一种新的重叠混沌信号盲分离算法

提出一种基于粒子滤波（particle filtering,PF）的重叠混沌信号盲分离算法,该算法依据混沌动力学系统的状态空间模型,把重叠混沌信号盲分离问题转化为混沌信号和系统参数的联合估计问题,利用PF方法估计各信号以及系统参数的联合后验分布,再由联合后验分布实现各信号以及系统参数的估计.在PF算法中利用核平滑的方法实现了非时变参数的迭代估计,并通过自适应迭代算法对加性高斯噪声进行了估计.仿真实验的结果表明,该算法能有效地解决重叠混沌信号的盲分离问题.     

一种基于小波树量化的水印算法

为了有效地保护数字媒体的版权,提出了一种基于小渡树量化的水印算法,通过计算PSNR建立水印嵌入强度和图像质量的关系,使水印算法能确定水印的最优嵌入能量来量化小波树,实现了水印不可察觉性和鲁棒性之间的折衷．同时,水印的提取无须求助于原图像,很好的实现了水印的盲检测．实验结果和攻击测试表明,提出的算法对JPEG／JPEG2000压缩、添加噪声、剪切、亚抽样、低通滤波等多种攻击有较强的鲁棒性。     

复数Hopfield盲恢复多用户QPSK信号

为盲恢复MIMO系统QPSK信号,构造了一个专门的复数Hopfield神经网络(CHNN).证明了CHNN趋向平衡的充要条件,指出了虚、实部同时平衡是极值点的必要条件,给出了平衡点集大小与连接矩阵主对角元大小之间的关联.此外,为准确地串行恢复多用户信号,提出了新的补空间扩展法.计算机仿真表明,该CHNN所采用的连接矩阵和补子空间扩展法能有效地削减平衡点数,减少神经网计算次数,降低用户信号漏检的错误.     

基于粒子群算法的盲源信号分离

当源信号个数大于2,联合对角化（JADE）算法在盲源信号分离时效果不理想.提出了一种基于粒子群算法（PSO）的盲源信号分离（BSS）算法.该算法利用PSO算法代替JADE算法中的联合对角化操作,以混合信号的峭度为目标函数,采用独立分量分析的方法,对瞬时混合的信号进行了盲分离,理论分析和仿真结果表明了该算法的可行性和有效性.     

基于盲数理论的品牌竞争力评价模型

提升品牌竞争力是现代企业间竞争获胜的重要法宝,而正确评价企业的品牌竞争力则是首要前提.品牌竞争力的测评指标体系存在不确定性和多样性的特征,但是传统的测评方法多局限于某一种不确定性,就导致了测评结果的失真.而盲数理论恰好能够处理多种不确定性并存的状况,这可以一定程度的弥补传统方法的不足.构建了基于盲数理论的品牌竞争力测评模型,并进行了实例应用研究,实用效果理想,计算结果信息量丰富,为品牌竞争力测评理论研究和实践应用都提供了一个全新视角.     

基于信息理论准则的盲源分离方法

根据统计独立的假设,利用概率密度函数的Ｅｄｇｅｗｏｒｔｈ展开,得出了基于互信息最小化的目标函数,该函数具有明确的物理意义,它的最小化可以使输出相互独立,仿真实验结果表明所提出的方法可较好地用于盲源分离问题。     

一种归一化快速盲自适应波束形成算法

提出了一种具有快速跟踪能力和允许大输入动态范围的归一化盲自适应波束形成新算法.计算机仿真计算表明,该算法的性能优于LSSCORE算法.     

面向物联网无人机通信的短突发CPM信号盲均衡算法

针对物联网无人机通信中短突发连续相位调制(continuous phase modulation, CPM)盲均衡算法复杂度高、收敛差等问题,提出了一种基于期望最大化-维特比(expectation maximization Viterbi, EMV)的盲均衡算法。首先,将Lazy维特比算法嵌入到期望最大化(expectation maximization, EM)算法的迭代过程中,得到一种低复杂度的盲均衡算法;然后,基于盲信道捕获(blind channel-acquisition, BCA)方法构建了一组初值集,克服了算法对初值的敏感性,同时提升了信道估计的收敛性能。理论分析和实验结果表明,所提的盲均衡算法能够有效兼顾收敛性和计算复杂度,相比传统方法,在性能损失很小的条件下可大幅度降低计算成本,并且具有良好的鲁棒性。     

西北地区四属盲蝽名录（半翅目：盲蝽科）

文章记录了我国西北地区盲蝽科中四个属的种类分布状况，该地区共有这四属盲蝽１８种，其中有五个新种。模式标本存南开大学生物系。     

滤波计算中某些向量运算的列表方法

给出了滤波计算中常用的向量(n个元素有序实数组)运算的统一列表方法,这种方式尚不曾在书刊中见到,比通常教科书中的表述简单、明确,易于掌握。