基于可编程GPU的快速体绘制技术

新一代的图形显示硬件集成了以图形处理器(Graphics Processing Unit,GPU)为核心的可编程顶点着色器和可编程像素着色器,为实现实时体绘制技术提供了硬件加速支持.该文首先分析了可编程GPU的绘制流水线、硬件体系结构和快速绘制原理.最后基于可编程GPU实现了医学体数据的快速最大密度投射体绘制方法.实验表明,采用GPU的可编程像素着色器进行体绘制所需要的时间明显地少与不用GPU的可编程像素着色器进行体绘制所需要的时间.     

多径衰落信道下的正交频分复用符号同步算法

传统的基于循环前缀的正交频分复用同步最大似然算法,在多径衰落信道下,由于多径时延和多普勒频移的缘故,部分循环前缀受到码间干扰,相关运算的峰值不明显,而且具有峰值平顶效应,在不加优化的条件下,几乎不可以使用.现提出了一套改进方案,根据信噪比的高低和多径时延的大小,动态调整参与相关运算的循环前缀长度,并采用多点相关求均值的方法.仿真结果表明,该方案在信噪比低的高斯白噪声信道和多径衰落信道下,均可以得到尖锐的相关峰值,显著减少多径衰落信道下的峰值平顶效应,并且提高符号同步精度.     

基于完美抽样的最大似然方位估计方法

为了解决最大似然估计计算量大的问题,将马尔可夫蒙特卡罗方法与最大似然方位估计相结合,提出一种基于完美抽样的最大似然方位估计新方法.研究结果表明,该方法不但保持了原最大似然方位估计方法的优越性能,而且大大减小了计算量,把原方法的计算复杂度从O(LK)减少到O(K×J×Np).     

基于氮磷比的赤潮灾害危险度评估方法研究

 为了定量表示氮磷比对赤潮灾害危险度的影响,在赤潮藻类最大比生长速率的氮磷比耐受性模型和赤潮暴发基准细胞密度的基础上,建立了氮磷比与赤潮暴发时间的关系模型,并据此划分危险度等级且归一化得到危险度值,并以中肋骨条藻为例进行了应用分析。结果表明基于氮磷比的赤潮暴发时间模型受初始密度、氮磷比的影响,且随初始密度、氮磷比的变化呈倒高斯形态变化。依据赤潮藻类在不同氮磷比下的耐受特性,赤潮灾害危险度可划分为高危险度、中危险度、低危险度三个等级。在高危险度区,最大比生长速率大,赤潮暴发时间最短,赤潮发生的可能性最高;在中危险度区,最大比生长速率小,赤潮暴发时间长,赤潮发生可能性低;在低危险度区,最大比生长速率趋于初始比生长速率,赤潮暴发时间最长,赤潮发生可能性最低。     

不协调目标信息系统的知识获取

利用最大分布约简方法,找出不协调目标信息系统的最大分布约简,即重要的属性集,再根据规则归纳的7种形式和决策矩阵方法形成决策规则,并通过实验验证方法的有效性．     

Trainable unit selection speech synthesis under statistical framework

This paper proposes a trainable unit selection speech synthesis method based on statistical modeling framework. At training stage, acoustic features are extracted from the training database and statistical models are estimated for each feature. During synthesis, the optimal candidate unit sequence is searched out from the database following the maximum likelihood criterion derived from the trained models. Finally, the waveforms of the optimal candidate units are concatenated to produce synthetic speech. Experiment results show that this method can improve the automation of system construction and naturalness of synthetic speech effectively compared with the conventional unit selection synthe- sis method. Furthermore, this paper presents a minimum unit selection error model training criterion according to the characteristics of unit selection speech synthesis and adopts discriminative training for model parameter estimation. This criterion can finally achieve the full automation of system con- struction and improve the naturalness of synthetic speech further.     

基于最大峰度准则和判决引导的短波信道盲均衡算法

通过研究短波信道中的Watterson模型,将线性系统盲均衡中的最大峰度准则与输出信号的判决引导均方误差相结合,作为短波信道的盲均衡算法．针对传统梯度搜索方法容易陷入局部收敛问题,提出利用实数编码的遗传算法对准则函数进行最优化搜索．仿真实验表明,该算法收敛速度快和精确度高,能够大大提高均衡后的输出信噪比．     

使用机器学习对汉语评论进行情感分类

针对汉语评论的多种特征使用机器学习方法（如贝叶斯、 最大熵和支持向量机）, 解决了汉语评论的情感分类问题. 实验结果表明, 机器学习方法对汉语评论的分类效果较好, 支持向量机的表现最好. 句子级别和评论级别的准确率分别达到88.26%和91.79%.     

关于二元二次函数极值的一点思考

对二元二次函数极值的充分条件作了进一步的完善,给出了二元二次函数在H=AC-B2=0的情况下取极值的充分条件,从而对二元二次函数在此情况下能否取到极值作出了正确的判断.     

人工湿地数学模型研究

对建立的人工湿地数学模型在两种情况下进行了计算和讨论.在一级反应情况下ci≤km,米氏方程可以简化为r(ci)=-rmax/km ci,使用拉普拉斯变换对模型进行了求解及分析;在零级反应情况下ci≤km,米氏方程可以简为r(ci)=-rmax,使用分离变量法对模型进行计算;从而得到不同情况下,给出初值及边值污染物的相对浓度,为提高人工湿地污水处理提供了有力的理论依据.