一种新的基于Kohonen网络的图像矢量量化

矢量量化是一种重要的数据压缩方法.本文利用Kohonen自组织映射神经网络进行矢量量化,首次较为详细地讨论了具体实现的步骤与细节,并在此基础上为改善边缘质量,提出一种基于Laplas算子检测边缘弓引导神经网络训练的方法,并通过实验证明其效果是明显的.     

用于恒模数字信号的变步长归一化最小均方算法

为全面分析用于数字信号的最小均方（LMS）算法性能，提出了一种新的性能评估参数－误码率，为了提高LMS算法性能，提出了一种新的变步长归一化LMS自适应算法，该算法长在启动阶段主要由瞬时误差控制，以加速收敛，在收敛阶段主要由其历史值来决定，以获得低的误码率，而切换条件是基于短时均方误差值，与已有类似的变步长LMS算法相比，在几乎不增加算法复杂度的情况下，具有更快的跟踪速度，更低的比特误码率，特别是其控制参数在观测噪声强度发生变化时不需重新调整，计算机仿真效果支持了理论分析。     

信号时频表示的一种方法

描述了一种带相位因子的时频分析方法。它基于一种可滑动的、尺度可变的高斯窗思想。这种窗的大小与频率有关,并与傅里叶频谱之间有直接对应关系。笔者对这种时频分析方法做了理论分析,并通过实验验证了该方法在时频分析方面的特点。     

大黄素等游离型蒽醌诱导肿瘤细胞凋亡的信号转导通路

以大黄素、芦荟大黄素、大黄酸的药理作用为基础，综合分析了它们诱导多种肿瘤细胞凋亡的信号转导通路．并且对有关问题给予说明．结论是，大黄素、芦荟大黄素、大黄酸可诱导多种肿瘤细胞的凋亡响应，但仍有许多细节有待于进一步探讨．     

一种新的JPEG2000图像传输误码掩饰算法

提出了一种新的JPEG2000图像传输误码掩饰算法.该算法利用JPEG2000码流的包结构,采用数据隐藏技术,对码流中的低频子带系数进行误码掩饰;对于其他高频子带系数的修复,先利用子带间的相关性,判断误码系数是否存在于一条边缘上,然后再利用同一子带内系数间的相关性,基于JPEG2000按位平面编码的特点,对受损的比特位进行修复.实验结果表明,该算法不管在低频还是高频子带进行误码掩饰,所得到的重建图像效果均好于原有方法,信噪比提高了1～3dB.     

基于嵌入理论和神经网络技术的混沌数据预测及其在股票市场中的应用

提出了一种将延迟 -嵌入定理与人工神经网络相结合预测混沌数据的基本方法 ,首先讨论了嵌入延迟时间和嵌入维的计算方法 ,并从信号处理的角度分析了相空间重构同预测的关系 ,并以此确定神经网络的输入层结构 ;最后应用于股票指数和价格的预测 ,结果表明这种方法对解决一类问题具有广阔的前景 .     

基于小波变换的1/f信号表示

基于积分小波变换研究了1/f信号的表示，给出了用小波逆变换产生1／f信号的基本条件，为了进一步说明这一基本条件，对1／f信号小波变换的统计特性进行了讨论，证明了信号的统计自相似性在小波域内可由小波系数的自相关函数来表达。     

尺寸可变块匹配双向运动补偿视频帧间编码

为了降低尺寸可变块匹配运动补偿中优化分割的时间复杂性，提出了基于四叉树分割的尺寸可变块匹配双向运动估计和补偿方法。该方法每隔一帧进行一次双向估计和补偿，对于双向补偿帧，利用前一帧的分割信息先进行后向估计和补偿，再对包含复杂运动的小块进行前向估计和补偿，其中的重叠补偿区域采用加权平均。仿真结果显示，在分割的时间复杂性降低了50％的情况下，其峰值信噪比下降很少（平均小于0．1dB），表明该方法是可行的。     

正交试验遗传算法及其在函数优化中的应用

针对遗传算法参数多且配置困难的问题，本文提出一种利用正交试验优化选择参数的方法，它使得对于不同领域的优化问题只需用正交试验进行一次参数配置，然后用遗传算法进行具体寻优即可取得较好效果。这种正交试验遗传算法易于编程实现且在一定程度上避免了遗传算法参数配置的盲目性。     

利用小波变换多尺度传播特性实现地震信号去噪

小波变换可以把时域信号变换到时间尺度域中,在不同的尺度下观察信号不同的局部化特征．由于信号和噪声具有不同的奇异性,它们的二进小波变换模的极大值在不同尺度下的传播特性也不同．文中根据信号和噪声在小波变换域模极大值的多尺度传播特性的不同,以及地震信号相邻道的相关性,提出了一种去除地震信号中随机噪声的方法,实验表明该方法具有较好的去噪效果．