自适应最优保存遗传算法在盲信号分离中的应用

独立分量分析方法(ICA)是信号处理的一种新技术。其基本目标是寻找线性变换矩阵，将观测的多维混合信号进行变换，变换后的输出信号各分量之间尽可能统计独立。将遗传算法与ICA相结合，提出基于GA的盲分离算法，并分析了它们的收敛性和稳态性能。其有效性为仿真结果所证实。     

产业技术研究院的创新管理

本刊上期刊登了冷民等人的《公共产业技术研究院促进区域创新发展》一文,总结了此类研发机构的创新特点,以及在市场经济体系下高层次产业技术研究院对区域经济社会发展的重要促进作用。本文进一步以德国弗劳恩霍夫应用研究促进协会、日本独立行政法人产业技术综合研究所、台湾财团法人工业技术研究院三家具有相当代表性的产业技术研发机构为例,讨论分析公共产业技术研究院创新管理的三条重要经验。     

确定传感器特性最佳拟合直线的优化算法

本文提出了一种确定传感器特性最佳直线的计算机优化算法,该方法是在“等残差”约束条件下,直接采用一维优化方法逼近最佳直线,并根据契比雪夫最佳一致逼近准则找出最佳直线。按该方法设计的优化程序流程简单、层次清晰、收敛速度快。     

fMRI信号盲分离的一种独立成分分析算法

建立了独立成分分析(independentcomponentanalysis,ICA)的一个优化模型,在此基础上,给出了一个新的梯度算法,称之为Orth-ExtBS算法.该算法结合了ExtBS算法和FastICA算法,兼顾两者的优点,形式简单,易于应用,能有效地盲分离具有超高斯和亚高斯分布源的混合信号,获得更准确的分离效果和较快的收敛速度.将新的算法与其他两个算法(FastICA和ExtBS)分别应用到大型fMRI数据中,通过比较发现,新算法在估计激活的时间动力学准确性上要优于其他两个算法.     

基于EFICA的AD微阵列数据基因网络分析

将EFICA(Efficient Variant of Algorithm FastICA)方法与基因网络相结合分析一组阿尔茨海默病(AD)微阵列数据.根据分类结果提取特征基因集并探寻与早期AD相关的基因网络,实验结果表明,EFICA方法比传统的Fastica方法能够获得更好的分类效果.并且通过对基因网络的研究,扩展了EFICA在生物信息学中的应用,为AD疾病的进一步研究提供新思路.     

复合光伏阵列的优化匹配研究

为了提高光伏发电效率,降低独立光伏发电系统成本,将强光特性的单晶硅电池和弱光特性的非晶硅电池复合应用在发电系统中。通过对太阳电池的I-V特性分析,构建复合光伏阵列输出功率与辐照强度、温度之间的关系,通过辐射量、日照时数等气象参数对定容量的独立光伏发电系统进行了光伏复合组件的优化研究。     

温湿度独立调节空调系统预冷型新风机组运行性能分析

直接采用冷却除湿方式对新风进行处理是温湿度独立调节空调系统潜热处理的主要形式。文章通过理论分析和实验测试的方法对预冷型新风机组的性能进行分析。结果显示,新风预冷段变工况运行和定工况运行均能满足温湿度独立控制的新风送风的含湿量要求。针对某办公建筑,当考虑水系统输配能耗时,预冷段变工况模式比定工况运行模式节能5.29%。     

基于ICA与小波阈值的癫痫脑电信号去噪方法

在癫痫性发作的自动检测中,脑电信号的去噪对检测结果起着至关重要的作用。文中提出了一种新的基于ICA与小波阈值的癫痫脑电信号去噪方法。该方法首先利用ICA将多通道癫痫脑电信号分解为若干独立分量;其次基于独立分量与脑电信号间的夹角余弦识别含噪独立分量并用小波阈值对其去噪处理;最终,在去噪后的癫痫脑电信号与原始癫痫脑电信号中提取样本熵作为脑电特征,并结合超限学习机完成癫痫性发作的自动检测。实验结果表明,在去噪后癫痫脑电信号上的分类性能均优于原始癫痫脑电信号,该文所提方法一定程度上达到了自动去除脑电噪声的效果。同时,该方法避免了去噪过程中对噪声人工辨别及干净参考噪声选取等问题。     

BBC隐藏着英国历史上最猖獗的色狼

知名主持人的性侵犯丑闻，让民众对BBC的信任度从2／3转为1/3。 BBC（英国广播公司）这次麻烦大了。 10月初，英国独立电视台（ITV）播放了一部纪录片《萨维尔的另一面》．揭露BBC已故著名主持人萨维尔在上世纪七八十年代对多名女JI生的性侵犯行为，其中包括未成年女性。英国社会各界一时轰动，对BBC更是一边倒的口诛笔伐。     

基于独立分量分析(ICA)的通信信号盲侦察技术

在通信对抗中,由于电磁环境的复杂性和通信信号调制方式的多样性,我们事前无法确知接收信号的任何信息,给通信侦察带来了极大的困难.为解决复杂多信号环境下的通信侦察难题,作者提出了一种采用独立分量分析（ICA）技术,对原始信号进行盲分离,然后分别对分离的各个信号进行后续处理的盲侦察技术.在介绍ICA技术的基础上,采用基于自然梯度的ICA算法(EASI算法)对分离效果进行了仿真.仿真结果表明,采用该方法在无需任何先验知识的情况下（如载频、信号带宽、调制样式）,可以很好地分离出原始发射信号,为后续信号处理（如分析识别、解调等）奠定了基础.