一种水声时变信道低计算量自适应均衡算法

对于时变水声信道，迭代步长的取值对均衡算法的收敛特性影响较大，步长的自适应参数选取解决了上述问题，但随之而来的是计算量的显著增加。提出了一种自适应均衡算法，该算法根据均方误差切换准则在两种算法之间进行切换。对不同水声信道进行了大量的计算机仿真，结果验证了本算法的有效性。该算法解决了时变信道迭代步长选取困难的问题，同时将均衡计算量降低了30％，更适合快速变化水声信道下的实时通信。     

基于可变分段误差函数的常数模盲均衡新算法

为了克服常数模算法（CMA）收敛速度慢,稳态误差大的缺点,提出了基于可变分段误差函数的常数模盲均衡新算法.该算法可通过调节分段点位置来改变误差函数特性,并得到适合信道均衡的具有奇对称性的误差函数,从而具有收敛速度快或稳态误差小的特点.用两径水声信道和负声速梯度水声信道对算法的性能进行仿真研究,结果表明：对于前一信道均衡,新算法的收敛速度明显快于CMA;对于后一信道均衡,新算法的稳态误差明显小于CMA.     

图像处理技术在拉链齿数检测中的研究

提出了一种基于图像处理技术的拉链次品检测方案,采用直方图均衡和阈值分割技术处理图像,对处理后的图像进行识别和判断.实验证明该方案可以准确地检测拉链齿数,并能有效解决拉链生产过程中多齿、少齿缺陷的自动检测问题.     

基于遗传算法神经网络盲均衡算法的研究

将遗传算法引入神经网络盲均衡,利用其全局搜索能力强的特性来消除传统神经网络算法易陷入局部最优解、训练速度慢的缺点。采用两阶段寻优法,首先,通过遗传算法来为神经网络提供一个全局较优的局部搜索空间;其次,利用传统神经网络在这个局部空间进行更精确地搜索,最终实现盲均衡。计算机仿真表明,该算法能达到更好的收敛特性和均衡效果。     

基于对角递归神经网络盲均衡算法的研究

提出了一种基于对角递归神经网络的盲均衡算法。利用对角递归神经网络结构简单、计算量少的优点,结合传统的恒模盲均衡算法定义了代价函数,用最速梯度下降法推导出了其算法迭代公式。计算机仿真表明,该算法收敛速度较快,误码率较小。     

基于价格敏感患者的医疗服务协调机制研究

当医疗服务市场执行医疗费用分担制度时，由于患者收入水平存在差异，部分患者可能会因对价格更敏感而不去医院就诊.一种可能的解决办法是对贫困患者提供额外的补助使其能够去医院就诊.首先，为一个由政府、医疗服务提供者和价格敏感异质患者三方构成的医疗服务系统建立一个Stackelberg博弈模型.其次，运用逆向归纳方法，研究了博弈的均衡解及其性质.最后，将医疗服务均等化和非均等化两种情形进行了比较.研究结果发现，当市场需求较小时政府应采用免费医疗制度；反之，采用医疗费用分担制度.当患者的等待敏感度或单位服务成本中等大小时，患者的自付额和贫困患者的额外补助额均达到最大.此外，研究发现医疗服务均等化政策不仅能减少贫困患者的自付额，也通常有助于降低普通患者的自付额.     

最小均方误差判决和自适应判决反馈均衡器的设计实现

介绍了基于FIR和IIR的采用最小均方误差（MMSE）算法的判决反馈均衡器,针对该算法的缺点提出了两种采用自适应算法的判决反馈均衡器;LMS算法和CMA算法,对这些算法的仿真表明了各自的性能和优缺点,在此基础上提出了一种改进的混合算法,仿真表明,该算法只需要少量的训练序列,性能比CMA算法有明显的改进。     

掺铒光纤放大器的均衡光滤波器设计

应用改进的遗传算法（GA）设计掺铒光纤放大器（EDFA）的均衡光滤波器,这种方法计算简单,快速,避免了用经验方法设计均衡光滤波器时的主观性,对一个典型EDFA的数值计算结果表明,通过改进的GA算法设计所得的均衡光滤波器可以有效地展宽EDFA的带宽,使加入均锋措施后的EDFA更加适合应用于WDM系统。     

一种去除单张图片中高光的方法

在计算机视觉研究领域,高光的存在对计算机视觉的各种算法影响很大,比如图像的分割和 特征提取等,如何检测和消除图像中亮度过高的区域一直是个热点问题.介绍了一种去除单张图片中高光的方法,通过提取并转换高光区域的亮度特征达到去除高光的目的.     

光照变化条件下的人脸识别预处理

光照变化条件下的人脸识别是模式识别领域最具挑战性的问题之一.笔者提出一种基于区域正则化模型（RRM）的预处理技术,即将人脸图像分成4个区域,在每个区域进行逐点线性变换.该技术简单易行,并能较好的削弱光照变化对人脸识别的影响.在Yale B人脸库上,与常用的直方图均衡化方法（HE）、基于区域的直方图均衡化方法（RHE）进行了对比分析,实验结果表明该预处理技术的有效性和可行性.