强和弱

<正>动物界的准则历来是弱肉强食,这似乎是颠扑不破的真理。然而,现实并非都如此。鲨鱼,被称为大海里的"杀戮机器",众多的海洋生物都葬身于鲨鱼腹中。然而,身形庞大的鲨鱼,它的天敌却是一条小小的盲鳗。盲鳗的口像个椭圆形的吸盘,里面镶着锐利的牙齿。它慢慢向一条鲨鱼靠近,并悄悄用吸盘似的嘴吸附在鲨鱼身上。起初,鲨     

一种软判决下的本原BCH码盲识别方法

为解决现有BCH码识别方法容错性较差的问题,提出了一种软判决下的本原BCH码盲识别(SDBR)方法。首先,将截获数据进行解调软判决得到比特序列和对应可靠性信息,然后对比特序列进行码字划分,再由软判决可靠性信息建立码根可靠性系数,以此计算不同码根出现的概率,并引入Kullback-Leibler散度来确定码长;其次,定义公共码根可靠性统计量并建立二元假设检验,在不同本原多项式下对公共码根进行判定;最后,利用公共码根连续分布特点识别本原多项式,进而由所有公共码根计算生成多项式。仿真结果表明:SDBR方法在信噪比大于7dB时能有效对常用本原BCH码进行识别;与基于码根信息差熵的方法相比,容错性提升了1.8dB。     

利用航空发动机信号特征的振动源盲分离算法

针对航空发动机机匣观测信号为多个振动源的混合信号的问题,提出了一种基于航空发动机振动信号特征的盲分离算法,能够从混合的观测信号中确定振动源的个数以及提取发动机内部各个振动源的振动信息。算法的核心是基于航空发动机等旋转机械转轴故障振动信号的频谱特点,其故障信号的振动谱一般包含基频、谐波成分和次谐波成分,如不对中、碰磨、裂纹等。算法用到的主要工具是连续小波变换和时间同步平稳法,主要步骤为:首先通过连续小波变换将航空发动机不同观测通道上的观测信号分解,根据谱峰值分析确定主要振动源及对应的基频;然后通过时间同步平稳法,分别从每个观测通道上提取各个振动源的谐波和次谐波成分,从每个观测通道上提取出了源信号;对于同一源信号,从每个观测通道上都能提取出一个基本映像,最后通过对比每个映像信号的二范数,确定每个源信号的最优估计。通过数值模拟信号和实测航空发动机加速度振动信号对算法进行了验证,结果表明,在对发动机转速有一定先验知识的情况下,所提算法能够估计出发动机内部的主要振动源的个数,并能提取源信号的主要成分。结合旋转机械振动频谱特点等先验知识,说明了所提算法的正确性和实用性。     

腐烂鲸尸为什么会爆炸?

正不久前,在加拿大一个小镇,一头死亡的蓝鲸搁浅在了海滩上。为了预防它因腐烂产生气体,从而引起爆炸,专家们在处置这具重达170吨的尸体时着实忙乎了一番。活的或死的海洋哺乳动物搁浅海滩的现象并不鲜见。随着尸体内脏及胃内物腐烂,气体会在尸体内累积。不过,鲸鱼的皮肤和脂肪非常坚韧,鲸鱼的巨大喉囊也能承受很大的压力(鲸鱼的喉囊会膨胀,这是为了充盈海水和把海水逼出以滤食食物)。     

自动导盲小车设计

本文设计了一种导盲小车,以AT89S52单片机作为控制核心,以小车作为动力机构,利用小车牵引盲人前进。本设计采用超声波测距检测障碍物与盲人之间的距离,通过语音播报距离和蜂鸣器报警提示,提前预警,遇到障碍物时可控制小车自动转向,使盲人及时避开障碍物。     

仿生智能优化算法及其在盲源分离中的应用

传统盲源分离(Blind Source Separation,BSS)采用梯度方法对目标函数进行优化来确定最优解,但梯度算法无法解决收敛速度和稳态精度两者之间的矛盾,而且可能落入局部最优.为了解决上述问题,仿生智能优化算法逐渐被引入到BSS中,取得了传统优化算法无法比拟的优良特性,为BSS问题优化求解提供了一条全新的途径.介绍了几种仿生智能优化算法,描述了BSS的基本概念和数学模型,最后对几种仿生智能优化算法在BSS的应用情况进行了总结.     

Underdetermined DOA estimation and blind separation of non-disjoint sources in time-frequency domain based on sparse representation method

This paper deals with the blind separation of nonstation-ary sources and direction-of-arrival （DOA） estimation in the under-determined case, when there are more sources than sensors. We assume the sources to be time-frequency （TF） disjoint to a certain extent. In particular, the number of sources presented at any TF neighborhood is strictly less than that of sensors. We can identify the real number of active sources and achieve separation in any TF neighborhood by the sparse representation method. Compared with the subspace-based algorithm under the same sparseness assumption, which suffers from the extra noise effect since it can-not estimate the true number of active sources, the proposed algorithm can estimate the number of active sources and their cor-responding TF values in any TF neighborhood simultaneously. An-other contribution of this paper is a new estimation procedure for the DOA of sources in the underdetermined case, which combines the TF sparseness of sources and the clustering technique. Sim-ulation results demonstrate the validity and high performance of the proposed algorithm in both blind source separation （BSS） and DOA estimation.     

感觉运动知识与知觉经验

围绕视觉经验之谜,传统知觉观与生成知觉观的争论焦点在于,个体与环境的感觉运动交互作用是对知觉经验的内容起因果作用,还是构成作用。阿瓦·诺伊的感觉运动理论采取生成的知觉观,认为知觉的本质是对"感觉运动知识"的运用,知觉与行动相互依赖,离开行动无法产生正常的知觉经验,并以"经验盲"作为重要经验证据。但是,感觉运动理论对"经验盲"的构成性假设解释(COH)并没有优越于传统知觉观给出的因果性假设(CAH),也没有排除掉感觉损伤的可能性。"经验盲"的案例并不能作为感觉运动理论的充分证据。结合对行动概念的梳理可以进一步发现,感觉运动理论并未对传统的知觉观构成实质挑战。     

一种基于混沌序列定位的跳频盲水印算法

对基于混沌序列定位的跳频盲水印算法进行了研究.采用跳频技术,利用描述图像自身特征的分形维数对图像块进行分类.根据图像块的种类决定水印嵌入的频带,将图像块的分类信息和一维混沌映射的初始条件作为密钥,由产生的混沌序列确定水印在频带中嵌入的位置,再通过系数关系比较的方法嵌入水印信息.实验结果表明,该算法在满足水印透明性的同时,水印信息在噪声干扰、图像处理、图像压缩及各种人为恶意攻击条件下具有很好的鲁棒性.采用跳频技术和混沌序列定位增强了该算法的安全性.