一种新的水平集停止项函数选取方法研究

现今的停止项采用的全局阈值法很难使经典水平集算法得到较准确的分割效果。为此,构建了一个新的停止项函数,该函数在梯度较小时为一个常数,超过某个阈值后为单调递减函数,直至到某个梯度时递减为零。这保证了采用该函数的水平集方法能够实现在同质区加速演化,在边缘区停止演化的目的。实验结果表明,采用新的停止项函数能够使水平集方法获得更好的分割结果。     

基于神经网络的无源多传感器属性数据关联

采用引入动量项、自适应调整步长，Levenberg-Marquardt优化方法对基本的BP神经网络进行改进，以提高学习速度，改进的BP神经网络学习算法用于对无源多传感器获得的雷达辐射源参数进行属性数据关联，能够自适应地调整阈值，即根据训练数据调整关联的门限值，与确定门限的属性关联算法相比，有着很高的关联正确率。     

基于ElGamal体制的可验证的门限秘密共享方案

本文将E1Gamal体制与Shamir秘密分享方案相结合提出了一种可验证的门限秘密共享方案，其安全性是基于ElGamal体制中在有限域求解离散对数问题的难解性．在该方案中提出了如何防止恶意参与者进行恶意攻击以及如何检验合法参与者是否提供了假的秘密份额，同时也给出了检验由假冒Dealer的参与者以及检验Dealer是否分发了非法的秘密份额的一些有效措施。     

最小二乘拟合计算有机薄膜晶体管阈值电压的研究

通过制备了一个基于并五笨为有源层的顶栅底接触OTFT器件获取电流电压实验数据,并运用电流电压特性曲线理论拟合计算方法计算其阈值电压.研究发现,采用不同的拟合方法得到的阈值电压值有较大的差异.若选取转移特性曲线线性区距中心1/2范围内测试点进行最小二乘拟合计算出的阈值电压能减少采用其他拟合方法的固有不准确性,而且与其他方法得到阈值电压最接近.     

带扩散扰动的对偶风险模型的门槛分红策略

研究了一类带干扰(布朗运动)的对偶风险模型,此模型可以用来模拟证券公司的盈余过程(经营收入).利用无穷小分析法,求出了公司在破产前总分红现值期望函数(分红函数)满足的微积分方程组,导出了与该微积分方程组等价的更新方程组.最后,在指数分布收入情形下,我们给出了分红函数在特例下的一般解.     

面向随机振动功率谱估计的小波变换去噪算法理论分析*

 针对随机振动功率谱通常存突变或间断现象,在小波去噪处理中,软阈值法使得估计信号在间断处较模糊, 且整体误差大,而硬阈值法在信号的间断点附近会产生伪Gibbs现象。通过对随机振动谱的统计模型进行分析,建立了对数域振动谱噪声的统计模型,并理论推导出根据噪声小波变换系数而设置的滤波阈值与小波变换尺度之间的非线性关系,为小波变换自适应阈值去噪提供依据,在此基础上提出了基于小波变换的振动谱估计自适应去噪通用算法,通过仿真对比实验,结果表明理论分析的有效性。     

抑制局部放电混合干扰的浮阈值量化算法

由于局部放电(PD)信号与含有的混合干扰(白噪和窄带)在能量分布频段上存在明显差异,根据小波包变换各节点分解系数能够有效反映被分析信号能量变化的特点,建立一种以反映PD信号分解系数中噪声能量为判据的浮阈值量化算法,使得最优基下各节点阈值随相应节点分解系数中信号噪声强度的变化而变化,自适应地决定各节点最佳阈值选择,以实现对PD信号分解系数更精细划分。通过对含有混合干扰的仿真与实测PD信号的小波包最优分解,分别用传统全局阈值量化算法与笔者建立的浮阈值量化算法进行了干扰抑制效果的对比,结果表明：后者具有更强的抑制混合干扰的能力,且混合干扰抑制前后PD信号波形相似度更高。     

基于小波包变换的尺度自适应阈值图像降噪

针对传统小波变换易引起图像边缘模糊的不足,研究了基于小波包变换的尺度自适应阈值图像降噪。利用小波包变换可以同时对图像的高频和低频部分进行进一步的细分,因此可以更好地保留原图像信息的优势,更进一步,克服通用阈值的缺陷,软阈值函数的构造充分考虑了不同尺度层次上的系数的不同特点,产生尺度自适应阈值。通过对加噪图像的实验可以看出,与传统方法相比,本文方法不仅降噪效果有很大的改进,而且有很好的视觉效果,峰值信噪比也有较大幅度的提高。     

对称薄膜双栅MOSFET温度特性的研究

文章对薄膜双栅MOSFET器件的温度特性进行了研究。首先对其进行理论分析,得到亚阈值电流、阈值电压和饱和电流等随温度的变化关系,并计算出理论结果,再用Medici模拟仿真加以验证,比较了不同温度下的输出特性、饱和漏电流、阈值电压与温度变化的关系,验证结果表明两者是一致的。