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塔塔咨询服务公司是印度第一大软件集团,也是亚洲最大的独立软件与服务供应商,他们十分注意对新软件的开发与应用。2011年10月,该公司推出了一款最新的商务软件,为了将它尽快推向市场,他们专门招聘了两位销售经理,分别是桑贾和辛格。     

NS-2随机数产生器影响及其应用的研究

网络仿真是通信网络性能评估的重要手段,NS-2是一种被广泛应用的开源网络性能仿真器。随机数产生器在NS-2中至关重要,但广泛的研究人员并未注意如何正确使用,使仿真结果受到质疑。该丈描述了随机数产生器的结构与工作原理,论述并仿真了如何利用随机数产生器进行重复独立仿真实验,产生仿真过程中使用的节点位置和数据流起止时间,最后给出了,正确的随机数产生器使用方法。结果为研究人员正确使用随机数产生器提供了解决方案．     

实化外连接视图的增量计算

针对实化外连接视图的增量维护问题,提出了利用独立计算表达式计算辅助增量的算法。该方法利用外连接运算的连接析取范式,为各个析取项建立独立计算表达式,然后利用多个独立表达式之间的公共子表达式来计算实化外连接视图的辅助增量。该方法对实化外连接SPOJ（select project outer join) 视图定义没有其他的限制条件,试验结果表明,与相同条件的算法比较起来,该算法有效地降低了计算代价。     

重复批均值方法中的置信区间估计

在仿真实验设计以及仿真结果分析中,常常用到独立重复法和批均值法。独立重复法对多次运行的仿真结果进行特征分析,批均值法则用来对长时间运行的仿真结果进行特征分析。传统的独立重复法在数据有初始偏差时,以及批均值法在样本数据有自相关性时所给出估计的精确性会受到较大影响。重复批均值方法将独立重复法和批均值法相结合,在一定程度上克服了初始偏差和数据自相关的影响,但是运算量相应加大。考虑样本数据的初始偏差和自相关性,给出了重复批均值法的置信区间估计方法,并结合对未知稳态均值和方差估计,对3种方法进行了比较和分析。     

基于独立成分分析的钻头振动信号识别方法研究

在海上丛式井井眼防碰监测中,风险邻井套管头检测到的钻头振动信号受到平台噪声干扰,针对钻头振动特征信号难以分离识别的问题,提出了一种基于独立成分分析（ICA）分离同频率范围信号的方法。首先对采集到的信号作限幅滤波处理以滤除部分干扰噪声,然后应用ICA方法分离获得不同源的若干路独立信号（其中包含钻头振动信号）,根据独立信号时-频特征分析,结合先验知识实现钻头振动特征信号的识别。通过丛式井防碰现场数据表明该方法可以有效地分离识别钻头振动信号,以提取出信号的能量为标准,能够准确判断钻头趋近风险井套管程度,达到在防碰预警目的。     

《东南人学学报(自然科学版)》征稿简则

《东南大学学报(自然科学版)》和Journal of Southeast University(English Edition)是东南大学主办的两种内容上相互独立的理工类综合性学术期刊,均被Ei CompcndeX等许多国际权威检索系统或数据库所     

基于稳健独立分量分析的转子故障信息增强方法

针对实际转子振动信号中信源相互叠加干扰、故障信息微弱的问题,提出一种基于稳健独立分量分析(RICA)的转子故障信息增强方法。首先引入双树复小波变换,对信号进行降噪预处理,降低分离算法对噪声的敏感程度。再用稳健独立分量分析对降噪后信号进行分离和信息增强。并对比其他2种经典的盲源分离算法,通过数值仿真比较它们的分离效果。结果表明:新方法通过优化步长因子得到全局最优值,采用代数方法得到最优步长参数,实现简单,并且避免了预白化处理,使得算法运算量降低;对小数据量信号,算法收敛速度快、信号分离质量高。此方法可以更有效地分离故障源及提取信号的本质故障特征。     

单路单周期心音混叠信号欠定盲分离方法

结合现有的单路混叠盲分离算法和心音信号的周期特性,提出了一种基于dwt_ica的单路单周期心音混叠信号欠定盲分离算法.该算法首先得到一组单周期独立心音子波,然后把该独立心音子波加入到一个单路单周期心音混叠信号中,从而将一路信号变成一个多路信号,接着再利用ICA方法分离该多路信号,可获得源心音信号的一种估计.心音混叠信号的盲分离仿真实验表明,该算法是行之有效的.     

简·爱人格之美的“双性气质”视角分析

为更好地把握《简·爱》作品主人公的艺术特征,从人格之美的“双性气质”视角分析了简·爱的自尊自爱、平等自由、独立自主的人物性格,探索了简·爱在“双性气质”下完美展现尊严与爱,最终实现人生价值气质,进而引领当代青年不断完善自我,追求幸福,实现人生的真正意义.     

基于约束独立成分分析的高光谱图像指纹提取

提出了一种约束独立成分分析的指纹提取方法,对传统独立成分分析模型加入组分"和为1"约束,同时基于提出的模型发展了新的优化规则.利用高光谱图像丰富的波段信息,对指纹与背景的混合像素进行光谱分解,提取出指纹的信息.真实实验和模拟实验证明:所提方法可以有效地提取不同背景分布特点的指纹信息,指纹形状十分完整,提取精度优于最小体积约束的非负矩阵分解(MVCNMF)、和为1约束的非负矩阵分解(NMF+ASC)、基于增广拉格朗日的单形体提取(SISAL)等传统方法.