供应商网络结构特征多维层次聚集算法

针对传统算法在进行供应商网络结构特征分析时出现的聚集效果较差的问题,提出了供应商网络结构特征多维层次聚集算法.利用Spark框架对供应商网络中部分事实编码进行缓存处理;通过联机分析对编码结果进行转换,采用多维层次聚集算法实现对供应商网络结构特征的多维层次聚集处理.通过对比实验结果证明,该算法能够有效提高聚集效果,且其对供应商网络中无效节点的判断能力较好,能够有效实现对供应商网络结构特征的聚集处理.     

基于SVM的网络数据无监督特征选择算法

面向线性不可分的未知格式网络数据,提出了一种基于支持向量机的无监督特征选择算法。该算法通过非线性映射函数将不可分的网络数据映射到高维空间中,然后在高维空间中进行无监督的特征选择。该算法在特征选择之前不需要人工构造候选特征集合,直接从原始网络数据中自动地选择关键特征。利用人工数据集和网络数据集进行的实验结果表明:本文算法在特征选择可行性和有效性方面都有良好的表现。     

基于音频感知编码的减谱去噪和水印嵌入算法

将音频感知编码的减谱去噪和水印嵌入算法与编码算法有效结合在一起 ,通过合理利用编码过程中的变换和控制 ,使得新算法获得了优于传统算法的性能 ,并完善了软件编码器性能 .实验结果表明去噪算法提高了信噪比并改善了主观听觉效果 ;水印嵌入算法既避免了后续压缩编码过程对水印信号的损坏 ,又保证了其不可感知性     

粒子群算法在多传感器多目标跟踪的应用

多传感器多目标跟踪系统中,数据关联是其中的关键问题之一.它可以表述为多维分配问题,提出了基于粒子群优化算法的多维分配算法,它将多维分配问题中的目标代价函数极小化问题作为组合优化问题求解.通过在粒子群初始化步骤以及交叉和变异时充分考虑确认备选量测,缩小优化搜索范围,能较快找到最优解实现关联.在虚警和漏检、密集目标环境下,该算法应用于多传感器多目标融合系统仿真,结果表明所述算法在多目标数据关联中有较好的可行性和优越性.     

熵选择多重二进制编码

为了解决查询高维浮点型数据的近邻点需要计算代价昂贵的欧式距离,内存占用率较高的问题,将高维浮点型数据通过哈希映射函数映射为低维二进制编码,并保证同一样本点在两种空间内的归一化距离满足相似性。从而在实现近邻检索任务时,可使用代价较低的汉明距离替换欧式距离,达到降低检索复杂度的目的。为保证由哈希函数生成的二进制编码具有较优的近邻检索性能,本文首先基于查找机制得到数据集适应空间分布特性的二进制标签,然后利用SVM算法得到二进制标签的分类平面,并选择其中具有最大熵值的平面函数作为最终的哈希映射函数。为了进一步提高近邻检索性能,在训练阶段,初始化多种不同的编码中心点用以生成多重二进制标签,并得到与此相应的多重哈希函数和多重二进制编码。在检索过程中,建立了基于多重二进制编码的近邻检索体系,返回具有较小平均汉明距离的样本点作为最终检索结果。实验结果表明:与其他现存优秀算法相比,本文算法可以快速、有效地将浮点型数据转化为二进制编码,而且基于这些二进制编码的近邻检索性能较优。     

无人值守传感器网络的高性能分布式存储算法

为解决无人值守传感器网络的数据存储可靠性问题,提出了一种具有低通信成本和低访问成本的分布式存储算法．算法采用步数为cn的并行定向随机游走机制,将网络中的k个源数据包按照一定的接收概率分散存储到网络中所有的n个节点,在每个节点形成一个存储数据包．理论分析和实验结果表明,基于该算法的存储过程完成之后,即使有部分传感器节点损坏,Sink节点只要随机收集到k+ε,ε大于等于11个存储数据包,就能成功地计算出原来的k个源数据包．与具有代表性的基于LT码的算法相比,文中算法将存储每个源数据包的通信次数从约3nlnn降至约3n;将读取源数据包的节点访问次数从大于k+100降至约k+11．     

基于信赖域的无线传感器网络节点定位算法

在无线传感器网络中, 基于测距的无线定位方法通常基于各类测距模型, 以最小二乘法估计位置初值, 再利用优化算法提高定位精度. 由于测距过程受到各类噪声及其分布变化的影响, 在低信噪比情况下传统优化算法存在精度降低、收敛性差等性能恶化的问题, 通常导致估计的结果不是最优. 针对这一问题, 将信赖域算法用于迭代优化过程, 使用锥模型函数逼近定位目标函数, 将目标函数的优化过程转变为一系列最优化子问题. 仿真结果表明, 该方法性能稳定, 收敛速度快, 在低信噪比环境下比传统算法具有更好的定位性能.     

无线传感器网络的数据存储与查询技术

针对无线传感器网络中的数据特点,介绍了无线传感器网络的总体结构和功能,对传感器网络中的外部存储、本地存储和数据中心存储等3种数据存储方式的通信成本进行了比较,研究了无线传感器网络的数据存储与查询优化技术,并举例说明了几种查询优化方法.     

基于DaVinci技术的嵌入式Web视频监控系统的设计

提出一种基于Da Vinci技术的嵌入式Web视频监控系统设计方案,该方案利用TI高速双核信号处理器TMS320DM6467和嵌入式Linux操作系统为平台,完成视频信号的H.264编码、传输和存储,并在此基础上搭建嵌入式Web服务器,用户在浏览器中登录Web服务器后可以进行实时监控;还提出一种基于率失真优化方法的改进型码率控制算法,使用该算法可明显提高视频流的编码速率及改善编码质量.实验结果表明:使用该算法所得平均码率误差比JVT-G012算法低1.2%,而信噪比PSNR提高了1.16 d B.本系统具有很强的实时性、交互性、视频质量高等优点,可广泛应用于远程视频监控.     

基于小波变换的二相编码信号检测

针对低信噪比条件下相位编码信号检测效果差的问题,运用粗细定位相结合的思想,采用双尺度小波变换对二相编码信号进行了研究。该方法在大尺度的模值点上,对信号的奇异点进行粗略定位;在小尺度的模值点上,对信号的奇异点进行精确定位,进而实现了对二相编码信号的检测。通过仿真实验表明,该算法在信噪比优于0dB的情况下,可以较好地完成信号的检测过程,当信噪比优于3dB时,检测概率高于95％。     

并行组合脉冲MIR UWB通信系统建模与仿真

提出一种并行组合脉冲的多带脉冲超宽带通信系统,利用r-组合数据映射算法实现发送脉冲和子带的灵活选择.构建系统模型,并对系统的比特误码性能进行仿真分析.结果表明,大信噪比条件下并行组合脉冲的多带脉冲超宽带系统的比特误码性能优于常规多带脉冲超宽带系统,并可实现不同的数据传输速率.     

一种高效处理三维信号的自组织映射算法

针对传统自组织映射算法难以实现三维信号的非线性映射问题,提出三维自组织映射算法。采用二维输入层和三维输出层的神经网络结构,将邻域算法、竞争算法、学习算法和初始化算法的三维自组织映射算法应用于三维立体图像压缩编码。仿真实验表明,三维自组织映射算法的重构图像具有较好的峰值信噪比和主观品质。     

合作博弈下无线传感器网络功率控制策略

无线传感器网络在动态变化的信道和干扰环境工作时,为获得较高的信干噪比,节点会提高发射功率,致使节点间的干扰不断增大,为抵消其带来的消极影响,节点将继续增加发射功率,这将导致网络环境逐渐恶化,同时过多浪费节点能量.针对以上问题,本文提出一种合作博弈下无线传感器网络功率控制策略,为使节点能够更加精准的根据周围环境信息动态调节发射功率,算法引入节点间距离作为干扰权重因子以修正有效干扰模型,进而改进信干噪比模型;基于合作博弈理论将节点信息传输速率和自身剩余能量整合,建立合作博弈下的效用函数,在对不同效用权重因子下的归一化信息传输速率、发射功率方差值、信干噪比和网络效用4种结果进行综合权衡后,得出适当的效用权重因子值,并证明效用函数存在纳什均衡解,通过算法多次迭代后得出使网络效用达到最高时的节点最优发射功率.仿真结果表明,本文算法得出的最优发射功率方差小,算法收敛速度快,网络在节点较低发射功率时即可获得较高的信干噪比,网络生存周期得以延长,实现更高的网络效用.     

MIMO-OFDM系统中的子载波间干扰消除

推导了一种在快衰落频率选择性信道下适用于多输入多输出正交频分复用(MIMO-OFDM)技术的系统模型.应用这个模型,分析了信道在一个传输符号内的时变特性带来的影响,它破坏子载波间的正交性,从而引起严重的子载波间干扰(ICI).针对这一问题,提出一种频域迭代子载波间干扰消除算法.通过将信道传输矩阵分离为数据部分和ICI部分,首先利用迫零算法获得发送信号的初始估计值,由信道的ICI矩阵生成干扰信号,从接收信号中减去干扰,之后利用数据矩阵和并行干扰抵消算法来消除不同发送天线上相同子载波的多流干扰.仅考虑邻近18个子载波带来的干扰,在其性能与原算法几乎相同的条件下,可以极大地降低计算复杂度.仿真结果表明该算法在不同的多普勒频移条件下能有效消除子载波间干扰,并且在低信噪比下逼近准静态信道下系统的性能.     

基于数据分析的DEFLATE算法特征研究

DEFLATE压缩算法作为计算机领域中使用最广泛的开源压缩算法,大量网络协议和应用程序使用该算法对数据进行压缩处理。在当前大数据时代,无论对数据压缩算法进行适应性改进,还是为网络流量识别中的压缩流量识别提供依据,都需要对数据压缩算法特征进行分析研究。采用数据分析方法,根据DEFLATE算法流程特点,对算法进行模块分割,设计卡方、信息熵、加权累积和、字节游程均值4项分析指标,对DEFLATE算法特征进行分析研究,发现其包含的LZ77模块压缩性能和整个算法联系紧密,不同类型数据经过DEFLATE算法压缩后,分析指标在趋向一致的同时又表现出一定的区分性,表明DEFLATE算法在压缩效率方面较为依赖LZ77压缩模块,相比压缩前数据,压缩数据更加趋近于随机数据,另外不同类型文件对应的压缩数据,其统计特征也表现出一定的差异性。     

基于色彩分类的查找表图像逆半调方法

将灰度图像的查找表逆半调算法扩展到彩色图像的逆半调,虽然考虑了彩色图像中三通道的色彩相关性,但简单地以半调值为索引值向映射表中添加连续值,不仅使映射表中的数据不够真实,也使得逆半调图像质量受半调噪声影响而降低。为此,提出一种色彩分类存储的查找表彩色图像逆半调方法,它首先从连续图到半调图对像素值进行色彩配比,然后判断配比值：若两值的色彩配比值相等或相近,则以半调值为索引,将连续值存入查找映射表中;若不相近,则将该值存入一个替补表中,作为查找表估值的依据。实验证明,色彩分类的查找表图像逆半调效果图的视觉效果比查找表彩色图像逆半调效果图的好,且其峰值信噪比、色彩还原程度、色彩倾向值均高于查找表方法所得值。     

一种新的化工过程历史数据压缩方法研究

为了对化工过程的历史数据进行压缩处理以减少数据的存储空间，给出了一种新的数据压缩方法.该方法基于整数小波变换和多级树集合分割编码，对原始数据进行5层整数小波分解，得到小波系数和相应的时间方向树，使用多级树集合分割编码对小波系数进行编码，输出位平面，再利用自适应算术编码对输出的位平面进行编码，进一步提高压缩比.应用该方法对一造纸厂的温度数据进行压缩和还原，仿真结果表明，该方法无需浮点运算，编码时利用了原始信号在各尺度下小波变换系数的自相似性，具有计算复杂度低、数据压缩速度快、压缩比高和重构误差小的特点.     

工业过程操作优化可视化方法:降维分析法

应用降维分析法把多维空间的样本数据降维映射到二维平面上的同时，可生成目标函数的等值线。由二维平面上的映射图像可展现多维空间数据的拓扑构形和特征。利用映射图像可以直观地剔除异常样本数据、选择优化决策变量和预测最优操作点和优化方向。用实例演示了降维分析法的有效性。     

基于多维空间仿生信息学的目标识别新算法

利用Bag-of-words模型构造了Codebook高维空间,将图像向量映射成Codebook空间中的样本点,并根据仿生信息学的同源连续性原理,使用神经网络分类器找到不同类别目标在Codebook空间中的最佳划分,从而提出了一种基于仿生信息学的目标识别算法。通过实验对影响分类器性能的若干因素进行了详细分析,实验结果表明,本文提出的方法有效可行。     

管道泄漏信号的无损压缩技术

为满足在空间和硬件性能约束下的实时海量数据存储要求，系统通过预测器和Rice编码实现了在相应硬件条件下获得最佳数据压缩比的算法，并根据所采集到的管道泄露信号特征及系统自身特点，给出一种实时无损压缩算法.该算法适合于管道泄漏信号、管道泄漏检测定位系统硬件条件下的均值预测器及基于上下文建模的Rice编码，并且在该管道泄漏检测定位系统数据的采集过程中使编码得以实现.实验结果表明，均值预测器能够较好地减少管道泄漏信号数据间的相关性，大大降低管道泄漏信号的信息熵，验证了该算法的有效性与实用性.预测器与基于上下文建模的Rice编码相结合的方法，可以满足管道泄露数据压缩存储的特殊要求.