利用光流估计三维运动参数的线性算法

三维空间中物体运动参数可以用二维平面光流及图象平面上投影坐标求得。当物体表面结构小于物体与投影图象平面之间的距离时,算法是线性的。     

全距特征排列及全距置换

全距置换具有良好的密码学性质。该文首次提出了全距特征排列的概念,对全距特征排列的性质、计数进行了研究,并在此基础上讨论了全距置换与全距特征排列之间的映射关系、最后基于全距特征排列给出了全距置换的一种有效的构造方法,首先构造全距特征排列,再求出全距置换。     

一种基于调制m序列的直接序列扩频信号调制方法

为提高直接序列扩频通信系统的频谱利用率,该文提出在m序列周期等于信息比特位宽整数倍情况下的直接序列扩频信号——调制m序列的信号调制与解调方法(m-DSSS)。首先结合调制m序列相关性数值仿真结果验证m-DSSS信号捕获可行性,然后根据信息比特的排列组合情况,设计一种基于多通道的m-DSSS信号调制和解调方法,并对m-DSSS信号通过加性高斯白噪声信道后的抗干扰能力建立数学模型。最后在相同频谱利用率条件下,与码移键控(CSK)调制方式进行了仿真对比试验。仿真结果表明,m-DSSS信号不仅比CSK信号具有更低的副峰,且当载波采用BPSK调制时,m-DSSS还可通过判断极性来辅助信号捕获,在误码率优于1e-3条件下,m-DSSS信号比CSK信号有2 dB以上优势,验证了m-DSSS调制用于直扩系统的可行性。     

基于三维卷积的帕金森患者拖步识别

冻结步态(FoG)是一种在帕金森病(PD)中常见的异常步态,而拖步则是冻结步态的一种表现形式,也是医生用来判断患者的治疗状况的重要因素,并且拖步状态也对PD患者的日常生活有很大影响。该文提出一种通过计算机视觉来实现患者拖步状态自动识别的方法,该方法通过以3维卷积为基础的网络结构,可以从PD患者的TUG测试视频中自动识别出患者是否具有拖步症状。其思路是首先利用特征提取模块从经过预处理的视频序列中提取出时空特征,然后将得到的特征在不同空间和时间尺度上进行融合,之后将这些特征送入分类网络中得到相应的识别结果。在该工作中共收集364个正常步态样本和362个具有拖步状态的样本来构成实验数据集,在该数据集上的实验表明,该方法的平均准确率能够达到91.3%。并且其能从临床常用的TUG测试视频中自动准确地识别出患者的拖步状态,这也为远程监测帕金森病患者的治疗状态提供了助力。     

一类混沌二相码序列信号的产生及性能分析

该文采用Wien电桥产生了基于双卷吸引子的混沌二相序列,通过PSPICE模拟及计算,分析了电路参数对混沌二相序列的随机分布及相关特性的影响。结果表明在参数选择适当情况下,该混沌二相序列的主要性能优于基于Logistic映射的二相序列,与Bernoulli序列相近,非常适于作为雷达波形。     

二进制序列的Tseng游程定理

本文研究了二进制序列游程相关函数中的Tseng游程的性质,导出了Tseng游程与序列中各种游程长度的游程数之间的关系,为了证明定理的需要,文中引入了游程串,链接元等新概念,证明了几个定理。这些定理不仅清楚地描述了原序列中不同游程长度的游程数对相关函数的旁瓣的影响,而且还揭示了存在可确定码字类型的定型常数.     

一类可控序列的构造和分析

本文通过利用GF(2m)(m2)上L级m序列来控制其上的L级m序列的方法,构造出了一类具有较高线性复杂度的周期序列。这类序列的线性复杂度的下界为L((L+1)mLm)。     

一种混沌扩频码序列设计的准则

本文根据符号动力学,利用混沌系统构造了一族相互独立的Bernoulli序列作为扩频序列,给出了获得q元Bernoulli序列的一种设计准则测度熵等于logq。     

基于伪随机序列的聚合物光纤微弱光信号检测

提出了一种利用FPGA发出的伪随机序列检测微弱光信号的方法。用伪随机序列调制LED或LD光源,注入测量光纤,输出光信号经过光电转换后与伪随机序列的调制信号做相关检测。由于伪随机序列具有与白噪声相近的相关特性,测量过程中的干扰、噪声对相关峰值影响很小。因此,可以检测到微弱的输出光信号,提高了测量精度。测量系统由LabVIEW虚拟仪器实现。     

MIMO-OFDM系统中一种链式加权LS信道估计算法

该文对多输入多输出正交频分复用系统中的信道估计进行研究,提出了一种链式加权LS信道估计算法。该算法基于频域正交循环导频序列,首先采用LS算法获得信道响应初始估值,然后对不同时刻的信道初值进行链式加权改善信道估值。由于循环导频结构保证了任何发射天线在训练周期内所有载波位置都有导频符号可供参考,该算法能够有效地抑制载波边界效应,提高信道估计的精度;同时它不需要信道先验信息以及矩阵求逆运算,因而实现简单。