低信噪比神经元锋电位信号的分类方法

基于离散序列小波变换和主元分析，对低信噪比的神经元锋电位信号提出了新的分类方法。通过对原始信号进行尖峰检测，获得尖峰信号样本，对每个样本进行离散序列小波变换之后，再对小波变换系数进行主元分析，选取主元进行聚类，实现对原始信号的分类。将该方法应用于多电极细胞外记录的小鸡视网膜神经节细胞电活动信号分析，并据此推断出某电极附近的神经节细胞的个数。仿真结果表明，在低信噪比情况下，该方法比单纯通过小波变换进行分类的方法更有效。     

基于盲源分离的一种快速独立分量分析算法

基于盲源分离理论提出了一种快速独立分量分析 (FastICA)算法 .该算法以负熵作为独立性判决准则 ,在迭代过程中引入遗忘因子 ,加快了算法的收敛速度 .仿真结果表明 ,该方法能快速、有效地分离混迭信号     

证券投资价值的综合评价法

将专家的意见与主成分分析方法结合起来，提出了专家修正的主成分分析系统评价法，并对上市公司进行分析，确定其投资范围及证券的投资价值．     

基于独立成分分析的强背景噪声去噪方法

由于许多传统的去噪方法在强背景噪声情况下提取声音信号的能力变弱甚至失效，提出应用独立成分分析(ICA)方法对声音信号进行特征提取，并证明了这种ICA变换能增强语音和音乐信号的超高斯性．在此基础上，应用ICA基函数作为滤波器，通过阈值化的去噪方法对含有强高斯背景噪声的声音信号进行去噪仿真实验．结果表明，本方法明显优于传统的均值滤波和小波去噪方法，为强背景噪声下弱信号的检测提供了新的途径．     

SQL Server事务处理程序设计实例

给出了一个基于SQL SERVER 2000事务处理的编程实例，讨论了如何使用Delhpi6作为开发工具调用ADO控件，使事务处理编程更为安全简单．     

工业化方法开发应用软件

文章在简单分析了基于过程的应用软件开发以及对应用软件工业化生产现有认识的基础上,提出了工业化生产应用软件的现实途径,并给出了针对企事业MIS系统的工业化开发方法.     

基于数据库和ASP的网上选举系统

指出了ASP技术由于其方便,灵活及可扩充性等特点,在Web数据库的开发中体现出强大的优势.介绍了ASP的主要技术特点及其数据库的访问原理和ADO对象,通过实例提出了一种应用于选民投票的基于数据库和ASP的网上选举系统的开发方法,讨论了该系统的数据库,给出了主要程序设计流程图.该系统具有投票资格认证、票数统计及实时显示功能.     

闽东南农业发展研究

介绍了多元统计中的主成分分析法、聚类分析法在农业发展中的运用，首先确立了指标体系，然后用主成分分析法对原始数据进行了处理，得出闽东南各县市的农业发展水平梯度值．用聚类分析法得出农业区划方案，可为农业发展政策的制定提供依据．     

武器系统寿命周期费用建模的模糊主成分方法

武器系统的寿命周期费用建模较多采用参数法，而参数法中最常用的是最小二乘回归。提出用模糊主成分方法来建立模型，并结合实例对武器系统寿命周期费用进行了分析。结果表明，这种方法改善了最小二乘回归中的多重共线性问题，具有实用价值。     

基于稀疏编码的自然图像特征提取及去噪

主要讨论稀疏编码在自然图像统计特性中的应用，利用稀疏编码实现图像的特征提取以及消除图像中的高斯噪声。丈中利用双梯度算法对自然图像的基向量进行迭代学习。实验表明，提取的基向量在时域和频域上都有方向性和局部性。与小波收缩法相比，稀疏编码法提取的特征要优于小波法提取的特征。对特征提取的实际应用，就是利用稀疏编码收缩法对图像消噪，并通过仿真实验证明稀疏编码收缩法去噪效果要优于任何低通滤波方法。