一种基于特征值分解的信道估计算法

信道估计是OFDM系统中的一项关键技术.传统的LMMSE算法涉及到自相关矩阵的逆运算,算法复杂度较高,时间开销较大.本文提出的算法首先对信道频率响应的自相关矩阵进行降维,再进行特征值分解,避免了求解逆矩阵,算法复杂度较低.仿真实验对信噪比、均方误差、误码率性能进行了分析,结果表明提出的算法在保证了系统良好性能的基础上,有效地降低了运算的复杂度.     

Banach空间中一类具有无穷时滞泛函积分微分方程解的存在性

讨论了Banach空间中一类具有无穷时滞泛函积分微分方程解的局部存在性和整体存在性。利用算字半群和无穷时滞理论以及Schauder不动点定理证明了方程解的局部存在性。引入一个适当的不等式条件,并利用解的延拓性质获得了整体存在性。所得结果推广了这类方程解的存在性的已有结论。     

基于Walsh变换的图像置乱程度评价方法

图像的置乱变换在信息隐藏和数字水印中有广泛的应用，对图像置乱程度的评价是非常重要的，它能帮助判定用怎样的置乱变换和对图像进行多少次置乱，才能获得好的信息隐藏隐蔽性和鲁棒性。利用Walsh变换的能力集中特性，并考虑置乱程度应满足的性质，提出了基于Walsh变换的图像置乱程度评价方法，实验表明所给出的评价方法能较好地刻划图像的置乱程度，与人的主观评价更接近。     

随机利率下双指数跳扩散模型欧式期权定价

为了合理刻画股价实际变化趋势,将利率风险引入双指数跳扩散模型,建立了随机利率和双指数跳扩散组合模型,然后在组合模型下利用鞅方法、Fourier逆变换和Feynman-Kac定理给出了欧式看涨期权价格的闭式解,推广了Kou在2002年提出的模型及期权定价问题,所提模型及方法有利于资产收益的经验分析,同时为公司信用风险管理提供理论依据。     

低信噪比神经元锋电位信号的分类方法

基于离散序列小波变换和主元分析，对低信噪比的神经元锋电位信号提出了新的分类方法。通过对原始信号进行尖峰检测，获得尖峰信号样本，对每个样本进行离散序列小波变换之后，再对小波变换系数进行主元分析，选取主元进行聚类，实现对原始信号的分类。将该方法应用于多电极细胞外记录的小鸡视网膜神经节细胞电活动信号分析，并据此推断出某电极附近的神经节细胞的个数。仿真结果表明，在低信噪比情况下，该方法比单纯通过小波变换进行分类的方法更有效。     

基于特征空间投影的SAR图像快速分割算法

文中改进了一种基于投影的快速有效的SAR图像分割算法。首先,提出加权K-L变换,给算法提供了理论支持。继而,给出一种新的正交向量的求解算法,选择出了合适的参考子空间。通过把图像投影到参考子空间,把多维图像数据变换成一维投影长度。基于仿真和实测数据的实验验证了该算法的有效性。     

分数傅立叶变换的光学实现及其应用

分数傅立叶变换(FRFT)是普通傅立叶变换在变换(FT)级次上的推广,具有一些不同于普通傅立叶变换的独特性质。本文系统分析了FRFT的几种定义形式及其所对应的光学实现系统的组成,说明了光信息处理系统实现FRFT的有效性,并把FRFT的相关光学实现系统用于图像数字水印与加密。     

结合离散正余弦变换的快速梯度矢量流算法

为了提高求解梯度矢量流(GVF)的效率和准确度,在狄利克雷或诺依曼边界条件下提出了非精确拉格朗日离散正弦梯度矢量流(IALM-DST-GVF)和非精确拉格朗日离散余弦梯度矢量流(IALM-DCT-GVF)快速算法.两种算法在非精确增广拉格朗日优化算法基础上,结合了离散正弦和余弦变换.其算法时间复杂度均为O(CNlgN)(其中C为迭代次数,N为图像像素数量).在相同的环境下采用C++语言编码验证,结果表明:提出的算法比当前主流GVF算法效率更高,并且边界上的GVF域比IALM-GVF算法准确.     

FFT重叠相加抗窄带干扰的算法研究

直序扩频通信系统中的抗窄带干扰算法研究一直是众多学者的热门研究课题。文章采用了一种改进的重叠FFT频域干扰抑制算法,该算法能实现信号的完美重构。理论证明该算法能有效克服FFT采用数据加窗引起的扩频信号失真及误码率恶化。仿真结果也验证了该算法的有效性。     

不同载体铜基催化剂生物质热解气低温变换反应性能研究

采用浸渍法制备了不同载体(ZrO_2、CeO_2、Al_2O_3和ZrO_2/CeO_2)负载的铜基催化剂,对不同载体的催化剂进行了XRD、BET、H2-TPR等表征,并且进一步研究了催化剂对于生物质热解气低温变换反应的催化性能.结果表明,载体对于铜基催化剂低温水煤气变换反应催化性能影响很大,ZrO_2/CeO_2作为载体的催化剂催化效果最佳.在400℃条件下,Cu/ZrO_2/CeO_2催化剂的CO转化率可以达到95%.