基于条件生成对抗网络的稀疏样本回归预测模型

自生成对抗网络提出以来，基于生成对抗网络的拓展模型在图像处理等领域均有显著成效，但其在回归预测问题上的应用较少.在概率回归过程中，通过构建条件概率分布模拟特征与实际目标之间的潜在关系是一种常用方法，但在实际问题中条件概率分布过于复杂，似然估计难以捕捉.为此，首先分析高斯过程回归在稀疏样本回归预测中的预测精度，将其作为稀疏样本回归预测的基准线.通过分析条件生成对抗网络的构造，提出利用条件生成对抗网络解决稀疏样本回归预测问题.最终通过对比分析4种非线性模拟数据回归预测结果，发现提出的条件生成对抗网络模型相较基于Matern32核函数的高斯过程回归具有更好的预测精度.     

基于SOPC技术的实时视频跟踪系统

城市消防安全远程监控系统是加强公共消防安全管理的一项重要科技手段,对强化单位消防安全管理,前移火灾预防关口,快速处置火灾,提高城市防控火灾的综合能力,具有十分重要的作用。在此提出一种基于SOPC的一种视频实时跟踪系统,采用处理速度较快的FPGA芯片,利用数字图像处理和数字信号处理技术,达到对目标进行自动检测、定位、跟踪等目的,该方法不但能可靠地检测出目标和较强的实时性。而且具有良好的扩展性,可以方便、快捷地完成系统的维护和升级。     

基于TD-SCDMA的波形发生器中频率合成器的研究和设计

简单介绍了频率合成技术,利用Σ-Δ技术对分数频率合成器进行了研究和设计。该频率合成器主要的子单元电路包括Σ-Δ调制器、压控振荡器和环路滤波器。最后利用ADS软件对所设计的频率合成器进行了性能仿真,结果表明,本文设计的频率合成器可以满足88MHz～132MHz动态范围的高精度、高稳定度的时钟信号输出,并且通过算法能够实现88MHz～132MHz动态范围时钟信号的灵活切换。