警戒雷达自适应频率捷变系统方案研究

在全相参体制警戒雷达系统中，采用自适应频率捷变技术对抗有源杂波干扰有多种不同的实现方案。本文对其中几种典型方案从技术、性能、难度、成本及生产调试等方面进行比较，对其中一种较先进的方案进行改进并提出具体方案使基在较低的成本条件下达到优越的性能，同时批量生产调试过程也较容易完成。     

基于最大模糊熵原则的低对比度图像阈值选取法

目前模糊集理论已经成功应用在许多领域,例如图像处理、自动控制、模式识别等方面.本文针对低对比度图像场景下,利用模糊理论及最大模糊熵原则找到最佳灰度阈值,把目标从背景中分割出来.在研究其他学者大量文章的基础上,本文改进了已有的隶属函数,使自适应阈值的选取过程大大缩短.经过对多幅低对比度图像采用多种分割方法,处理结果表明本文提出的方法切实可行,具有较强的场景适应能力.     

基于Matlab软件的蓝牙跳频改进算法

介绍了蓝牙跳频系统对跳频序列的要求,并且提出了一种改进的自适应跳频方案。基于C语言和MATLAB工具对原跳频系统和改进后系统分别进行了性能分析,仿真结果表明,本文提出的改进方案大大提高了系统的抗干扰能力。     

基于COM技术的自适应模糊PID控制器的设计

本文利用COM技术实现了MATLAB和Borland C＋＋Builder的混合编程，并在C＋＋Builder中开发了一自适应模糊PID控制器。仿真结果表明了这一方法的正确性和可行性，为自主开发高质量的工控软件提供了一条新途径。     

彩色数字图像的广义模糊自适应滤波

提出一类适用于彩色数字图像处理的模糊自适应滤波器，具有一种广义结构，选择不同的距离函数，则支持不同形式的已有滤波器。仿真结果显示这种滤波器性能优良。     

智能PID控制器在仪表中的应用

针对传统PID在智能仪表中难以实现准确的参数自整定问题,提出了一种基于单层神经网络的模糊自适应PID控制器的设计方案,该方案将单层神经网络用于模糊规则的建立和推理,使模糊控制具有自学习功能,可更好地适应复杂控制系统的参数自整定.通过MATLAB/SIMULINK平台,对其进行了仿真研究,仿真结果表明,该方案具有较好的鲁棒性、稳定性和实时性.     

基于自适应模糊聚类的LM-BPNN网络故障诊断

提出一种综合运用模糊聚类和神经网络改进算法的网络故障诊断方法.根据网络故障特征数据量大、且存在冗余和冲突的特点,基于模糊聚类思想,提出了以聚类中心为核、自适应半径来优选样本的数据预处理方法.在进行故障特征的学习训练时,针对BP神经网络用于网络故障诊断时训练次数多、收敛慢和易振荡的局限性,使用结合了Levenberg-Marquardt的改进算法.理论分析和实验结果表明,文中提出的网络故障诊断方法能达到诊断更快速、更准确的效果.     

一种用于移动通信的新型智能天线研究

移动通信中．在基站同时处理信道间干扰和多径衰落是一个比较复杂的问题。本文通过对移动通信中存在的多径衰落进行分析,结合智能天线中的自适应阵列天线的特点．提出了一个方案。初步仿真结果表明该方案对处理干扰和多径衰落有明显的效果，可为智能天线的进一步研究提供参考。     

一种基于自适应量化LDA模型的视频场景分类算法

传统的基于特征提取的视频场景分类算法都是使用固定的量化方案,在量化的过程中对信息的利用程度不高。本文针对这一点提出了一种自适应的量化方案,对于光流的位置和方向分别进行非均匀的量化。这样能够最大限度的保留统计得到的底层特征分布信息,从而提高最终场景分类的整体算法性能。本文详细分析了自适应量化的原理,给出了自适应量化的步骤和算法流程,随后文章对比了使用改进的自适应量化方案和传统算法的实验结果。结果表明,改进后的算法可以一方面可以减少LDA模型的输入词典规模,提高运算效率;另一方面改进后的算法在检测的成功率上高于传统的算法,能够有效提升算法性能。     

一种改进的语音信号非线性自适应预测编码方案

应用神经网络和Ｌｅｖｉｎｓｏｎ－Ｄｕｒｂｉｎ算法,本文提出一种改进的语音信号非线性自适应预测编码方案。用该方案实现了１６Ｋｂ／ｓ语音信号自适应预测编码器。实验结果表明,与原方案相比,本文提出的方案解码恢复后的语音质量有明显地改善。     

区分服务网络中自适应加权调度方案的研究

针对现有区分服务网络中多服务间带宽公平性问题，提出了一种自适应加权调度方案。该方案通过对本地节点缓存区指标的定期测量，计算得到在各队列间公平分配剩余带宽的调度权值。仿真结果表明，该方案可以在网络负载变化时自适应的快速调整到理想调度值，有效改进了带宽分配的公平性。     

自适应模糊进化算法

本文提出了一种基于自适应模糊函数估计器的进化算法－－自适应模糊进化算法，该函数估计器在进化过程中自适应地估计基因串适应度函数，减少了进化算法的运算量，最后，我们给出了进化设计模糊控制器的实验结果。     

协方差矩阵自适应演化策略学习机制综述

基于协方差矩阵自适应（CMA）的演化策略算法（ES）是一种优秀的、不依赖于梯度信息的随机局部优化算法.基于CMA的学习机制使其对搜索空间的任意可逆线性变换具有不变性,对于病态的、高度不可分的问题有优秀的求解能力.CMA学习机制具有较强的数学理论基础,这对设计其他演化算法有很好的借鉴意义.本文旨在详细分析CMA-ES的各种学习机制,并给出其所依赖的主要理论基础.最后通过实验比较CMA-ES各种变体的优势与不足,并着重比较本文改进的CMA-ES变体与其它变体在性能上的差异.     

一种基于降维处理的二维谱估计算法研究

本文讨论了H．Kimura和Y．Honoki提出的基于降维处理的高分辨率二维谱估计算法，并通过引入自适应定阶和“相关阵”正定性修正方法，对它进行了改进。经模拟分析表明，改进后的算法具有更高的计算效率和良好的性能。     

应用于Alamouti空时分组码的自适应卡尔曼信道估计

本文提出了一种应用于Alamouti空时分组码系统的联合数据检测和信道估计方案．该方案采用了一种可跟踪信道统计特性变化的新的动态信道模型，并提出了相应的自适应卡尔曼信道估计方法．该方法利用序贯更新先验信息的序贯可信度最大化方法估计系统方程的噪声方差，不需要估计最大多谱勒频移．与传统的卡尔曼信道估计相比，该方法具有较低的复杂度．仿真结果表明，本文所提方法的性能优于传统卡尔曼信道估计，特别是对于不同的最大多谱勒频移环境具有鲁棒性，具有实际应用的价值。     

基于直觉模糊熵的混合粒子群优化算法

为了提升粒子群算法的全局寻优与局部精细搜索能力并加快收敛速度,提出了基于直觉模糊熵的混合粒子群优化算法.该算法采用粒子的历史最优解信息构造直觉模糊熵的自适应函数,并将熵值作为扰动因子动态调节惯性权重,同时建立自适应全局最优粒子学习策略对扰动后的粒子进行训练,在保持多样性传播的基础上选择学习对象,使粒子探索更多新区域,实现种群间的协作与并行进化.通过仿真实验,将本文算法与两种衍生算法以及其他改进粒子群算法在11个测试函数上进行比较,结果表明,本算法在求解精度、收敛速度和寻优效率上均有更好表现.     

前视红外舰船图像的模糊分割算法研究

由分析海面舰船及其背景红外辐射特性入手，对前视海面舰船红外图像提出了一种新的自适应阈值张弛模糊分割算法，对目标进行图像分割．对本文提出的算法用实际红外图像进行仿真实验，取得令人满意的效果．表明本算法是可行和实用的．     

一种中频自适应均衡器的设计及实现

本文在文献[6]的基础上,提出了用组合钟均衡多径衰落的方案,用改进的kalman滤波算法和通过最优化方法获得了最优均衡电路,在国内首次提出了一个微机控制的中频自适应均衡器,此均衡器具有良好的补偿特性。     

全彩色LED显示的亮度与色度的关系

ＬＥＤ显示屏复现的颜色范围一般在基色所构成的色度三角形中，但它并不能起初地反映客体的颜色。这并不是环境亮度的影响，而是与彩色视显示屏本身有关。本文中引入几个概念来解释上述问题。并提出改进显示驱动方案来提高显示屏的显示质量。     

TDD-HSDPA/SA系统链路自适应技术性能分析及改进

理论分析了链路自适应技术在TDD-HSDPA/SA系统中遇到的信道质量波动较为严重的问题,提出了两种改进方案,通过动态系统级仿真进行了仿真研究,结果表明这两种方案可显著改进系统剩余误块率,并提升系统吞吐量。第一种方案更适用于TDD/FDD系统混合组网的情况,第二种方案适用于TDD系统单独组网的情况。