多媒体广播系统中的卷积码纠错方法

介绍了多媒体广播系统中上位计算机与下位计算机之间数据通信的又一差错纠错方法-卷积码，编码器和大数逻辑译码器较简单，纠错性能更好。     

一种新的基于伊藤随机微分方程的预测算法

基于随机过程概率密度函数的峰谷点、协同扩散过程的漂移系数、马尔可夫链“移向中心点”的性质及其状态转移值之间的关系，探讨了构造伊藤随机微分方程的马尔可夫链近似模型算法．仿真结果表明，不论是线性序列还是非线性序列，马尔可夫链近似模型算法预测误差的方差不仅远小于Burg格型预测器的方差而且近乎为常数．该算法的这些性质对预测编码十分有利．     

Qualitative Robust估计建模时异常数据检测的一种新算法

本文研究了用 Qualitative Robust 估计建立随机过程 ARMA(p,q)模型时检测异常数据的新算法。构造了新的Ψ-函数,使之具有较宽的适用范围,既能使数据逐层压缩,又有利于检测异常数据;导出了迭代过程中异常数据估计量及其统计特性;锐化了异常数据对判决的影响;构造了最小距离判决规则;给出了迭代算法。Monte Carlo 模拟显示了良好的效果。     

’C5X DSP在自适应滤波器设计中的应用

’C5XDSP（DigitalSignalprocessors）具有改进哈佛结构、硬件乘法器、流水线结构、高效特殊指令集等特点，非常适合于自适应滤波器的设计。本文在分析了’C5XDSP结构特，文之后，介绍了利用这一特点实现的自适应滤波器的设计方法。     

随机信号的马尔可夫链估计（Ⅱ）

随机信号可用具有唯－强马尔可夫过程解的Ｉｔｏ随机微分方程表示，为了构造Ｉｔｏ方程（即构造扩散过程），本文以不可约正常返马尔可夫链的遍历理论为基础，介绍了一种概率分布未知而且多峰的平稳随机信号漂移系数和扩散系数的统计算法。利用白化变换和Ｔａｙｌｏｒ分布未知而且多峰的平稳随机信号漂移系数和扩散系数的统计算法，利用白化变换和Ｔｙｌｏｒ逼近，Ｉｔｏ方程可转换为局部线性化马尔可夫链预测模型。由于信号的动态范     

‘G5XDSP在自适应滤波器设计中的应用

‘Ｃ５ＸＤＳＰ具有改进哈佛结构，硬件乘法器、流水线结构、高效特殊指令集等特点，非常适合于自适应滤波器的设计。本文在分析了’Ｃ５ＸＤＳＰ结构特点之后， 利用这一特点实现的自适应滤波器的设计方法。     

随机信号的马尔可夫链估计

随机信号可用具有唯一强马尔可夫过程解的Ｉｔｏ随机微分方程表示，为了构造Ｉｔｏ方程（即构造扩散过程），本文以不可约正常返马尔可夫链的遍历理论为基础，介绍了一种概率分布未知而且多峰的平稳随机信号漂移系数和扩散系数的统计算法。利用白化变换和Ｔａｙｌｏｒ逼近，Ｉｔｏ方程可转换为局部线性化马尔可夫链预测模型。由于信号的动态范围可被白化算子所压缩，马尔可夫链的方差就得到了有效控制，本文还给出了这些模型的非爆破     

噪声中1/f类分形参数估计的新方法

噪声中1／f类分形信号参数β、σ^2和σ^2w通常用极大似然(ML)法予以估计，然而ML迭代算法极为繁复，且受到谱指数γ范围(γ∈(0，1))的影响，故该方法并不适合于分数布朗运动(FBM)这种分形信号的优良模型，而文中基于小波分析求取了噪声中FBM参数β、σ^2和σ^2w的估计值,理论分析和实验结果表明，与ML估计相比，该估计算法既简洁且效果良好，而且噪声不局限于高斯分布.     

多媒体广播系统中的卷积码纠错方法

介绍了多媒体广播系统中上位计算机与下位计算机之间数据通信的又一差错纠错方法—卷积码 ,编码器和大数逻辑译码器较简单 ,纠错性能更好