基于数据分析的多谐波源定位方法

谐波源准确定位是谐波治理的关键前提,电网复杂度的增加使基于模型的谐波源定位方法不再适用;随着电能质量监测装置的广泛配置,为基于数据驱动的谐波源定位方法提供了可能。现从大数据分析的角度出发,提出基于数据分析的多谐波源定位方法。首先,利用有功功率方向法筛选出主要的谐波源支路;然后,利用最大互信息值(maximal information coefficient,MIC)作为谐波电压超标节点谐波电压与可疑支路谐波电流间相关度评价指标,设定相关度阈值,当相关度超过该阈值时判断该支路为主要谐波源支路。所提方法不需要网络拓扑,利用电能质量监测数据进行分析便可实现主谐波源定位。仿真和实测数据验证说明了所提方法的有效性和工程实用性。     

基于小波分解和最大互信息的图像配准方法研究

研究了基于最大互信息图像配准的理论和实现算法,提出了将小波分解与之相结合的算法,证明了该算法优于基于最大互信息的图像配准。通过实验数据比较可以得出,提出的基于小波分解和最大互信息的图像配准的算法可以有效地提高配准的速度和具有较好的配准效果。     

一种基于互信息量的自适应快速视频编解码方案

为了对不同运动剧烈程度的视频序列提出一种重构质量高并且快速的自适应编码算法,引入视频序列的互信息量(mutual information,MI).利用视频序列帧间的互信息量自适应地调整运动向量估计和运动向量多重估计的门限值(absolute error,AE).通过大量的统计得出了互信息量与高通帧方差之间的关系,利用方差作为反馈进一步调整AE,从而实现了一种自适应快速算法.利用此算法同时达到了控制编码复杂度和重构视频质量的目的.实验数据表明,此种算法编码时间比传统运动补偿时域滤波(motion compensated temporal filtering,MCTF)结构缩短约15%,而重构视频的质量几乎没有下降.     

统计与规则相结合的藏文人名自动识别研究

提出了一种基于统计与规则相结合的藏文人名自动识别方法.该方法充分挖掘了人名与上下文信息的关联程度,引入互信息对关联程度进行了定量的描述.根据大规模语料(30.2 M文本语料)的统计数据所建立的规则极大地提高了识别算法的准确率;在处理汉族音译人名情况时,采用姓氏驱动的方法,很好地解决了藏文文本中汉族人名的识别问题.实验结果表明,该方法具有较高的准确率和召回率.     

基于灰度共生矩阵和梯度相位互信息的医学图像检索

结合灰度共生矩阵特征和梯度相位互信息,提出了一种面向临床实际应用的两步匹配医学图像检索算法.该算法在提供良好分类性能的灰度共生矩阵特征的基础上,通过精化检索进一步提高了检索精度,以及检索算法的整体鲁棒性.使用该算法对包含有6种不同解剖部位的CT图像库进行检索实验.实验结果表明该算法在达到良好的检索准确性的同时,具有接近实时的查询响应速度.对该算法进行适当扩展,能容易地推广到实际医学检索应用中.     

六态协议在路径攻击下的安全性研究

介绍了实际QKD系统中窃听者有可能采取的一种比较有效的窃听方式,针对六态协议的安全性进行了分析。在实际QKD系统中,窃听者可以选择合适的路径实施路径攻击来获取信息,这种路径攻击不但不会改变激光脉冲中的光子数分布,而且可以通过量子信道的损耗进行隐藏而不被觉察。数据分析显示,在实际QKD系统中,Eve获取的信息量要比理想情况下的大。     

基于信息论下阈值阵列模型中的阈上随机共振现象

研究了高斯混合噪声作用下阈值阵列模型中的阈上随机共振现象.通过建立阈值阵列模型,运用理论分析和数值仿真相结合的方法,分析了高斯混合噪声作用下高斯信号通过系统时的互信息.数值仿真表明,通过控制变量法,当阈值单元数目越多或者系统阈值越大时,阈上随机共振发生的现象更加明显.所得结论可以为进一步探索阈值阵列模型提供基础.     

基于信息熵的景象匹配区选取方法

提出一种基于信息熵的景象匹配区选取方法。根据基准图的适配性要求,分别以改进的图像信息熵、Frieden灰度熵和归一化平均互信息作为特征指标,考查基准图的景象信息量、特征稳定性和区域唯一性,并以此为依据,采取分层选取策略选取基准图。仿真和实验结果表明,所选基准图具有较高的自匹配概率和较小的匹配误差,能够满足适配性要求。     

基于属性间交互信息的预剪枝ID3算法

ID3算法是决策树归纳中普遍而有效的启发式算法.本文针对ID3算法的不足,给出了一个改进版本,它在选择测试属性时不仅要求该属性和类的交互信息较大,而且要求和祖先结点使用过的属性之间的交互性息尽可能小,从而避免了对冗余属性的选择,实现信息熵的真正减少.在生成树的过程中,设定分类阈值,对树进行剪枝,以避免数据子集过小,使进一步划分失去统计意义.实验结果表明,该算法能构造出比ID3算法更优的决策树.     

基于EXIT图的LDPIDMA系统性能分析

交织多址接入(interleavedivision multipleaceess system,IDMA)技术是第四代移动通信的关键技术之一,为了使该系统更加接近多址接入的信道容量限,设计了一种基于LDPC码编码的交织多址接入(IDMA)系统。利用基于互信息的EXIT图工具,从信息论的角度对LDPC码应用于交织分多址系统的性能进行预测和分析。分析结果表明, LDPC码非常适合于IDMA系统,相比无编码系统而言,在AWGN信道下多用户的系统性能得到了明显的改善,同时也验证了EXIT图分析迭代系统性能的有效性。