基于二阶循环统计量的直接盲MMSE均衡算法

提出了一种基于二阶循环统计量的直接盲MMSE均衡算法。该算法利用接收信号的二阶循环平稳性,依据MMSE准则,不经过辨识直接均衡信道。由于利用了信号的周期循环平稳性,该算法可以实现非最小相位系统的盲均衡。仿真实验表明,与基于子空间的盲均衡算法和基于CMA的盲均衡算法相比较,该算法运算复杂度低、收敛速度快、且不会陷入局部最优点。此外,由于该算法不经过辨识直接均衡信道,所以受信道阶数误差的影响较小。     

基于多核SVM的AdaBoost心力衰竭死亡率评估模型

【目的】心力衰竭简称心衰，是一种复杂的临床综合征，具有高发病率、高死亡率和预后效果不佳等显著特点，是各类心脏疾病发展的终末期，严重危害人类健康。因此，对心衰患者进行早期的预后评估研究至关重要，可以最大程度地帮助患者生存。【方法】提出一种基于多核支持向量机(multi kernel support vector machine, MK-SVM)和自适应提升算法(adaptive boosting, AdaBoost)的心力衰竭死亡率评估模型(MK-SVM-AdaBoost).该算法利用MK-SVM将特征映射到高维空间，并依据AdaBoost算法将基本分类器进行集成，实现死亡率的精确预测。同时，将合成少数过采样技术(synthetic minority oversampling technique, SMOTE)和Tomek links欠采样技术相结合的混合抽样方法引入到预测模型中，减轻不平衡数据集对模型性能的影响。【结果】在收集于白求恩医院的小型心衰数据集上进行心衰患者30 d内死亡率预测实验。实验结果表明，MK-SVM-AdaBoost模型的准确率和召回率分别达到了85.63%和86....     

光载无线电核心技术研究进展

 光载无线电（RoF）技术融合了微波射频技术和光子技术,充分体现了光通信“高速”和无线通信“移动”的技术特色,可大幅降低无线网络的能耗,代表了未来光网络和无线网络的发展方向。本文从RoF技术的国内外研究与应用现状出发,在分析RoF涉及的关键技术基础上,探讨了目前RoF技术面临的挑战,展望了其未来的发展方向。     

一种稳定的标签传播社区发现算法

网络中的社区发现是当前的一个研究热点。在众多社区发现算法中,标签传播算法因简单快速而被广泛应用。但标签传播算法也存在结果稳定性较差的问题。通过提取非重叠完全子图来避免社区重叠,提取最小极大团来避免巨型社区的出现,基于此,对标签传播算法的初始化过程进行改进,提出了一种稳定的标签传播社区发现算法,即非重叠最小极大团提取算法。在真实网络中的实验结果表明该算法可以大幅提高结果的稳定性。