中文文本压缩的LZW算法

本文报告两个关于中文信息处理研究的结果:(1)采用Cover的方法,猜估中文信息熵,实验表明,中文信良熵不大于4.1bits/字。(2)根据中文的结构特性,选择Welch型的Lemple-Ziv数据压缩算法,把它移植、扩展于中文文本压缩上。应用该算法于不同类型的中文文本,本文获得一些中文文本压缩实际性能值。     

具有边信息的检测、估计与编码定理

本文首先讨论有边信息的检测问题。设(s_1、s_2)是二相关源,x是信道输出,我们目的是通过x估计源s_1,是检测器输出。检测器输入是(x、y=s_2)。用文献[1]的方法,立即可以得到边信息问题的错误检测概率。     

随机信号量化后的相关函数与谱密度

本文推导了正态随机信号量化后的相关函数表示式,进行了粗分层量化相关函数的数字计算。得出分层数目 N≥4以后,量化误差减少缓慢。3比特(N=8)分层量化误差约为1.4%,对于相关函数的测量来说,已属可用。以矩形功率谱为例,本文计算了量化后的功率谱密度表示式。得出量化引起功率谱扩展,因而提高抽样频率可以减小折叠误差。     

傅立叶网络分析及降低其运算量的一种方法

本文对傅立叶神经网络进行了系统的分析，提出了一种降低其运算量的方法，这种方法对于程序设计和硬件实现都具有一定的参考价值．     

载波监测多址的冲突分解问题

本文提出一种信息包多址通信的算法,它把Berger算法延伸到本地网系统。对于相同的a值(a=τ/T,这里τ和T分别为传播延迟和信息包长度),该算法的最大吞吐率高于其它CSMA算法,并且它具有本质稳定和“先入先出”的特性。     

基于并行基因算法的语音识别方法

提出一种基于并行基因算法的孤立字识别时间规正算法，该算法是在［３］的基础上提出，可解决动态时间规划（ＤＴＷ）难以解决的一些问题：①使距离归一化因子Ｍ与实际路径相关；②以自然方式提供多条最佳规划路径；③语音端点检测正确性对识别率的影响得到一定程度的改善。建立了试验数据库，根据试验数据建立了模板距离遵循正态分布的算法性能分析模型。比较了并行基因算法，串行基因算法［３］和动态时间规划算法的性能。试验结果表明：基因算法比动态时间规划能得到更高的识别率，在单ＣＰＵ情形下，虽然并行基因算法的性能比串行基因算法略微提高，但至少可节约三分之一的ＣＰＵ时间     

RBF-DDA 神经网络用于手写体汉字识别的研究

使用了一种新的神经网络模型———动态衰减调节径向基函数（ＲＢＦＤＤＡ），并结合一种新的特征提取方法来进行手写体汉字识别的研究，通过对１００种汉字、１５０００个样本的初步实验，取得了识别率为９９％的良好结果，表明将ＲＢＦＤＤＡ引入到手写体汉字识别的研究是比较成功和可行的。     

QUADRATIC METHOD IN DETECTING 4-TONES OF PUTONGHUA

分析了普通话四种声调的元音基音周期随时间变化的规律。根据对应四种声调的不同的变化曲线，利用二次分析方法建立了一个实时的四声检测差别规则，并在实践中证明了这种判别规则的实用性。     

关于最佳信号波形的状态变量解法

本文讨论时不变信道从协方差函数寻找状态方程的一种方法,从而可应用B. A. Baggeroer法设计最佳信号.对于时变混响信道通过迭代可以逐步逼近最佳信号.     

有关概率仪的测量误差问题

本文讨论概率仪方案论证时提出的几个问题:①随机信号经过对数放大器后的概率特性,②对数放大器的精度问题,③概率仪分层引起的误差。文中分别推导了对数正态分布噪声以及正态分布噪声经过对数变换后的概率特性,并用正态噪声源通过对数放大器进行实验验证。从验证所得误差大小,可用来衡量对数放大器的精度。文中还讨论了概率仪分层对测量概率密度引起的固有误差和统计误差,得出了一般情况下,分层厚度以采用0.16σ～0.2σ为宜。所得结果可提供方案论证时根据给定误差来设计分层厚度作为参考。