图像增强的自适应免疫算法

介绍了自适应免疫算法的基本原理及实现步骤，并将其应用到图像的增强处理中，在传统的图像管理处理中，针对图像灰度分布的不同情况，需要定义相应的灰度变换函数。Tubbs将图像增强处理中几种常用的非线性变换函数表示成一个归一化的非完全Beta函数，但确定Beta函数参数仍是一个复杂的问题，本文利用自适应免疫算法来确定该变换函数的最佳参数值，通过对自然图像的仿真实验可以看出本文方法的有效性。     

关于Gram-Schmidt正交化过程与线性预测间关系的揭示与应用

本文揭示了在观察数据具有移不变特性时,Gram-Schmidt正交化过程与线性预测之间存在的一系列密切关系,在此基础上导出了快速的Gram-Schmidt正交化算法,使计算量从原来的N~2l量级减至Nl量级,此处N为所用模型的阶数,l是观察信号阵的行数。     

一种基于非平稳特性的前馈神经网络盲源分离方法

利用信息论原理,推导出一个衡量输出分量独立性的目标函数,最小化该目标函数并利用信号的非平稳特性,得到一种可以进行非平稳信号的盲分离的训练算法;指出了在特定情况下,给出的两种网络结构形式是等价的,由此得到的训练算法避免了矩阵求逆．计算机仿真结果表明了该算法的有效性     

基于格型矢量量化的小波零树图像编码方法

把格矢量量化与小波零树编码相结合,提出了一种小波矢量零树图像编码新方法,其性能优于已报道的格型矢量量化小波图像编码方法和最成功的小波零树图像编码方法,而且其复杂度远低于已报道的格型矢量量化小波图像编码方法。实验结果证实了方法的有效性。