A blind SNR estimator for digital bandpass signals

A subspace-based blind Signal-to-Noise Ratio （SNR） estimation algorithm for digital bandpass signals in Additive White Gaussian Noise （AWGN） channel is discussed. The lower bounds of the mean and variance of the estimation are derived, and simulations are performed for the commonly used digital bandpass signals, such as MPSK （M=2, 4, 8）, MFSK （M=2, 4） and MQAM （M=16, 64, 128, 256） signals. Theoretical analyses and simulation results indicate that the proposed algorithm is effective even when the SNR is below 0dB. Furthermore, the algorithm can provide a blind estimator in that it needs neither the parameters of the received signals, such as the carrier frequency, symbol rate and modulation scheme, nor the synchronization of the system.     

声光调制实验的一种CCD成像改进方法

提出了声光调制实验的一种CCD成像改进的实验方法,即声光调制的入射光和衍射光成像于CCD上,对光斑图像进行编程处理,计算机给出光斑的位置。给出了实验步骤、图像处理算法和实验结果。     

基于开源处理器Rocket的异构SoC设计与验证

随着神经网络隐层数的增多,训练计算量增大.为提高算法的执行效率,包含硬件算法加速器的异构片上系统(SoC)相继被提出.开源处理器Rocket core项目含有核生成器,不仅能够定制核的个数而且含有协处理扩展接口,易于异构SoC的研究和设计工作.基于开源处理器Rocket core和开源项目Si-Five Blocks,...     

多功能8字线圈的优化设计与实验

为了改善线圈磁聚焦性能,扩大线圈功能应用,改进8字线圈,通过混合优化算法优化线圈主要可变参数,得出不同尺寸的8字线圈。建立线圈仿真模型,优化仿真分析8字线圈的聚焦性与功能效果。制作与仿真模型一致的实验模型,使用长为1 m、宽为1 m、厚度为5 mm的均匀钢板与一根实心导管来测试验证仿真结果。通过对比函数证明了理论仿真的有效性。改进后不同尺寸的8字形线圈模型可以实现多功能运用,在一定的聚焦性下,该线圈可以灵活运用到亥姆赫兹线圈、经颅磁刺激线圈阵列的模型以及功能磁刺激线圈阵列中。     

基于CVMD和DBO-SVM的光纤周界安防信号识别方法

为降低光纤周界安防信号中噪声对分类结果的影响,提升信号分类的准确率和运行效率,提出一种融合了相关变分模态分解(Correlation Variational Mode Decomposition, CVMD)、蜣螂算法(Dung Beetle Optimizer, DBO)和支持向量机(Support Vector Machine, SVM)的分类方法。利用CVMD去除原始信号中的噪声分量,并提取去噪后信号的能量、能量熵和峭度作为特征向量。采用DBO算法优化SVM,得到最佳惩罚因子和核函数参数,并构建DBO-SVM分类模型。搭建了基于相位敏感光时域反射(Φ-OTDR)技术的周界安防系统,采集了攀爬、敲击、踩踏和无入侵四类信号。实验结果表明,CVMD-DBO-SVM的分类准确率相比CVMD-PSO-SVM和CVMD-GA-SVM更高,达到了98.75%,同时运行时间更短,综合性能最优。     

旅行商问题的一种模拟退火算法求解

旅行商问题(TSP)是组合优化领域里的一个典型的、易于描述却难以处理的NP难题,其可能的路径数目与城市数目是呈指数型增长的,求解非常困难。首先介绍了旅行商问题,模拟退火算法原理及其算法实现。应用模拟退火算法对TSP进行研究,给出解决TSP的一种比较精确的算法并用Matlab实现了算法。最后用该算法对TSP进行了仿真,验证了该算法的有效性。     

图像分割的新理论和新方法

图像分割是是计算机视觉研究中的一个经典难题,已成为图像理解领域关注的一个热点.本文对近年来图像分割方法的研究现状与新进展进行了归纳总结.首先,简单介绍了图像分割的传统方法,包括基于区域的、基于边缘的和两者结合的图像分割方法.然后,分别从数学形态学、模糊集、神经网络、支持向量机、免疫算法、图论和粒度计算等方面对图像分割方法进行了重点讨论,并对应用每一种理论的最新研究进展作了评述.最后,对图像分割方法的发展趋势进行了展望.     

一种拟合曲线的新拟合算法

非线性测量中对测量结果进行曲线拟合通常采用最小均方误差的标准进行系统参数的辨识,该方法未考虑输入样本的随机性。基于此,提出了一种新的拟合算法:考虑输入样本的随机性所采取的一种加权的最小均方误差拟合方法,利用已知的输入样本的统计特性对权值进行估计,对算法概率为1的任意逼近性给出证明,并对区间半长作出估计。实验表明,该算法有较理想的逼近效果。     

光电跟踪系统中扩展目标的成像对比度分析

分析了影响大气层内扩展目标成像对比度的主要因素,研究了整体倾斜校正对扩展目标对比度影响的数学关系,并分析了采用绝对差分算法提取整体相位倾斜的复杂度优化问题。采用快速倾斜镜对成像光束整体倾斜进行校正能够提高扩展目标的成像对比度,降低后端数字图像处理的难度,进一步减少目标识别和跟踪所需要的时间,对提高低对比度目标的光电跟踪效率具有参考意义。     

改进的任意基FFT整序算法

本文提出了一种改进的适合于任意基ＦＦＴ变换的整序算法,改进整序算法采用循环嵌套结构,减少了运算量,实验结果表明,改进整序算法的运算时间较其它整序算法少。