采用轮廓预测的电视信号自适应DPCM编码

用于电视信号帧内DPCM编码的非自适应预测器在图象的轮廓与边缘处经常导致大的预测误差,因此,它不适用于轮廓及细节丰富的图象。本文在轮廓预测的基础上提出一种新型的自适应预测器,图象的平坦部分及轮廓分别用不同的预测算法预测。预测器的自适应转换只利用前已传送的图象信息,不需向接收端另外传送附加的开关信息。该预测器的性能通过计算机模拟与其它已知的非自适应及自适应预测器进行了客观定量比较与主观试验。所建议的新的预测算法显著地降低了大预测误差的出现频数。与其它帧内预测器比较,采用这一新的预测器可以获得更大的码率压缩。     

一种修正格型自适应陷波器在科氏流量计上的应用

根据格型自适应的结构原理,运用了一种频率响应非对称的修正自适应格型陷波器(improved adaptive lattice notchfilter,I-ALNF)在科氏流量计上的应用,并把零极点参数全部引入自适应算法中,使得算法与陷波器完全匹配,且使陷波器具有更好的特性。仿真结果表明,修正格型自适应陷波器比格型自适应陷波器的频率跟踪精度更高,稳定性更好。     

一种改进的自适应质心跟踪算法

针对自适应质心跟踪算法对扩展目标跟踪时,易出现目标丢失的问题,提出了在自适应质心跟踪算法中,加入3点线性预测器和5点平方预测器构成综合预测器,对所跟踪目标的位置参数进行预测.通过估计目标区内背景所占比例,解算出目标的直方图分布函数,利用Bayias决策找出目标和背景像素的分类,从背景图像中分离目标像素,获得目标的质心坐标.改进算法可以实现对小目标直至扩展目标的跟踪,且基本不受目标大小、旋转变化的影响,其稳定性、可靠性和精度都较高.实验结果也表明,改进算法较好地克服了原算法跟踪时易丢失扩展目标的问题,不但扩展了自适应质心跟踪算法的适应范围,而且提高了跟踪精度.为有效提高导弹图像末制导的攻击精度提供了一定的参考.     

鲁棒的状态空间自适应预测控制算法

本文给出了状态空间自适应预测器的一种新算法，由于该算法采用了一种鲁棒的辨识器，因此，它具有一定程度的鲁棒性，稳定性分析的定量化结果表明，在一定的建模误差范围内，自适应闭环控制系统对于未建模动态是鲁棒稳定的。     

逻辑型的二维自适应DPCM图象编码

提出一种逻辑型的自适应ＤＰＣＭ预测器．用周围象素亮度差的平均值作参考，将邻近象素亮度的差值表示为二进制码，再用逻辑运算单元选择适当的预测器，从而有效地提高了图象编码的速率．     

一种自适应线谱对滤波器的新算法及在线性预测中的应用

本文从自适应格型滤波器导出自适应线谱对（ＬＳＰ）滤波器，使用最小均方（ＬＭＳ）型自适应算法逐级更新计算线谱对系数。实验表明。该算法与其它算法比较，具有更高的收敛率和较低的失调。用该算法计算得到的ＬＳＰ系数进行语音线性预测合成，获得比使用ＰＡＲＣＯＲ系数更好的效果。     

扩频通信中的非线性自适应滤波技术

对Ｒｕｓｃｈ和Ｐｏｏｒ提出的扩频通信中的自适应窄带干扰抑制技术的非线性算法提出了一些修正,使抑制干扰性能得到了改善;并将非线性滤波技术推广至自适应格型滤波器,增进了滤波性能．     

一种新的基于伊藤随机微分方程的预测算法

基于随机过程概率密度函数的峰谷点、协同扩散过程的漂移系数、马尔可夫链“移向中心点”的性质及其状态转移值之间的关系，探讨了构造伊藤随机微分方程的马尔可夫链近似模型算法．仿真结果表明，不论是线性序列还是非线性序列，马尔可夫链近似模型算法预测误差的方差不仅远小于Burg格型预测器的方差而且近乎为常数．该算法的这些性质对预测编码十分有利．     

归一化自适应共轭梯度恒模盲均衡仿真研究

为提高恒模盲均衡算法收敛速度,提出了一种归一化自适应共轭梯度恒模盲均衡算法并进行了仿真研究。利用级联滤波方法对恒模盲均衡器输入进行了重新定义,并在此基础上采用自适应共轭梯度算法对均衡器参数进行更新,对均衡器输入采用归一化进行处理,以保证算法的稳定性。共轭梯度算法计算复杂度介于LMS和RLS算法之间,与LMS算法相比较具有更快的收敛速度,仿真结果证明归一化自适应共轭梯度算法恒模盲均衡与传统恒模盲均衡算法相比具有更好的均衡性能,复杂信道条件下剩余码间干扰可降低约10 dB,均衡系统中引入的级联滤波器可视为时变信道的一部分,表明算法对于时变信道同样有效。     

基于频率选择性滤波的归一化最小均方算法研究

通过对噪声主动控制技术中广泛应用的归一化滤波最小均方算法的分析,提出了基于频率选择性的归一化滤波最小均方算法并建立了该算法在噪声主动控制中的应用模型;在Matlab/Simulink环境中建立了归一化频率选择性最小均方算法的仿真模型,通过合理地选取自适应滤波器的结构、滤波器长度、收敛因子等控制参数,对单频噪声信号和窄带随机噪声信号进行了自适应抵消仿真分析。仿真结果表明,噪声信号抵消效果明显,与理论分析的结论一致,证明该算法准确并且有效。     

一种基于混合遗传算法的有源噪声控制方法

提出了一种基于混合遗传算法的格型IIR滤波器结构的有源噪声控制方法.混合遗传算法将遗传算法与随机搜索算法结合起来,可以改善基本遗传算法的局部搜索能力,克服基本遗传算法存在未成熟收敛问题.本文选择UNDX交叉算子作为遗传算法的主要算子,在保留当前最佳个体的同时,再对该最佳个体用随机搜索法搜索优化个体.这样既保证了算法的全局收敛性,又提高了收敛速度.仿真结果表明,该算法可以有效地实现噪声控制.     

随机梯度估值在盲均衡算法中的影响

利用代价函数求梯度值,再利用梯度值进行迭代是一种最速下降法,在各种盲均衡算法中广泛使用,其收敛速度较快,收敛误差较小,但未考虑信道中随机多变的噪声对其产生的影响.该文引入随机梯度估值,在梯度向量中加入噪声成分,结合梯度估值引起的权偏差相关系数,分析其对盲均衡算法的影响.理论研究和仿真结果表明,随机梯度估值引起权值偏差,影响着算法的收敛速度和剩余误差.     

关于Fuzzy子格群的一些性质

本文在Fuzzy格群的基础上引入格群的Fuzzy陪集、正规Fuzzy予格群、正规不变Fuzzy子格群和Fuzzy 商格群等概念,并讨论它们的性质,最后建立格群的Fuzzy 商格群与格群之间的联系。     

随机时滞离散波动方程随机吸引子的存在性

利用切尾技巧和能量估计在适当的耗散条件下, 证明了随机时滞离散波动方程格点系统随机吸引子的存在性.     

Fuzzy群中的Fuzzy同余关系与正规Fuzzy子群

讨论了Ｆｕｚｚｙ群中Ｆｕｚｚｙ同余关系与正规Ｆｕｚｚｙ子群的联系，证明所有Ｆｕｚｚｙ同余关系所组成的格同构于所有正规拟子群所组成的格。还讨论了正规Ｆｕｚｚｙ子群直积的几个性质。     

格群的Fuzzy同余关系

本文在关于Fuzzy子格群的一些性质和格上的Fuzzy同余关系的基础上,给出Fuzzy同余关系与正规不变Fuzzy子格群间的关系,建立格群的关于同余关系的商格群、Fuzzy同余商格群、Fuzzy商格群、格群的关于正规不变子格群的商群之间的联系。     

连续时间Guichardet-Fock空间中修正随机梯度算子的性质

讨论了连续时间Guichardet-Fock空间L²(Γ;η)中修正随机梯度算子及修正点态随机梯度算子族{_s;s∈R₊}的性质。讨论表明:修正随机梯度算子是L²(Γ;η)中的稠定无界线性算子,而修正点态随机梯度算子族{_s;s∈R₊}及其共轭族{^*_s;s∈R₊}是L²(Γ;η)中的有界线性算子,具有很多性质:满足典则反交换关系和幂零性;{_s;s∈R₊}与{^*_s;s∈R₊}的不等时复合可交换,即_s^*_s=^*_ss,对∠s≠t;同时{^*_ss;s∈R₊}是L²(Γ;η)上一族正交投影。另外,利用{_s;s∈R₊}和{^*_s;s∈R₊},构造了L²(Γ;η)上一个酉算子群。     

自适应格形联合估计算法的收敛性能

本文应用随机算子方法,分析了自适应格形联合估计算法的均方收敛性能,讨论了有关超量失调的问题,建立了自适应情况下格形算法的超量失调级联模型,推导了估算公式.计算机模拟结果和分析基本符合.     

随机时滞FitzHugh-Nagumo格点系统随机吸引子的存在性

利用切尾技巧, 研究随机时滞FitzHugh\|Nagumo格点系统随机吸引子的存在性. 在适当的耗散性条件下, 证明了该系统随机吸引子的存在性, 即随机紧不变集的存在性.