溶液中反应得到的紫色晶体. X射线衍射测定了其单晶结构. 结构分析表明, 镍(II)分别与两个IDB配体中的苯并咪唑的四个氮和胺基的两个氮配位形成畸变的八面体构型. 研究了纳米金和小牛胸腺DNA对配合物荧光的影响, 探讨了配合物的荧光猝灭与恢复的可能机理.     

基于全向小波和Hausdorff距离的边缘检测

针对传统小波变换对含噪图像边缘检测的不足,结合全向小波和Hausdorff距离的知识,提出了一种改进的边缘检测算法.首先,对图像做全向小波变换,同时做改进的灰度图形态学处理;然后在一定的窗口下求处理后图像间的Hausdorff距离,并将其大小作为图像边缘检测的像素值.最后将该算法与Sobel算法、Canny算法做比较,实验结果表明该方法提取的边缘清晰度优于其他方法,且可以很好地抑制噪声.     

课后习题 暗藏玄机——以“格点三角形”的变式引申为例

在数学教科书中,除了定理和例题外,还配套了适量的课后习题.多数学生在学习新知识时,一般会对课本中的定理和例题较为重视,对课后习题则不以为然,有些教师通常也只对其中一些有难度的课后习题进行课堂讲解.殊不知课后习题无论难易,都留有玄机,暗藏精髓.     

壳聚糖基抗菌型创伤敷料的研究进展

近年来,随着再生医学的快速发展,组织工程技术再造人体组织器官被广泛的关注和研究。其中对加速创伤修复的敷料材料设计非常重要,其结构性质严重影响了再生组织的形态和效果。天然高分子壳聚糖具有广谱抗菌、强效止血作用,无毒性降解物,具有良好的生物相容性、生物活性和生物可降解性良好,能够有效地促进创面愈合和组织修复再生,在生物医用敷料领域具有广阔的应用前景。本文主要综述近年来壳聚糖基创伤敷料设计成型方法,并讨论不同的成型工艺及负载不同抗菌剂的敷料性能及用途差异。以期能够为设计和开发新型壳聚糖基抗菌型创伤敷料材料提供重要参考。     

ICP–AES法测定铬镍不锈钢中锰、铬、镍、硅、磷、铜、钼的含量

建立电感耦合等离子体原子发射光谱(ICP–AES)法测定铬镍不锈钢中锰、铬、镍、硅、磷、铜、钼7种元素含量的方法。试样用盐酸与硝酸混合酸溶液溶解,采用溶解国家标准样品的方法制备校准曲线溶液,确定了元素最佳分析谱线。各元素的含量在其测试范围内与原子发射强度呈良好的线性关系,线性相关系数不小于0.999,7种元素的检出限在0.000 3%~0.003 0%之间。该方法应用于铬镍不锈钢标准样品的测定,测定值与认定值相符,测定值的相对标准偏差在0.12%~1.15%之间(n=8)。应用于铬镍不锈钢样品测定时,加标回收率在90%~110%之间。该方法操作简便、迅速,可满足日常铬镍不锈钢中多元素含量的检测需要。