面向动态时间弯曲距离的灰关联聚类方法研究

灰色关联聚类是灰色系统分析的重要研究领域.现有的灰关联聚类方法在处理不同长度序列数据时,通常采用补齐或删除数据方式进行处理,增加了系统的不确定性.在动态时间弯曲距离基础上,提出了一种新的灰关联聚类方法,通过计算序列间距离矩阵的最短路径来度量相似程度,最终完成序列的灰关联聚类.该方法无需对序列数据进行人工干预,具有更强的鲁棒性.实验结果表明,在处理不同长度数据序列时,聚类结果更为准确.     

一种连续无创血压监测头带的研究

目前大多数无创血压测量采用的是袖带示波测量法,仪器携带不方便;通过气泵对袖带进行充放气,测量周期长,不能够对人体血压进行连续地测量,考虑研制穿戴式血压测量头带,对人体血压进行无创连续测量.采用高分辨率心电采集芯片ADS1292R采集头部微弱心电信号(electrocardiogram,ECG),同时使用反射式光电传感器在眉骨处采集时间上严格同步的光电容积脉搏波信号(photoplethysmography,PPG).分别定位ECG和PPG的特征点,计算PPG信号传播延迟(pulse wave transit time,PWTT),并和同一时刻血压值进行相关性分析以及回归分析,建立血压测量模型,即可根据PWTT求得血压.对试验者进行实验表明,采用该便携式无创血压检测装置与传统无创血压测量法对比,误差维持在5％以内.该检测头带信号采集均在头部完成,穿戴方便,功耗低,舒适性强,是一种可行的便携无创连续血压监测装置;同时可将检测结果通过蓝牙实时传至用户手机或PDA装置显示并存储,完成长时间动态血压监护.     

连续时间线性切换正系统的稳定性分析（英文）

讨论在平均驻留时间的切换下,连续线性切换正系统的稳定性问题。切换系统的稳定性是切换系统研究的重要内容。在很多实际的应用中,一个切换系统的稳定性的高低直接决定这个系统性能的好坏。如果系统的切换规则是任意的,那么系统的性能会更好。然而,对于一个线性切换正系统,要想使得系统稳定必须存在一个余正李雅普诺夫函数,且函数的微分沿着系统轨迹是负的。所以首先要给出余正李雅普诺夫函数的定义,再结合线性矩阵不等式等知识求出余正李雅普诺夫函数的微分。应用线性切换正系统的一些性质,得到线性切换正系统在平均驻留时间切换下系统稳定的充分必要条件。最后,一个数值例子验证问题的有效性。     

一种基于RTP/RTCP协议的音视频同步算法研究

提出了一种基于RTP/RTCP协议的音视频同步算法。该算法将到达接收端的音视频RTP数据包时间戳映射至一个公共的绝对时间轴上,以测算出网络传输过程中的延时误差△Ti。然后,针对接收端音视频播映不同的速度,测算数据包在缓冲区等待播映过程中的延时误差△Wi。最后以△Ti和△Wi的和作为总误差给出相应的播映策略。仿真实验结果表明,该算法的RSME低于其他同步算法,对于音视频的失步现象具有较明显的纠正效果,用户对于播映质量的满意度大幅提升。     

常用排序算法时间开销的实验统计分析

以数值数据为排序对象,对交换排序、冒泡排序、选择排序、插入排序、归并排序以及快速排序等常用的六种排序算法的时间复杂度从实验统计角度进行分析和对比.本实验统计数据分析可知具有相同定性指标的排序算法,可能实际时间效率有着很大的差异,这组实验数据可为实际应用中排序算法的选择提供参考.     

基于小波变换的一种红外图像增强算法

图像增强处理是红外图像预处理的必要和关键环节,但目标物体信号弱造成红外图像的对比度差,外界噪声干扰严重造成图像质量差。基于此,提出了一种基于小波变换与奇异值分解和阈值滤波相结合的增强算法。本文用小波分解将红外图像的高频与低频系数分开,低频域用奇异值分解处理方法来增强对比度和图像质量,高频域用阈值滤波处理来消除噪声突出细节;最后,经过小波逆变换和小波重构得到最终的增强图像。实验结果表明：此方法对比传统的红外增强算法,可以将红外图像的对比度提高,增强红外图像细节,在直观上更符合人的感官感应,是一种有效的红外图像增强方法。     

基于纵向避撞时间的预警／制动算法

针对汽车纵向避撞系统的要求,提出了一种基于纵向避撞时间的纵向碰撞预警／避撞（FCW／FCA）算法。通过分析纵向避撞时间与驾驶员反应时间之间的关系,建立了前车不同行驶工况条件下的安全车距模型,并在3种不同行驶工况下,与 Berkeley 模型进行制动／预警距离的对比。研究结果表明：该算法确定的制动距离与 Berkeley 模型确定的距离相差很小,并且考虑了前车的运行工况;该算法还能够根据前车行驶工况的不同,确定出合理的预警距离。对比分析结果验证了该算法的有效性和可行性,能够提高车辆行驶的安全性。     

带时滞的随机捕食—被捕食系统生存性分析

研究了一类带时滞的随机捕食—被捕食系统.在一些简单假设下,建立了两种群几乎时间均值稳定和局部灭绝的充分条件,并得到了其临界值.举出例子,借用MATLAB仿真说明主要结果.     

考虑实时路况的出行路线选择模型

为了缓解交通拥堵问题,本文在现有的导航仪基础上,考虑到道路的实时情况,设计新的导航仪,帮助居民选择出用时最短且能尽量避免拥堵的路线。研究主要包括两方面：首先,在存在不拥堵路线的情况下,利用最大流模型计算出道路流量,结合实际流量,在尽量避免拥堵(实际流量不超过最大流量)的情况下,求出最短路程,给出建议。然后,考虑拥堵问题难以避免,加强了与实际道路状况的联系,对道路出行选择模型进行了优化,先将道路分为非常拥堵、存在拥堵、畅通三种情况,然后再根据道路实时流量,利用G-LN的模型计算出车道的速度,结合路程,找出用时最短的路线。     

机场道面使用性能的动态自回归预测模型

针对我国机场道面性能观测时间短,观测数据少,使用现有模型预测精度低,不能根据观测值动态更新预测模型等现状,提出了将卡尔曼滤波应用于时间序列预测的方法,建立了动态自回归预测模型,进行机场道面使用性能的预估.选取我国华东某机场的实测道面状况指数为基础数据,进行时间序列建模,应用卡尔曼滤波算法实现时间序列模型参数的实时更新,分析模型的预测效果.时间序列数据较少时,难以建立高精度的自回归模型,通过卡尔曼滤波处理建立的动态自回归预测模型精度明显提高.