一种用于多径衰落水声信道的盲均衡算法仿真研究

在水声数字通信中，严重的多径衰落和多普勒频移是影响通信性能的两个主要因素。研究了一种分数间隔判决反馈盲均衡结构，以有效地克服水声信道多径衰落的不利影响。同时，针对水声信道的时变多普勒特性，在分数间隔判决反馈结构的基础上，提出了一种修正常数模分数间隔判决反馈盲均衡与二阶数字锁相环相结合的盲均衡算法，以纠正信道引入的载波相位旋转。最后通过计算机仿真，将该算法与常数模波特间隔判决反馈盲均衡算法进行了性能对比，仿真结果证明了该算法的有效性。因此，该算法具有良好的实用性和应用前景。     

分层次教学模式在背越式跳高教学中的应用

通过教学实验，将跳高教学过程实施分层次教学，即把教学内容分程序，教学对象分层次，并对不同的教学程序和不同的教学对象给予不同的教学方法和手段．制定出相应的层次目标，结果表明，这样可以充分调动学生学习的积极性，使各层次的学生在各自的起点上获得最佳的学习效果，实现了教学方法和手段的优化组合，使教学过程具有科学性、高效性和实用性。     

基于神经网络分位数回归的行业成本预测研究

针对成本在经济学系统中变化的非对称,与其影响因素之间的非线性关系,提出采用神经网络分位数回归法来研究成本与各影响因素之间的联系,并进行成本预测;该方法不仅可以通过神经网络结构模拟经济系统中非线性关系,还可以通过分位数回归功能揭示各影响因素对成本整个条件分布的影响规律;通过实证结果分析,神经网络分位数回归模型相较于OLS回归模型和分位数回归模型其预测精度更高,且揭示了各因素的影响规律,所以神经网络分位数回归模型的分析结果更科学,更有价值,更有助于相关管理决策者进行成本分析、控制和管理。     

基于二层分解技术和改进极限学习机模型的PM_(2.5)浓度预测研究

准确的PM_(2.5)浓度预测对于保护公众健康和提高空气质量有重要意义,然而,由于PM_(2.5)浓度序列的随机性、非线性以及非平稳性等特征增加了对其准确预测的难度.本文提出了一种基于二层分解技术和改进极限学习机(ELM)模型的PM_(2.5)浓度预测方法,该方法融合了快速集成经验模态分解(FEEMD)和变分模态分解(VMD)两种分解技术以及经过差分演化(DE)算法优化的ELM模型.为了验证所提出预测方法的有效性,本文使用该方法对北京市和石家庄市的PM2.5浓度序列进行了预测研究.结果表明:1)相比于单层分解技术,本文提出的二层分解技术可以更加有效地降低PM2.5浓度序列的非线性及非平稳性特征;2)基于二层分解技术的DE-ELM预测模型可以显著提高PM_(2.5)浓度的预测精度.     

一类区域分数阶Schrdinger方程的基态解

用变分方法研究了区域分数阶Schrdinger方程(-Δ)_ρ~αu+V(x)u=f(x,u)x∈R~N,u∈H~α(R~N)获得了该方程基态解的存在性.     

降低OFDM系统复杂度的改进SLM算法

为了降低正交频分复用(OFDM)系统中传统选择性映射(SLM)算法的计算复杂度,提高系统的频谱利用效率,提出了基于转换向量(conversion vectors)与随机筛选序列(random selection sequences)相结合的选择性映射(CR-SLM)算法.CR-SLM算法是将原始信号序列等分,然后对于数据序列的前半部分与转换向量相乘进行循环卷积,对于数据序列后半部分进行随机序列筛选,筛选出最优序列.最后将两部分输出序列合并生成候选序列,筛选出最优序列进行传输.仿真结果表明:CR-SLM算法在保持与传统SLM 算法PAPR性能相近的情况下,较大幅度降低了计算复杂度.     

一种新的基于I帧的压缩域镜头分割算法

针对传统的非压缩域镜头分割算法数据量大、运算量大和效率低的问题,提出了一种基于I帧的压缩域镜头分割算法.该算法首先根据MPEG-2压缩标准,从视频流中提取DCT系数,然后经过预处理得到每一帧的DC系数,最后依DC系数建立信息系统并得到镜头分割模型.实验结果表明,此算法相对于传统的非压缩域算法,可大大减少运算量和数据量,提高算法的效率.     

用扰动逼近算法解广义混合拟-似变分不等式组

引入和研究了一类广义混合拟似变分不等式组，借助η-次微分及η-逼近映射，给出了求此类变分不等式组的近似解的扰动η-逼近算法，并证明了此类变分不等式组的解的存在性及算法的强收敛性。     

分位数回归及其在R中的实现

针对R中没有函数可以实现模型似然比检验、模型的拟合度等问题,编写了拟似然检验、拟合度的R代码,运用实例给出分位数回归在R中实现的一般流程,为以后分位数回归的算法研究提供了重要参考.