一种稳健的多主瓣干扰抑制方法

当训练数据含有期望信号时,传统的基于特征投影预处理的主瓣干扰抑制算法会产生严重退化。这是因为在期望信号的扰动下主瓣干扰对应的特征波束易产生峰值偏移,导致主瓣干扰难以完全去除,当多个主瓣干扰存在时尤为突出。通过估计信号与噪声功率并将期望信号功率置零重构干扰加噪声协方差矩阵,排除了期望信号的影响,使得主瓣干扰能够充分去除。进一步将主瓣干扰功率置零重构旁瓣干扰加噪声协方差矩阵进行波束形成,方向图较协方差重构法在旁瓣干扰方向上能够形成更深的零陷。仿真实验表明,提出的方法能够有效抑制多个主瓣干扰并具有良好的稳健性。     

基于基尼的模糊kNN分类器

随着网络的发展,大量的文档涌现在网上,自动文本分类成为处理海量数据的关键技术。在众多的文本分类算法中,kNN算法被证明是最好的文本分类算法之一。对于大多数文本分类来说,文本预处理是文本分类的瓶颈,文本预处理的好坏直接影响着分类的性能。在此介绍了一种新的文本预处理算法——基于基尼的文本预处理算法。同时采用模糊集理论改进kNN的决策规则。这两者的结合使得模糊kNN比传统的kNN表现出更好的分类性能。实验结果证明这种改进是有效的,可行的。     

基于粗糙集理论的数据预处理

探讨数据挖掘过程中,数据预处理应用粗糙集理论进行属性和属性值约简的方法以及用计算机实现约简的算法.通过对医疗数据的预处理表明,利用粗糙集理论来进行数据预处理是一种十分有效的精简、求最小决策算法的有效方法.     

不同预处理对酒精浸制标本DNA提取效果比较

为解决昆虫样本在保存和运输过程中因DNA降解而导致DNA提取效果差的问题。研究采用0.9%NaCl溶液、Tris-EDTA盐水缓冲液(STE)、磷酸缓冲盐溶液(PBS)、无菌水对朽木甲酒精浸制标本进行预处理,提取基因组DNA后,比较分析基因组DNA的质量、浓度及PCR的扩增效果。结果表明：0.9%NaCl溶液、STE缓冲液、PBS缓冲液这3种预处理方式均可在一定程度上提升朽木甲酒精浸制标本DNA的得率和PCR扩增的质量,其中使用PBS缓冲液进行预处理对朽木甲酒精浸制标本DNA提取的综合提升效果最佳;使用无菌水进行预处理对样本DNA提取没有任何提升作用,反而会使PCR扩增的效果更差;相较于线粒体基因片段的PCR扩增,除无菌水外的其他3种预处理方式对核基因的PCR扩增提升效果均较佳;此外,不同预处理均对提取到的DNA的OD_260/280值没有显著的影响。本研究结果为朽木甲酒精浸制标本的基因组DNA提取提供了更好的预处理方式,大大提高了其DNA提取的得率和扩增质量,减少了在DNA提取过程中标本数量的消耗和浪费。为后续的分子研究工作奠定了基础,同时也为其他昆虫酒精浸制标本...     

HDTV视频编码器的场景切换

当图象序列的帧与帧之间发生场景切换时,会影响视频编码器的编码质量．为提高高清晰度电视（ＨＤＴＶ）的视频编码器的编码质量,针对其采用的国际标准ＭＰＥＧ－２中ＧＯＰ的结构,提出按场景切换对齐的一种新的ＧＯＰ格式．软件模拟结果显示,ＭＳＥ值明显缩小,ＳＮＲ提高了３ｄＢ,效果较好．     

一种基于聚类分析的数值积分新算法

通过聚类分析找出一般数值求积公式的被积函数出现数值信息波动较大的区域,自适应地采用相应的高精度公式,构造出高精度的自适应数值求积公式.数值试验结果表明,这种新数值求积算法较一般数值求积公式,能显著地减少数据存储量和计算量,提高数值求积公式的稳定性和数值积分的精度.     

基于指纹统计特征的身份鉴别系统

指纹具有唯一性和不变性,作为个人身份标志,指纹识别技术以其安全性、可靠性、高效性,在金融证券I、T业、安防、考勤、指纹IC卡等领域正逐步得到广泛应用。概括地介绍指纹识别技术及典型的基于指纹统计特征的身份鉴别系统的结构,对指纹图像采集、图像预处理、特征提取、数据库管理及图像匹配进行分析和归纳。自动指纹识别系统的研究在过去30多年中已取得了很大的进展,但目前仍是国内外图像处理、模式识别、计算机科学等领域研究的热点。     

基于主成分和聚类分析的汽车行驶工况构建

基于城市汽车实际道路行驶采集的数据,运用主成分和K-means聚类分析,对汽车行驶工况进行构建并分析误差.首先,对5种类型的原始数据,依次进行时间不连续数据、尖点数据、毛刺噪声数据以及怠速异常数据等预处理;其次基于预处理后的数据,对运动学片段进行划分,同时引入14个相关的运动特征指标,采用主成分分析进行降维处理并选取了具有代表性的5个主成分,基于K-means聚类分析算法将其运动学片段按照拥堵路况、一般拥堵路况和通畅路况分为3类,再根据聚类结果选取最优工况片段,从而得到最终的工况曲线.最后,对汽车行驶工况与所采集数据源的各运动特征值进行误差分析,验证了所构建的汽车行驶工况的合理性.     

无线传感器网络中数据流聚集的预处理

提出了一种基于无线传感器网络数据流聚集的预处理算法。传感器结点将其在一段时间内采集到的信息当作一个数据流,由此组成数据流上的查询集合,为了得到对于给定查询的结果,结点采用预处理的算法在查询集合中选择出最有效的时间段信息,并把该段时间内的数据发给路由上其他结点进行进一步处理。提高了网络结点感知效率和数据精确度。     

基于PVM的m-Step Jacobi PCG方法网上并行求解有限元方程

针对基于PVM的桌面PC机联网而成的网络并行计算环境中,处理机的运算速度较快而处理机间的通信相对较慢,以及微机的内存有限的实际情况,从实用的角度出发,给出了基于PVM的网上求解有限元方程组的并行m-Step Jacob i PCG方法,该算法的矩阵和向量采用行元素相邻单元贡献法实现有限元总体刚度矩阵和荷载向量的并行计算与组装,分块储存在各处理机上,其处理机间通信较少。并在1-4台桌面PC机连接成的局域网,PVM3.4 on W indow2000,VC 6.0并行计算平台上编程对该算法进行了数值试验,得到了较理想的结果。