Potts－Glass模型算法的软件实现与应用

Ｐｏｔｔｓ－Ｇｌａｓｓ模型与算法改进了Ｈｏｐｆｉｅｌｄ模型与算法。本论文就Ｐｏｔｔｓ－Ｇｌａｓｓ模型与算法的软件实现与应用进行了研究，并在微机ＩＢＭ３８６上用Ｃ￣（＋＋）语言基于该算法求解了我国３１个城市ＴＳＰ部，获得了目前最好的结果。     

含盐天然碱矿采出液加工方案的选择

在研究ＮａＣｌ－Ｎａ２ＣＯ３－Ｈ２Ｏ和ＮａＣｌ－ＮａＨＣＯ３－Ｈ２Ｏ三组分相图的基础上，提出了含盐天然碱矿采出液的加工分离方案。当Ｎａ２ＣＯ３含量超过盐碱总量的４４．５％时，采用蒸发－碳化－分离－蒸发－分离的加工方案，当Ｎａ２ＣＯ３含量低于盐碱总量的４４．５％时，采用蒸发－分离－碳化－分离的加工方案。运用这两种方案，Ｎａ２ＣＯ３的理论收率都比较高。     

一种改进的Fuzzy c—means聚类算法

该文提出了一种改进的ｆｕｚｚｙ ｃ－ｍｅａｎｓ算法（ＭＦＣＭ）。此算法是将传统算法（ＦＣＭ）直接对样本集聚类变为对特征集聚类，从而极大提高了ｆｕｚｚｙ ｃ－ｍｅａｎｓ的速度，证明了ＭＣＭ与ＦＭＣ在分类效果上的等价性，且ＭＦＣＭ较ＦＣＭ有较低的时间复杂性，讨论了ＭＦＣＭ与ＦＭＣ空间复杂性的关系。最后数值实验证实了结论。     

3I方案下的Fuzzy推理算法

讨论3I方案下的Fuzzy推理算法，包括FMP3I方案，FMAα－3I方案，Zadeh型FMP3I算法，θ0－型FMP3I算法，θ0－型FMT3I算法θ0－型FMPα－3I算法，θ0－型FMTα－3I算法。     

基于局部观测信噪比的新分布式CFAR检测

为了提高基于二元局部判决的分布式ＣＦＡＲ检测的性能,提出一类新的基于局部观测信噪比的分布式ＣＦＡＲ检测方案（称为Ｒ类方案）。其特点是以ＣＦＡＲ算法做局部处理以形成局部观测的信噪比估值,然后将其传送给数据融合中心。相对于Ｓ＋ＯＳ,Ｒ类方案不仅使局部处理器和数据融合中心间的通信量减少了一半,而且对局部观测的要求也比Ｓ＋ＯＳ宽松。在三种典型背景环境中和两个局部处理器的条件下,分析了其中一种方案：ＯＳ－Ｒ－ＣＡ,推导出了它的检测和虚警性能的闭形解,并将其与ＣＯＳ,Ｓ＋ＯＳ等分布式ＣＦＡＲ检测进行了性能比较。结果表明,ＯＳ－Ｒ－ＣＡ的检测性能和虚警控制能力保持在了与Ｓ＋ＯＳ接近的水平。     

TurboC环境中开发汉字应用软件的方法

用ＴｕｒｂｏＣ开发功能丰富的汉字应用软件一直是人们关注的热点。本文通过对ＰＣ－ＤＯＳ与ＣＣ－ＤＯＳ进行比较，论述了用ＴｕｒｂｏＣ实现汉字输入、显示、打印的原理及过程，给出Ｔｕｒ－ｂｏＣ源程序，从而使ＴｕｒｂｏＣ渗透到汉字处理领域。     

求总级值的一个实现算法

郑权等在“一个求总极值的方法”一文中给出了一个积分－水平集求总极值的概念性算法及Ｍｏｎｔｅ－Ｃａｒｌｏ随机投点的实现算法。给出了总极值存在的充分和必要条件,而实现算法由于用了Ｍｏｎｔｅ－Ｃａｒｌｏ随机投点的方法。     

求实正规阵特征值的一个算法

设实正规阵Ａ分解为Ａ＝Ｂ＋Ｃ（ＢＴ＝Ｂ，ＣＴ＝－Ｃ），本文证明，存在正交 阵Ｐ使 ．由此，本文提出一个算法 可以计算Ａ的所有复特征值和实特征值。用它来求反对称阵特征值比 Ｐａａｒｄｅｋｏｏｐｅｒ 在１９７１年提供的算法有显著的改进．     

基于多阶段的模糊C-均值算法的模糊聚类分析研究

对模糊聚类分析算法进行研究,在模糊Ｃ－ 均值算法（ＦＣＭ）的基础上加以改进,将聚类过程分为二个阶段,形成多阶段模糊Ｃ－ 均值算法（ＭＦＣＭ）,使其对Ｉｒｉｓ数据聚类．研究表明：多阶段的模糊Ｃ－ 均值算法比模糊Ｃ－ 均值算法性能优越．     

MCS-51单片机与MC68488接口设计

通过外接少量电路，完成了ＭＣＳ－５１单片机与ＭＣ６８４８８的接口，再经简单编程，实现了ＧＰ－ＩＢ功能．实验证明该方案正确，有实用价值     

数字移动通信泛欧制式GSM中的语音编码研究

作者着重对泛欧数字移动通信系统（ＧＳＭ）规则脉冲激励长时预测（ＲＰＥ－ＬＴＰ）语音编码方案中的ＲＰＥ编码部分进行了研究。为了降低编码比特率，提出了一种每子帧１０个激励脉冲的新方案。对它进行了计算机模拟和性能分析，结果表明在１２ｋｂｉｔ／ｓ的编码率下，这种方案满足ＧＳＭ建议０６．１０，即对单个正弦波的帧信噪比要求。又用自适应差分脉冲编码调制（ＡＤＰＣＭ），代替ＲＰＥ－ＬＴＰ方案中的自适应脉冲编码调制     

基于DSP改进的RPE-LTP语音编码算法的研究

为了压缩语音信号的传输带宽,采用ADPCM方式改进了RPE-LTP语音编码算法的规则脉冲激励编码部分,使编码速率从13 kbit/s降为9 kbit/s。为减小编解码运算复杂度,提出了一种将改进的RPE-LTP算法在TMS320C55x DSP上实时实现的方法,对算法实行编译器级、C语言级和汇编级3级优化,使其在C55x上实时实现的速度达到5.63 MCPS(百万周期每秒)。实验结果证明改进后的算法仍然保持了很高的语音合成品质。     

一种用于改进GSMRPE-LTP编码器中长时预测部分的方法——快速音调搜索法

作者在分析ＧＳＭＲＰＥ－ＬＴＰ编码方案的基础之上，提出了一种对编码方案中长时预测部分进行改进的方法，即快速音调搜索法。还从算法复杂度和信噪比两方面对修改前后的算法性能进行了比较。最后得出此修改方案是可行的     

栅格终止方案地Turbo码性能的影响

针对码速率为1/3、编码存储级数为m的Turbo码,研究了3种栅格终止方案：传统的单归零栅格终止方案,作者提出的前m尾交织双归零栅格终止方案和第三代移动通信系统（3GPP）推荐采用的无尾交织双归零栅格终止方案。Turbo码的译码采用软输出维特比算法（SOVA）,从译码原理出发,对3种栅格终止方案的设计、译码性能及编码效率进行了分析和比较,并通过仿真给出了分别采用3种栅格终止方案的Turbo码的误码率曲线,仿真结果表明,前m尾交织双归零栅格终止方案具有最低的误码率底限。     

一种改善激励源的1.2kb/s语音编码算法及其实时实现

为了适应无线通信等低速语音编码场合，吸收2.4kb/sMELP算法优点，提出了一种改善激励源的1.2kb/s混合激励线性预测算法，该算法在模型结构、LSP量化及解码等方面较传统的2.4kb/sLPC算法有了较大改进。同时，选用TMS320VC5416DSP芯片实时实现了以该算法为核心的声码器。客观音质测试和非正式主观测试结果表明，该算法在自然度、清晰度和抗噪声等方面明显优于2.4kb/sLPC算法，是低速率下一种良好的编码方案。     

一种基于关键帧的视频保护方案的设计与实现

视频作为目前最广泛的流媒体之一,其版权保护逐渐得到人们的重视.为了对视频文件进行保护,从加密算法、索引序列和关键帧加密三个角度,设计了一套基于关键帧加密的视频保护方案.首先利用AES算法对解码前视频流的关键帧进行加密;然后利用MD5对I帧及其随后的连串的B、P帧产生索引序列,保证数据的安全性与完整性.方案避免了转码过程出现的失真与大量时耗,同时利用了FFmpeg良好的视频编解码处理能力,克服了单纯靠加密算法保证安全的单一性;最后在理论与实验中分析了其安全性、实用性和高效性.     

用于减小OFDM信号PMEPR的Golay互补序列的编码和译码算法

基于Golay互补序列和Reed-Muller码的关系,提出了一种把输入信息序列编成Golay互补序列的分组编码算法,该Golay序列同时还具有Reed-Muller码的纠错能力．此外,还利用该编码算法对一个16子载波的8PSK-OFDM系统的PMEPR特性进行了仿真,并把它与使用普通Reed-Muller码字得到的PMEPR特性作了对比,结果表明由该编码算法获得的PMEPR不超过3dB．对于所提出的编码方案,研究了基于快速哈达玛变换的一种高效译码算法．最后根据编码和译码算法,对OFDM系统在AWGN信道下的误比特率特性进行了仿真,仿真结果和理论分析趋于一致．     

基于稀疏序列LDPC的多层码的迭代译码

提出一种稀疏二进制序列构造的LDPC码作为分量码,译码采用串行迭代的多层码方案.每次串行迭代译码逐层进行,低层向高层传递译码软信息.采用该方案分别对8PSK和16QAM调制的多层码进行串行迭代译码和并行迭代译码的性能仿真.仿真结果表明:该方案的编码复杂度较低,相比于并行迭代译码,串行迭代译码简化了译码结构,且2种迭代译码算法复杂度相同;在AWGN信道和平坦瑞利衰落信道中,串行迭代译码的误比特性能优于并行迭代译码.     

多制式音频解码关键模块的FPGA设计与验证

在分析音频解码标准MP3和AAC及其实现方案基础上,提出了基于FPGA的支持多制式的音频解码算法设计方案。将分步查表法引入霍夫曼解码,并提出了无乘法器的反量化变换及可兼容的IMDCT变换算法的FPGA实现方案。板上测试验证表明,该方案可准确完成多制式音频的解码,并提高解码速度与精度。     

基于因子图的Turbo码译码

Turbo码和LDPC码都可以实现接近Shannon理论极限的性能，Turbo码由于成员RSC码所固有的移位寄存器特性使得其编码较为容易实现，而对于接近Shannon容量的LDPC码，则需要大量的矩阵乘法运算才能完成信息的编码，电路实现较为复杂，另一方面，采用和积算法的LDPC码的译码过程则比采用BCJR算法（及其简化形式）的Turbo译码更加容易实现，且计算复杂度更低，将Turbo编码与LDPC码的译码相结合，对Turbo采用基于其因子图表示的和积译码算法进行译码，可以在很大程度上降低Turbo码的译码复杂度，并对交织器的设计及成员码的选择有一定的指导作用，仿真结果证明了该方案的有效性。