基于MIMO-OFDM协作系统的中继混合选择合并算法

提出了一种基于MIMO-OFDM协作系统的多中继混合选择合并算法。算法原理主要是采用地理位置信息得到一个性能最优的AF(放大转发中继)中继节点,根据瞬时信噪比门限值或相对最小BER门限值选择符合要求的多个DF(译码转发中继)中继,所选择出来的最优AF中继和多个DF中继将协作MIMO-OFDM系统完成信号的转发,最后在目的节点处对直传链路信号和中继链路信号进行最大比合并(MRC)。对该算法进行了理论分析,并研究了该算法对系统误比特率性能的影响,并在MATLAB上进行链路级仿真分析比较。仿真结果表明所提出的多中继混合选择合并算法能有效提高空间分集增益,从而降低系统误比特率。     

逼近群体理想解的多属性群决策新方法

对每个属性下不同决策者权重不同的决策问题,提出一种始终基于群体理想解的新方法.首先,对每个备选方案定义群体理想解和负理想解,求出对每个决策者而言该方案与其群体理想解的相对贴近度;然后,基于群体贴近度矩阵定义整个备选方案集的群体理想解和负理想解.进而计算决策群体对各备选方案的最终排序结果;最后,以供应商选择算例说明其有效性.该方法将逼近理想解法扩展到群决策,以群体理想解取代群体效用,避免了群体效用归并难题.     

数字电视自适应内插电路的设计与实现

从频域和时域的角度分析了现行电视系统隔行扫描的缺陷，提出了一种变隔行扫描为逐行扫描的数字处理电路     

多轴低周非比例加载下疲劳寿命预测方法综述

综述了近年来国内外关于多轴非比例加载下疲劳寿命预测方法的研究现状,评价了各种方法的优缺点和适用范围,并对非比例加载下的疲劳寿命预测方法的研究工作提出了展望和设想。     

多尺度自适应加权形态边缘检测方法

针对常用的多尺度边缘检测方法因卷积运算造成模糊图像边缘，提出一种多尺度自适应加权形态边缘检测方法，利用大小不同的结构元素提取图像边缘特征，在大尺度下抑制噪声，可靠地识别边缘，在小尺度下定位，再由粗到细跟踪边缘，得到边缘的位置，再由各尺度结构元的抗噪性确定加权值的大小，然后加权处理得到最后的边缘结果，实验表明，用多尺度自适应加权形态边缘检测算法可得到较理想的图像边缘。     

关于IIR数字滤波器的设计

滤波器在实际信号处理中起到了非常重要的作用。任何检测的信号都含有噪声,而滤波是去除噪声的基本手段。本文介绍IIR数字滤波器设计。IIR滤波器设计主要内容包括：巴特沃思、切比雪夫模拟低通滤波器设计;脉冲响应不变法和双线性变换法的数字化变换方法;数字高通、带通和带阻滤波器的设计。     

基于改进小波神经网络的大气质量评价模型

为了缩短人工神经网络的训练时间、减少迭代次数和提高输出结果的准确率,将小波基函数应用于人工神经网络,并用专家评分后归一化处理的方法对输入层的权值初始值进行优化,建立了优化的小波神经网络模型。将该模型对井冈山区域2012年大气监测数据进行评价,实验结果表明:经过优化的小波神经网络模型的评价精度较高。最后与将该模型与其它评价方法相比,该模型还具有计算快速、评价客观、可靠性强、效率更高的特点。     

连续随机序列样本熵的强偏差定理

设{X_n,n≥1}是连续随机序列,其联合分布密度为g_n(x_1,…,x_n),f_k(x_k)是X_k的边缘分布密度。利用关于乘积分布密度sum from n to k=1 f_k(x_k)的相对熵和相对熵率的概念,建立了连续随机序列关于样本微分熵的一类强偏差定理。     

基于二维语言信息判断矩阵的多准则决策方法

针对准则权重信息未知,专家以二维语言信息给出方案的准则值及对方案间比较的偏好值的多准则决策问题,提出基于二维语言信息判断矩阵的决策方法.该方法首先给出二维语言判断矩阵加性一致性的定义和检验方法,导出矩阵的定义,及根据二维语言信息排序向量构造一致性二维语言判断矩阵的方法;接着,根据方案的综合评价值构造关于方案的一致性二维语言判断矩阵,基于构造的新二维语言判断矩阵与专家给出的二维语言判断矩阵偏离度最小化原则,建立模型计算准则权重,进而获取方案的综合评价值及排序.算例分析结果表明:所提出的方法具有有效性及实用性.     

图像压缩与重构小波算法的另一种实现:实例编码及结果对比

采用Daubechies小波,用MATLAB语言对二维图像压缩与重构Mallat算法的另一种实现进行编程处理。实验结果表明,与流行算法比较,新算法的计算复杂度有所降低,而且达到了流行算法同样的效果。