改进的复值非高斯最大化盲源分离算法

复值非高斯最大化盲源分离算法的收敛速度,受其采用的反双曲正弦函数计算复杂度的影响较大,针对这一问题,提出了一种收敛速度更快的改进型复值非高斯最大化算法。该算法采用一个低计算复杂度的非线性函数替代原算法中的反双曲正弦函数。该函数的计算复杂度是反双曲正弦函数的三分之一。在相同条件下,基于该非线性函数的复值非高斯最大化盲源分离算法的收敛速度相比原算法提高了1倍左右,更适合于对接收信号进行实时处理,而且信号分离误差小,同时该算法同样适用于任意非高斯的常态和非常态信源。仿真试验验证了算法的有效性。     

高校Linux教学势在必行

Linux是当今最热门的操作系统之一。从Linux的主要特征出发，在分别与Uinx和Windows作了比较的基础上，论证了在高校进行Linux教学的必要性。     

含2n个变元的广义Pascal矩阵及其性质

为使Ｐａｓｃａｌ矩阵更具一般性,将定义含２ｎ个变元的广义Ｐａｓｃａｌ矩阵：Φｎ「ｘ１,．．．,ｘｎ,ｙ１,．．．,ｙｎ」及Ψｎ「ｘ１,．．．ｘｎ,ｙ１．．．,ｙｎ」并讨论了它们的相关性性质,其中Φｎ「ｘ１,．．．,ｘｎ,１,．．．,１」＝Ｐｎ「ｘ１,．．．,ｘｎ,」Φｎ「１,．．．,１,ｙ１,．．．ｙｎ」＝Ｑｎ「ｙ１,．．．,ｙｎ」及Ψｎ「１,．．．,１,ｙ１．．．,ｙｎ」＝Ｒｎ「ｙ１,．．．,ｙ     

双主体互动模式在信息类研究生教学中的应用

信息类专业研究生课程具有内容多、复杂和抽象等特点,为了能够完成教学任务,传统的教学方式往往采用满堂灌和填鸭式教学模式,这种教学模式很好的保证了教学的量,缺忽视了教学的质,该教学模式不利于培养研究生的科学精神和创新能力,更不符合当面素质教学的要求。为此,对研究生教学模式进行改革,将双主体互动教学模式引入到信息类研究生教学中,充分发挥教师作为教学的主体、学生作为学习主体的能动性,更好的培养学生独立学习和科学创新的能力。     

针对任意非高斯信号的快速固定点盲波束形成方法

峭度最大化盲波束形成算法的性能受步长调节参数的选择影响很大,尤其是在信道和信号参数未知的条件下,很难选择合适的步长。针对以上问题,提出了两种新的不需要步长调节参数,而且同样适用于任意非高斯信号的快速固定点的盲波束形成算法。首先通过白化对数据进行预先处理,然后以峭度最大化和波束形成器的权值正交化来构造代价函数,采用复数近似牛顿方法对代价函数优化,得到新的盲波束形成算法。与峭度最大化盲波束形成算法相比,该算法误差小、收敛速度快,不需要任何步长调节参数,更适用于信道和信号未知的环境。仿真实验验证了算法的有效性。     

自适应实时型复值混合信号盲分离算法研究

利用非圆信号的协方差和伪协方差都为非零对角线矩阵的特点,构造代价函数,通过复值梯度推导得到一种针对复值混合信号的自适应实时算法.该算法能分离任何包含非圆信号源的复值混合信号;与强不相关变换算法相比,该算法结构简单,具有实时性,分离误差小,同时不需要特征值和奇异值分解,即使信源谱系数相同也能成功分离出复值混合信号.实验仿真证明了算法的有效性.     

浅谈旧水泥混凝土路面病害及质量控制措施

本文结合工程实际对城市道路旧水泥混凝土路面经常出现的病害及其产生的原因,同时提出了防治水泥混凝土路面病害的措施.     

在Linux下实现安全PPP连接

文章先介绍PPP。之后，通过配置chat和pppd，成功地实现了PPP连接，并通过竞争握手认证协议（CHAP）使得PPP连接安全可靠。     

Fiedler矩阵的一般形式

在文献 [1](Jeffreg L .Stuart and James R.Weaver,Fiedler matrices andtheir factorization,L inear Algebra Appl.1998,2 75 - 2 76 :5 79～ 5 94)中 ,L .Stuart和R.Weaver定义了 Fiedler矩阵 ,并给出了 m× 2阶 Fiedler矩阵的一般形式 ,但没能给出 m× n阶 Fiedler矩阵的一般形式 ,该文将给出 Fiedler矩阵的一般形式     

后非线性马尔科夫算法应用于振动信号提取

实际环境中通过传感器检测到的设备状态信号往往是非线性混合信号;而设备状态信号是设备故障诊断的基础,因此从混合信号中分离出设备状态信号极其重要。现有线性独立分量分析方法分离效果并不理想,对此提出将后非线性马尔科夫盲源分离算法应用于设备状态信号提取。为验证算法有效性,将直升机齿轮箱振动信号的非线性混合信号进行分离实验。实验结果表明算法能有效分离出轴承故障振动信号,为进一步提高故障诊断准确性和方便性提供了帮助。