基于超螺旋精度提升机制的OFDM网络信道噪声消除算法

为解决当前OFDM网络信道噪声消除算法难以规避信道中的窄带莱斯噪声,且抗信道衰落能力不强,以及信道间普遍存在严重的频率干涉问题,提出了一种基于超螺旋精度提升机制的OFDM网络信道噪声消除算法.首先,根据各个传输子信道具有差异化的频率载波特性,将传输子信道等价为接收背景中的接收点,从而构建了超螺旋接收结构,有效消除不同传输子信道间存在的频率干扰特性,降低信道窄带莱斯噪声对信号预发射过程的衰落影响;随后,基于角度识别方式进行锐-钝识别,并结合拐点思想,采用序列重排技术,将待发射信号进行消波处理,并进行自旋精度提升,从而提高了其抗窄带莱斯噪声的性能.仿真实验表明:与常见的超高频精度自适应机制(UHF adaptive,UHFA)、共线度自旋精度提升机制(the degree of accuracy of collinear spin,DACS)相比,本文算法与理想状态下的OFDM功率谱密度曲线最为接近,具有更高的信号增益水平与更低的信道误码率.     

Batcher—Banyan交换网络的一种竞争分解机制

文章针对ATM交换机中广为采用的Batcher-Banyan交换网络,探讨其存在的内部竞争问题,提出采用优先级输入、输出与中央混合缓存机制解决其内部竞争的一种模型。     

浅谈输变电线路的覆冰及其消除措施

输变电线路覆冰可以导致输电线路的跳闸、断线、倒杆事故,对电力系统的安全稳定运行造成了严重的危害。本文主要对输电线路覆冰产生的原因、事故行了分析,并有针对性地提出了相关防止消除的措施。     

基于最小最大准则的虚拟声重放鲁棒算法

虚拟声在扬声器重放时需先通过串声消除系统（cross-talk cancellation system,CCS）来预校正,但该系统对倾听者头部位置的变化非常敏感。本文提出了一个基于最小最大准则的优化算法,通过在频域中自适应地调整相关参数,来达到全局的串声消除性能的最优。仿真结果表明相较常规的针对固定听音位置的CCS算法,本文提出的算法在头部移动时对重放声场控制具有更好的鲁棒性,尤其是在语音信号能量主要集中的低频和中频段,具有更好的应用性。     

面向运动目标检测的ViBe算法改进

背景差分法是静态背景下运动目标检测的常用方法,ViBe算法是它的主要建模方法之一.针对ViBe算法对鬼影消除缓慢的问题,提出了结合帧间差分技术的ViBe改进算法,使用帧间差分技术通过记录相关像素值的时域变化来判断鬼影像素,提高消除鬼影的速度.针对ViBe算法的固定阈值不能反映每个像素具体情况的问题,提出了一种自适应阈值的方法,可根据像素值的变化为每个像素设定阈值,提高前景检测的准确度.实验结果表明,结合帧间差分技术的ViBe算法能够较快地消除检测结果中的鬼影,应用自适应阈值的ViBe算法能够更准确地进行前景检测.     

一种用于ADC电路的高速高精度比较器设计

在分析各种比较器设计失调消除技术基础上,提出了一种用于ADC电路的高速高精度比较器设计技术和失调消除技术.该比较器由主动复位和被动箝位的预放大器和输出锁存器构成,具有失调自动校准功能.仿真结果表明,在Chartered 0.35 μm COMS工艺下,电源电压3.3 V,调整后的比较器失调误差为56.8 μV,比较器的精度0.1mV,比较速率100 MHz.     

微机教室常见计算机病毒的消除与防治

本文就微机常见计算机病毒提出了消除与防治方法，尤其是引导型病毒的消除与文件型病毒的防治，给出了硬盘写保护的新方法。     

基于EOS的智能音乐集成系统设计

随着音乐的广泛普及，卡拉OK已成为我国大众娱乐消费的重要模式，但KTV能接纳的人数有限而且费用也比较高。本文根据嵌入式系统的设计原理，设计了一种价格低廉、具有智能化的智能音乐集成系统。首先简要介绍了嵌入式系统及智能音乐集成系统的功能特点，然后详细介绍了系统软件和硬件的实现。     

MR影像体素形态学的阿尔茨海默病自动分类方法

为了确定轻度认知功能障碍(MCI)与阿尔茨海默病(AD)患者发生萎缩的重要脑区,实现正常老年人(NC)对照组、MCI与AD三组人群的分类,选择了178名被试的脑部MR影像,利用体素形态学与方差分析方法,考察NC,MCI与AD三组人群的MR影像中灰质体积差异;然后,采用递归特征消去法对特征进行降维;最后,利用线性支持向量机对这3种人群进行分类.实验结果表明,MCI组与NC组、MCI组与AD组、AD组与NC组的平均分类准确率分别为(90.2±1.3)%,(74.7±0.9)%,100%.对分类产生重要影响的脑区包括海马、海马旁回、杏仁核、梭状回和嗅皮层等.所提方法不仅能有效揭示NC,MCI,AD三组人群的脑灰质差异,阐明MCI患者与AD患者脑区发生萎缩的过程与特性,而且能准确区分这3组人群,具有显著的临床应用价值.     

基于带RBF核的SVM模型对红酒品质的精准分类

针对红酒品质的"精准分类"和影响红酒品质的重要指标问题,综合带RBF(径向基函数)核的SVM(支持向量机)模型、递归特征删除、深层次回归分析及单因素方差分析等方法,构建支持向量机模型和作用效力挖掘模型,使用R和SPSS进行编程求解.研究结果表明:该模型的精确率高达74.01％,且其误差绝对值最大不超过3,并找出影响程度...