高速串行通信中的自适应判决反馈均衡器设计

介绍了用于串行通信中的自适应判决反馈均衡器系统以及电路设计.论述了高速串行通信系统设计中的关键要点.从系统设计的角度阐明了串行通信系统中均衡器的重要性.介绍了一个基于半速率采样系统的自适应判决反馈均衡器,它采用5条反馈回路消除信号的码间串扰和直流失调.电路设计采用TSMC 90 nmCMOS工艺实现,仿真结果表明,设计的自适应判决反馈均衡器可以恢复出最高达6.25 Gb/s的串行数据,并且在电源电压1.2 V情况下,对整个收发器仅增加约14 mW的功耗.     

正弦激励线性预测声码器子带清浊音模糊判决

为了解决目前正弦激励线性预测声码器中各子带的清浊音硬判决使得语音帧间产生明显过渡感的问题,提出一种子带清浊音模糊判决算法,直接采用自相关函数对各子带的清浊音度进行描述,矢量量化后传输至解码端,用于激励信号的产生.测试结果表明: 采用子带清浊音模糊判决算法,能够消除语音帧间的过渡感,能够使各种速率正弦激励线性预测声码器的平均主观意见得分提高约0.05以上.     

基于YIQ颜色空间的自适应肤色检测算法

选取YIQ颜色空间,通过选择多种拍摄环境、光照条件的训练样本图像,统计其中肤色像素点和非肤色像素点中颜色分量I的分布概率,构建皮肤颜色分布模型,并利用贝叶斯规则构造肤色分类器.同时,计算测试图像准肤色区域的平均亮度,作为自适应阈值进行肤色判别.实验表明,该方法对不同亮度图像和不同肤色类型都有很好的检测效果.     

珊瑚虫版QQ侵权案

珊瑚虫版QQ侵权案一审判决已经过去4个多月,但珊瑚虫版QQ对生活的影响还在继续,一审被判侵权还存在诸多争议。Pconline网站调查显示,有8.5成的网友认为珊瑚虫版QQ不应被取缔。     

基于渐进式最大后验估计的联合频谱感知算法

通过研究初级用户的统计传输模式提出了一种联合频谱感知算法：初级用户的统计传输模式采用舍有两状态量的马尔科夫模型;每个二级用户通过对马尔科夫链的监测进行能量检测,并且经舍噪信遭将检测结果转发给融合中心;然后,融合中心通过使用新的渐进式最大后验估计算法恢复二级用户的判决。在上述过程中,先验概率对于最大后验估计至关重要,它是通过渐进地估计马尔代夫链的传递概率得到的。另外,采用多数数据融合和或逻辑数据融合规则．推导出了虚警概率和漏检概率的解析表达式。理论分析和仿真结果表明,所提出的算法能够提供可靠和有效的频谱感知。     

判决性字典学习方法综述

为了解决在基于稀疏表示的分类算法中,传统字典学习框架下学习得到的字典仅可用于信号重构而并不针对分类的问题,分析和总结了具有代表性的面向分类的字典学习算法,也称判决性字典学习。判决性字典学习算法总体上分为两类:直接使得字典具有判决性和使得表示系数具有判决性。对两类方法进行分析和总结可为本领域算法的发展提供参考,并引起更多研究。     

可用于SRAM PUF的密钥提取方案

为了利用PUF获得芯片唯一、随机的密钥,详细分析可用于SRAM PUF的密钥提取方案,包括采用级联纠错码的硬判决和软判决译码方案。利用芯片上的实际SRAM PUF响应和软件仿真,验证两种方案的效果。结果表明,对于SRAM PUF,软判决方案更加可靠和高效。     

Design of a 6.25 Gbps backplane SerDes with adaptive decision feedback equalization

A 6.25 Gbps SerDes core used in the high speed backplane communication receiver has been designedbased on the OIF-CEI-02.0 standard. To counteract the serious Inter-Symbol-Interference (ISI),the core employed a half-rate four-tap decision feedback equalizer (DFE). The equalizer used the Sign-signleast mean-squared (SS-LMS) algorithm to realize the coefficient adaptation. An automatic gain control(AGC) amplifier with the sign least mean-squared (S-LMS) algorithm has been used to compensatethe transmissio...     

Bayes序贯判决应用于二值临床试验

应用Bayes序贯判决于结果变量为二值的临床试验。把病人范围和治疗效果引进损失函数,能减少计算复杂性。并与频率方法进行了比较。     

采用Parzen窗法的随机模式分类器研究

分类器的训练与学习是模式识别的一个重要环节,其目的在于按照某种算法,确定判决规则,使之具有自动分类识别的能力。本文介绍了采用Parzen窗法的随机模式分类器,并实现了一个简易的随机模式分类器。