基于深度学习的多STBC盲识别算法

针对空时分组码(space-time block code, STBC)识别中多种编码类型难区分的问题, 提出了一种基于卷积神经网络的STBC盲识别算法。该算法首先将接收信号采用自相关函数的频域预处理, 输入到卷积神经网络中对信号特征进行提取, 全连接层对特征进行映射, 实现对6种STBC类型的识别。仿真实验结果表明, 在无信道和噪声等先验信息的条件下, 所提算法能够有效区分3种相似度高的STBC3码, 且将STBC可识别的编码类型由目前的4种扩充到6种, 识别准确率能达到96%。该方法的复杂度较低, 不需要利用大量样本数据, 实时性高, 具有较好的工程应用价值。     

带噪音预处理的改进探索性Q矩阵标定方法

考虑到在实际应用中学生在做题时的猜测和失误(统称为噪音)会影响探索性因素分析法所使用的四分相关矩阵的质量,该文提出四分相关矩阵的一种噪音修正方法,并将其应用于Q矩阵标定.模拟研究结果表明:猜测和失误这2种噪音会对Q矩阵的标定产生不利的影响; 基于修正后的四分相关矩阵的探索性因素分析法,在样本量较大和噪音较大等情况下,均能有效地提高Q矩阵标定的准确率.     

铸造工艺仿真设计前处理及过程处理应用技术

以应用ProCAST和MAGMAsoft 2款软件为例，针对铸造工艺仿真设计前处理和过程处理每个环节的主要内容与使用方法进行了较为详细地归纳、分析和总结。提出了处理过程的技术路线，并系统地介绍了每项应用内容的操作平台与使用步骤，从而为高效地应用铸造工艺仿真设计提供理论和技术支持。     

基于回波预处理和相参积累的C&I干扰抑制算法

C&I(chopping and interleaving)干扰是一种针对线性调频(linear frequency modulation, LFM)雷达的典型干扰样式, 干扰子信号调频斜率与雷达发射信号相同, 利用信号处理工具分离真实回波与干扰信号难度较大。针对该问题, 以LFM相参雷达抗自卫式C&I干扰为背景, 提出基于回波预处理和相参积累的干扰抑制算法。根据估计的回波时延, 设置距离窗截取受干扰回波段, 在此基础上, 通过对回波预处理, 改变不同重复周期内假目标的快时间位置分布, 通过相参积累实现干扰抑制。仿真试验表明, 所提算法能够有效抑制强干扰背景下的C&I干扰, 干扰抑制后真实目标检测概率大幅提高, 虚假目标数量明显减少。     

高光谱图像预处理方法研究及进展

高光谱图像预处理方法在高光谱图像处理中具有重要意义,有效的预处理方法可以尽可能地减少甚至消除无关信息(如样品背景、电噪音和杂散光等)对高光谱图像的影响,为后续基于高光谱图像的数据分析提供更为可靠的数据来源.基于高光谱图像谱图合一的数据结构特点,该文综述了直方图均衡化,中值滤波,边缘检测等图像预处理方法以及平滑,导数,标准归一化,多元散射校正等光谱预处理方法,并给出了这些方法的应用实例.该文还详细介绍了傅立叶变换和小波变换这两种基于数据压缩和信息提取的光谱预处理方法.这些新方法的研究为后续的数据分析奠定了良好的基础.     

一种稳健的多主瓣干扰抑制方法

当训练数据含有期望信号时,传统的基于特征投影预处理的主瓣干扰抑制算法会产生严重退化。这是因为在期望信号的扰动下主瓣干扰对应的特征波束易产生峰值偏移,导致主瓣干扰难以完全去除,当多个主瓣干扰存在时尤为突出。通过估计信号与噪声功率并将期望信号功率置零重构干扰加噪声协方差矩阵,排除了期望信号的影响,使得主瓣干扰能够充分去除。进一步将主瓣干扰功率置零重构旁瓣干扰加噪声协方差矩阵进行波束形成,方向图较协方差重构法在旁瓣干扰方向上能够形成更深的零陷。仿真实验表明,提出的方法能够有效抑制多个主瓣干扰并具有良好的稳健性。     

基于FPGA和CIS的纸币图像采集及5/3提升小波图像处理方法

文章介绍了一种基于FPGA和CIS传感器的纸币图像采集系统及其对应的提升小波处理方法.系统利用FPGA实现CIS图像传感器和高速A/D转换器所需的各种驱动信号,完成实时图像采集;同时以FP-GA为核心,在硬件平台上实现5/3提升小波算法,并在Xilinx开发软件环境下进行仿真.实验结果表明通过合理有效的硬件设计和Ver...     

Mining potential social relationship with active learning in LBSN

Rapid development of local-based social network ( LBSN ) makes it more convenient for re-searchers to carry out studies related to social network.Mining potential social relationship in LBSN is the most important one.Traditionally, researchers use topological relation of social network or tel-ecommunication network to mine potential social relationship.But the effect is unsatisfactory as the network can not provide complete information of topological relation.In this work, a new model called PSRMAL is proposed for mining potential social relationships with LBSN.With the model, better performance is obtained and guaranteed, and experiments verify the effectiveness.     

基于数据预处理的改进GS正交化波束形成

针对常规Gram-Schmidt（GS）正交化算法在训练快拍中混有期望信号时,自适应波束会出现期望信号相消的问题,提出了基于数据预处理的改进GS正交化波束形成算法. 该算法构造阻塞矩阵进行数据预处理剔除期望信号,估计对应的协方差矩阵,并对其进行GS正交化重构干扰子空间,将静态加权矢量向干扰子空间作正交投影得到自适应权矢量. 同时,为准确估计干扰子空间,对协方差矩阵的正交化自适应门限进行了修正. 仿真结果表明,所提算法的输出信干噪比（SINR）比其它GS正交化算法有2 dB以上的性能改善.      

微博垃圾评论检测与预处理技术

针对发表在微博上评论信息的特点,尤其是那些广大网民用户不愿看到的垃圾评论信息进行了深入研究．归纳了网络上垃圾评论的存在形式和类型,将垃圾评论分为社会网络垃圾评论和普通垃圾评论．为了有效地检测与过滤微博中评论垃圾,提出了一种微博垃圾评论数据预处理的过程和方法,将预处理后的评论信息作为分类和检测的基础．