基于压缩感知的DOA估计方法研究

压缩感知是近年来应用数学界提出的一套关于稀疏信号采集和重构的新理论,它突破了传统奈奎斯特采样定理的限制,以远少于传统奈奎斯特采样定理所需的测量数据就能够精确恢复原信号或估计信号的相关参数。将压缩感知理论应用到DOA估计,可以解决传统DOA估计中高采样率、以及较多辐射源信号条件下难以定位的限制。研究了基于压缩感知理论的DOA估计方法,并利用MATLAB进行仿真,通过与传统MUSIC算法比较可知,基于压缩感知的DOA估计方法具有显著的优势。     

基于小波变换的电生理信号压缩采样与重构

压缩感知是一个新兴领域,该理论可对信号以低于奈奎斯特采样率的速率进行成比例压缩采样,用来降低数据存储。本文基于压缩感知和小波变换,设计并实现了神经动作电位信号的压缩与重构。首先在小波域构造了64位神经动作电位信号的稀疏矩阵,然后设计了64位神经动作电位信号的2：1压缩矩阵与OMP（OrthogonalMatchingPursuit）重构算法,并通过编程仿真实现,可以完成信噪比较高的压缩信号的高精度恢复。仿真结果表明,重构信号与原信号的关键值相对误差小于15％。     

基于稀疏快速傅里叶变换的信号压缩处理

随着数据采集能力和采样频率的不断提高,采用传统的奈奎斯特采样定理会获得海量的数据,这给信号的存储和传递带来了极大挑战。提出基于稀疏快速傅里叶变换的信号压缩方法,利用信号在频域的稀疏性,压缩信号所需的存储空间,在保证拥有足够小的误码率的前提下,以高概率重构原始信号。     

基于压缩感知的局部场电位信号重构算法研究

研究局部场电位信号(Local Field Potential,LFP)的重构问题.依据传统的采样定理对LFP信号进行采样,将会产生庞大的数据量,为LFP信号的传输、存储及处理带来巨大压力.为降低LFP信号的采样速率,减少有效的采样样本,提出压缩感知的局部场电位信号重构的新方法.利用LFP信号在变换域上的稀疏性,通过随机高斯测量矩阵将LFP信号重构模型转化为压缩感知理论中的稀疏向量重构模型.仿真结果表明,采样速率为奈奎斯特采样速率的一半即可准确重构LFP信号,且正交匹配追踪(OMP)重建算法要优于基追踪(BP)重建算法;当选用离散余弦矩阵(DCT)作为稀疏表示矩阵时,信号在正交匹配追踪和基追踪两种重构算法下都有很高的重构精度.     

压缩感知理论及其OMP算法FPGA实现研究

奈奎斯特定理要求采样频率不得低于信号最高频率的2倍,这使得高频信号的硬件采样实现变得较为困难。压缩感知(Compressive Sensing,CS)理论从研究信号的稀疏性出发,指出在一定条件下可以用低于奈奎斯特定理的频率对信号进行采样。介绍了压缩感知理论及其OMP重构算法,设计了OMP重构算法的FPGA实现的总体框图和各模块框图,编写了Verilog HDL程序代码,并给出了在Quartus II中的仿真结果,和Matlab仿真结果对比,压缩重构效果比较理想。     

基于压缩感知的数据压缩与检测

在无线传感器网络（ WSN）中,以往都是采用奈奎斯特技术对信号进行采样并重构,而随着信号频率的增加,应用奈奎斯特技术会使成本大幅度的增加,这是人们所不乐见的。针对这一问题,近年来出现一种新的技术即压缩感知技术,它能利用更少的数据和合适的重构方法得到更精确的原始信号。将稀疏贝叶斯学习（ SBL）和压缩感知联合起来,形成了一种在有噪声的情况下更好重建可压缩信号的方法,并进一步将这种方法应用在WSN中,可以在误差允许的范围内有效控制测量数据的维数,在保证一定误差的同时还减少了成本,提高了算法的效率。     

基于压缩感知的电力系统故障选线研究

为了解决电力系统故障选线中信号的采样、传输和存储问题,提出了一种全新的基于压缩感知理论的信号压缩的方法.该方法的采样频率不用考虑奈奎斯特采样频率.采样的信号是有选择性的部分信号.并通过设计重构算法来准确恢复该全部信号.考虑到一般条件下信号稀疏度不确定性,采用一种分割增广拉格朗日收缩算法(SALSA)来重构这些稀疏度不确定的信号.通过采用快速傅里叶变换基与高斯随机矩阵并且和SALSA相结合能够很好地实现信号压缩重构.对重构信号采用小波分解,获取重构信号的主要特征,分析零序电流模极大值的极性,找出其中一条与另外两条零序电流模极大值极性不同的线路,从而确定此线路为故障线路.     

基于压缩感知理论的图像压缩技术研究

压缩感知理论是近年来信号处理领域诞生的一种新的信号处理理论。相较于传统的奈奎斯特采样定率,压缩感知理论采样数据量少,节省了后续处理时间和存储空间,这使其在信号处理领域有着广阔的应用前景。首先讨论了应用压缩感知理论的三个关键问题:信号稀疏表示、随机测量矩阵设计、信号重构算法,初步研究了压缩感知理论在图像压缩技术中的应用,给出了在不同压缩率下的重构图像和PSNR。计算机模拟结果表明了理论的可行性。     

基于小波稀疏的心电信号压缩感知

为降低可穿戴心电监护系统的实时数据量,以方便数据存储、传输,探讨了小波稀疏域下心电信号压缩感知采样和重构过程,以得到小波稀疏域下的心电信号最优压缩感知方法.从压缩率、重构精度和重构耗时角度,分析了心电信号在以Daubechies、Coiflet、Symlet、Biorthogonal、ReverseBior等小波构建的变换矩阵下的稀疏性能,研究了伯努利、循环、高斯、哈达马、托普利兹等观测矩阵的采样性能,完成了不同重构算法的结果分析,提出了基于db4小波滤波稀疏、伯努利观测矩阵采样、GOMP重构的心电信号压缩感知采样方法.基于MIT-BIH数据库的实验结果表明:该方法在心电信号压缩比(CR)达68.75％时,重构均方根差百分比误差(PRD)约为1％,且重构用时短,具有显著的应用优势.     

一种基于随机解调结构的心电信号压缩采样方法

针对可穿戴装备实时监测心电信号中的大数据量、高功耗问题,提出了一种随机解调结构压缩采样心电信号方法.从压缩率和重构精度角度,分析了随机解调结构的采样相位、滤波器模块参数、单次采样时间及稀疏度阈值对心电信号重构的影响,完成了基于正交匹配追踪(OMP)、广义正交匹配追踪(GOMP)、稀疏度自适应匹配追踪(SAMP)、分段正交匹配追踪(StOMP)、正则化正交匹配追踪(ROMP)、压缩采样匹配追踪(CoSaMP)、子空间追踪(SP)等不同重构算法的最优结果分析,实现了心电信号的亚奈奎斯特频率采样.基于MIT-BIH数据库的仿真实验结果表明:提出的随机解调结构压缩采样方法,可以以亚奈奎斯特频率采样心电信号,通过重构算法达到奈奎斯特频率采样的效果,在可穿戴健康监护装备领域具有显著的低功耗低数据量应用优势.     

一种改进的心电信号预处理方法研究

心电信号是典型的强噪声下的非平稳微弱信号,减小噪声的干扰对心电信号的分析有着十分重要的意义,因此,有效的滤波方法一直是该领域学者关注的热点问题。本文在基于小波变换心电信号分析研究基础上,针对小波去噪时分解只作用于低频部分,从而忽略了高频区域中一部分有用信号的问题,提出了一种采用改进小波包理论实现心电信号去噪的方法,利用小波包在消除信号噪声方面具有更为精确的局部分析能力的特点,采用了‘db4’小波和＂最优基＂选择的方法,对心电信号进行消噪。以MIT-BIH心电数据库中心律失常数据仿真实验,得到了较理想的去噪效果。对比该方法与小波滤波去噪,发现基于小波包的心电信号去噪具有更优良的去噪性能。     

VoIP认证与计费的设计与实现

基于RADIUS的VoIP认证系统，采用分散受理、集中管理的接入认证管理体系，数据集中存放在认证中心(RADIUS服务器)，用户身份认证由PC向网守发起，网守通过RADIUS协议向认证中心的认证服务器发起认证请求。这样，可以保证用户安全地使用网络资源，以确保用户身份的合法性。同时其落地话单经过处理，可进行计费及其它帐务处理。文中论述了RADIUS对VoIP的支持，提出了一个Gatekeeper与RADIUS结合的整体解决方案。     

基于CAN总线实时应用的可靠调度性研究

CAN总线是一种高级的串行通信协议,适用于各种分布式控制系统。在实时应用中,标准的CAN协议使用静态优先级算法,对传输信道的利用率比较低。对基于CAN总线通信的动态优先级调度算法进行研究后,提出了一种基于指数分配方式的MTS算法,在保证强实时性消息的同时兼顾了低优先级消息的公平性。     

VCR智能无扰动特性的精确数值运算

根据智能变进制(VCR)的变溢性、拓展性及申缩性有机结合的技术,提出一种新颖智能的、无数字扰动的精确数值运算.该运算结果值的精确位数.是可以任意或无限地确定的,它可以很好地解决了计算机数值分辨率即由CPU字长制约的有效数字位教不足而造成的数值精确计算PC(Precise Computing)的扰动性问题,例如对中国古代数学家祖冲之曾研究圆周密率π值实验数据(π=355/113)的除法精确计算.     

深度强化学习研究综述

深度强化学习是指利用深度神经网络的特征表示能力对强化学习的状态、动作、价值等函数进行拟合,以提升强化学习模型性能,广泛应用于电子游戏、机械控制、推荐系统、金融投资等领域。回顾深度强化学习方法的主要发展历程,根据当前研究目标对深度强化学习方法进行分类,分析与讨论高维状态动作空间任务上的算法收敛、复杂应用场景下的算法样本效率提高、奖励函数稀疏或无明确定义情况下的算法探索以及多任务场景下的算法泛化性能增强问题,总结与归纳4类深度强化学习方法的研究现状,同时针对深度强化学习技术的未来发展方向进行展望。     

基于LVM 的系统扩容技术研究

近年来,随着大数据业务的使用,系统在运行时会产生大量的数据信息与日志文件并保存在磁盘中。由于在系统规划初期,对系统分区大小规划预期不足,很难合理规划磁盘空间,造成后期系统运行中经常出现系统分区磁盘不足的问题。当发生此类告警时,通常的分区很难动态调整大小,通常采用暂停业务,更换磁盘,数据备份与恢复的方式,该方式操作困难,程序复杂,有数据丢失的风险。在Linux系统里使用LVM(逻辑卷)技术,支持在线空间扩容,可以在用户无感知的情况下扩展系统分区容量,达到合理利用磁盘空间的目的。本文介绍了LVM技术,并在Linux系统里将分区做成逻辑卷,达到合理利用磁盘空间的目的。     

区域生长辅助的地图配准在室内定位中的应用

地图匹配（ MM）算法通过粒子滤波（ PF）利用室内地图信息来抑制基于惯性传感器的室内定位系统的误差累计。利用区域生长（ RG）算法结合当前步长和方向信息在地图上找到合理的落脚范围,并以此来判断粒子的有效性。这种方法能有效改善地图配准算法的实用性和计算复杂度。提出一种改进的零速度（ ZV）检测算法能准确提取步伐信息,间接提升了零速度更新（ ZUPT）算法和地图配准算法的精度。实验结果表明：该算法的定位误差小于1.0%,定位精度比单纯的航位推算（ DR）算法平均提高了5.97%。     

基于CnV结构的自动语言辨识研究

与说话人识别、连续语音识别相比,自动语言辨识是一个相对较新的研究,而且是一项较难的课题。与音素配位学相比较韵律是语言辨识的更有希望的一个语言辨识特征。论文介绍了一种基于伪音节结构CnV的自动语言辨识方法,该系统提取了辅音、元音构成的伪音节结构的MFCC和!MFCC特征参数,使用了与语言无关的GMM算法模型化该特征。经过对OGI-TS数据库中的英语、法语、汉语测试表明,元音、辅音特征信息在语言辨识中起到一定作用,伪音节结构模型也是语言辨识的有效模型之一。     

综合系统管理与网络管理实现技术的研究

该文提出了适应于大型计算机网络和通信网络及应用系统的综合系统管理与网络管理体系结构,研究了基于大型数据库和Web技术的网管、网络自动拓扑发现、策略描述与策略服务以及资源依赖性分析服务等关键技术。该文将这些关键技术应用到综合系统管理与网络管理原型系统的工程实践中,为最终研制高性能、可伸缩和实用的系统管理与网络管理产品提供强有力的技术支持。     

基于数据仓库的数据采掘技术应用

本文首先分析了基于数据仓库的数据采掘的主要方法,技术和应用,然后通过实例讨论了数据采掘在股票分析与决策系统中的应用。