自适应遗传算法的改进及在系统辨识中应用研究

为解决传统遗传算法早熟及收敛速度慢的问题，提出了一种改进的自适应遗传算法。通过对一典型的大海捞针粪（NiH）问题的试验，证明了改进后的遗传算法在全局优化和快速收敛能力上有较大的提高。在此基础上将该算法应用于系统参数辨识中，辨识结果表明该方法具有参数辨识精度高，抗噪声能力走，对输入信号通用性强，也适用于非线性系统参数辫识的优点，具有重要的工程使用价值。     

一种非线性自适应逆噪声控制器设计及其仿真

基于模糊神经网络算法研究了非线性系统的噪声消除问题,设计了一类非线性自适应逆噪声消除控制器。该文利用模糊神经网络融合算法所具有的对任意函数的精确逼近性,对非线性系统进行建模和逆建模,从而为非线性自适应逆噪声控制器的有效性提供了保障。最后将所设计的控制器用于仿真实例,研究表明该噪声控制器能有效地消除非线性被控对象的噪声污染。说明了该方法的可行性和有效性。     

运用GA和FFT确定稀疏阵列的激励幅度

针对天线单元沿阵列中心非对称分布的稀疏直线阵列(单元从间距为半波长的规则栅格中稀疏),讨论了以激励幅度分布为决策变量,以最大相对旁瓣电平为优化目标的遗传算法(genetic algorithm,GA),运用个体的真值编码及其中间重组的交叉方法改进了遗传算法的收敛性能。由于阵元间距是栅格的整数倍,因此GA中凭借离散傅里叶变换,使适应度函数的计算可利用高效的FFT算法。仿真中对一个154阵元、孔径约100倍波长的非对称稀疏线阵的激励幅度进行优化,使其副瓣电平下降了1.36dB。两个仿真实例证实了算法的有效性。     

机械噪声的产生和控制

分析了机械噪声产生的原因,介绍了机械噪声的传播,阐述了控制机械噪声的一般原则与步骤。     

TD-SCDMA芯片设计中的串扰分析

集成电路进入了超深亚微米领域,金属层增加,线宽减小,使电路的性能和密度都得到了很大的提高,但也引入了愈来愈严重的互连线效应,并最终引发了信号完整性问题。在这其中,串扰噪声是一个关键的问题,论述了TD-SCDMA芯片设计中串扰噪声的成因及影响,介绍了串扰预防、分析和修复的一般方法。     

耦合白噪声作用下线性系统的随机共振

研究了耦合白噪声作用下的二阶过阻尼线性系统中的随机共振现象.基于线性系统理论和相关删去法方法,得到了系统平均输出幅度增益的精确表达式.研究表明:输出幅度增益是噪声的强度、系统的阻尼系数和系统的固有频率,以及激励信号的频率的非单调函数,适当的噪声强度和系统参数可以使噪声情况下的输出幅度增益大于无噪声时的输出幅度增益.     

大规模单语语料的索引及检索

针对大规模单语语料资源,提出了采用B-tree结构的二级索引机制;研究了索引及检索关键字的组织策略,引入了检索关键字的词频因素,通过关键字的分组及短语的识别策略,有效地解决了检索效率和准确率问题.     

基于前馈复式的BSS去噪方法

在BSS中，含噪声信号的盲分离是困难的，因为存在太多的未知条件。针对噪声环境，提出了一种基于前馈复式BSS去噪新方法。由于BSS算法的目的是尽可能恢复源信号，因而其实际输出信号总是由某个较强的源信号迭加另一些较弱的源信号及噪声组成。该方法是把那些较弱的源信号及噪声又假定为一个新的混合源信号Snew，那么通过适当的选择和组合前一次盲分离的结果作为下一次盲分离的源，反复使用盲分离技术就可把这个假定的Snew分离出来，再将Snew与选定的某个恢复源信号取谱差，达到消除噪声，提高分离结果性能指标的目的。     

释析排球发球的心理因素及对策

对稳定型与不稳定型发球的具体心理表现及原因进行分析,提出完善运动员发球心理素质的途径和方法,为有效地提高发球技术水平提供参考依据.     

一种脉冲噪声模糊检测和滤波算法

脉冲噪声滤波一直是图像处理研究热点。提出一种适合各种脉冲噪声,基于模糊检测和滤波新算法。这种非线性滤波算法由脉冲噪声检测和脉冲噪声滤波两部分组成,能够很好的保留原图像的轮廓清晰度。基于梯度模糊度的观点,我们构造了一个用隶属函数描述的脉冲噪声模糊集。将隶属函数用于滤波,实质是对邻像素的模糊度加权平均。实验结果显示:无论图像中含脉冲噪声多少,该算法都能快速、高效检测去除脉冲噪声算法。