字符串相似度度量中LCS和GST算法比较

就字符串相似度度量算法的LCS和GST在概念、实现、效率方面进行比较分析,简要探讨了两种算法的应用领域.     

基于Chan氏算法和最近邻居算法的协同定位方法

在对定位算法中的测距和非测距算法研究的基础上,本文提出了在改进阅读器排布的定位空间中,将最近邻居算法与Chan算法结合,进行协同定位的方法。在设定的两种小范围仿真空间中,通过均方误差(RMSE)和误差累计分布曲线(CDF)两个定位精度评价指标对改进前后的算法进行比较,在噪声较小且误差均匀分布的环境下,改进算法的定位误差可90%控制在0.4m以内。     

基于KR-BM算法的多模式匹配算法改进

网络技术的高速发展对模式匹配算法提出了更高的要求,为提高模式匹配效率,文中首先对常用的单模式和多模式匹配算法进行分析,在此基础之上,提出一种基于KR算法和BM算法的多模式快速匹配算法。最后通过实验结果验证了此算法的可用性和高效性。     

快速PCA与MB-LBP融合的人脸识别算法研究

人脸识别目前存在的关键问题就是受可见光光照明暗的变化的影响极大,本文采用近红外对于脸部进行识别,在一定程度上将解决光照变化的影响。在近红外的基础上,文章提出融合快速PCA与MB-LBP对人脸进行特征提取,利用SVM算法对于脸部进行识别。     

基于自适应算法的实时系统调度问题研究

本文提出了在单处理器环境下,可抢占式任务进行周期性调度的一种算法。仿真实验结果表明,这种算法在系统没有超载情况下对于单处理器、可抢占式的环境是比较理想的。在系统超载情况下,最早截止期最先算法(earliest deadline first,EDF)不能很好地工作,而基于蚁群的调度算法(ant colony optimization,ACO),会付出更多的执行时间,这是这两种算法的局限性。采用本文提出的基于蚁群的改进调度算法在正常负载下,执行时间几乎与最早截止期最先算法一样;在超载情况下跟其他算法比较具有更高的效率。     

一种提高模式匹配速度的新方法

在分析了经典的BM算法以及一些重要的改进算法的基础上,根据首字符唯一的特点提出了一种新的模式匹配算法--BMX算法。该算法利用模式串首字符的唯一性,通过判断文本串后一位是否在模式串中出现以及下一位字符和模式串首字符的比较,能使最大位移量提升到,出现概率也显著提高。实验结果表明,BMX算法能够最大限度地跳过坏字符,大大减少了匹配次数和字符的比较个数,加快了匹配速度,效率优于BM、BMH、BMHS等算法。     

一种新的排序算法——端点排序算法

提出了一种新的排序算法：端点排序算法。其方法为：依次找出数据总数为N的数列最小和最大值,把二者放在本次所排数列的两端,再把剩余两端之间的数据总数为N-2的数列的最小值和最大值找出,放在此数列的两端,依此类推,直至数列中间,实现整个数组的排序。实验表明,该算法具有与冒泡排序更快的性能。在数据个数较多的情况下优于选择排序。     

一种新型的OFDMA系统调度算法

近年来正交频分多址接入（OFDMA,Orthogonal Frequency Division Multiplexing Access）技术在无线通信中的应用越来越广泛。针对OFDMA系统中的资源调度问题,介绍和分析了OFDMA系统中常见的分组调度算法-轮询算法、最大载干比算法和比例公平算法,并且提出了一种结合了遗传搜索的自适应调度算法。最后在此基础上对这四种分组调度算法进行了仿真和分析,仿真结果表明,不管是系统吞吐量还是公平性,自适应调度算法都有较好的性能提升。     

基于LMS-SMI算法的语音信号研究

介绍了自适应噪声抵消系统的原理和自适应算法。在应用LMS算法之前,先利用SMI算法得到更新方程的初始权值,即文中的LMS-SMI算法。这样可大大提高收敛速度,并稳定到最优解。通过仿真分析,应用此种算法,在进行语音增强时,依然可以得到较好的分离效果,达到提高语音信号质量的目的。     

一种变步长凸组合LMS自适应滤波算法改进及分析

为了避免单个滤波器在收敛速度与稳态误差上相互制约,从而导致系统性能降低的问题,本文采用凸组合最小均方算法（Combined Least Mean Square ,CLMS ）,将快速滤波器和慢速滤波器并联使用,同时为进一步改善CLMS算法的性能,对已有的变步长凸组合最小均方算法（Variable Step-size Convex Combination of LMS ,VSCLMS ）做出改进,提出了一种新的VSCLMS算法。在该算法中,对快速滤波器选用以最小均方权值偏差（Minimization of Mean Square Weight Error ,MMSWE）为准则的按步分析的变步长滤波器;对慢速滤波器采用以稳态最小均方误差（Least Mean Square , LMS ）为准则的固定步长滤波器。通过理论分析与仿真实验表明,该算法能够在噪声、时变以及非平稳的环境下保持较好的随动性能,且在各个阶段均保持良好的收敛性,与传统的CLMS、VSCLMS算法相比,不仅具有更快的收敛速度,而且拥有稳定的均方性能和较优的跟踪性能,为自适应滤波算法的研究提供了一条可行途径。     

信息检索排序算法研究综述

排序技术是信息检索系统进行结果处理的核心技术,排序算法的优劣直接影响系统的效率.将现有的排序算法分为基于链接分析和基于机器学习两大类,系统地分析了各自代表性算法,指出它们各自的优势和存在的不足,并指出不同算法在不同领域和场合所具有的优势,最后讨论可继续研究的课题.     

基于最小均方误差的时延估计方法研究

文章对最小均方误差时延估计方法做了详细的讨论,研究经典LMSTDE算法和约束类ETDE算法和ETDGE算法的原理,并从非相关背景噪声和相关背景噪声两方面入手,来分析静态时延下的估计性能。在非相关背景噪声下LMSTDE算法、ETDE算法和ETDGE算法均有着良好的估计性能;在相关背景噪声下,传统LMSTDE算法不能准确估计时延,而ETDE算法和ETDGE算法依然具有时延估计的能力。     

字符串模式匹配算法的研究及改进

串的模式匹配是一种重要的串运算。本文首先对朴素的模式匹配BF算法与KMP算法进行了分析,在此基础上寻求出一种简单实用、易于理解的字符串模式匹配改进算法。结果表明改进算法能减少模式匹配中字符的比较次数和尝试次数,提高模式匹配的效率。     

基于Otsu算法与直方图分析的自适应Canny算法的改进

Canny算子在边缘检测领域被广泛应用,但传统的Canny算子需要人为设定梯度阈值和合适的高斯标准差,因此自动化程度不高。为解决Canny算子的自适应性,发展了包括Otsu算法在内的自适应算法。但传统的Otsu算法存在定位精度不高,易受高斯滤波标准差影响等问题。在Otsu算法的基础上,通过对高斯滤波后梯度图像的分析与研究,对最大类间方差进行改进,从而提高自适应算法的稳定性。将改进后的类间方差与类内方差的比值作为阈值选取的评价标准,从而有效提高了自适应算法的定位精度。仿真表明,所提出的改进算法能有效提高Canny算法的定位精度和鲁棒性。     

修正激励函数对标准BP算法的改进

人工神经网络近些年来发展迅速,其理论的应用及研究涉及众多领域,并取得了诸多成果。BP网络的研究在众多神经网络中又是最受青睐的,它所采用的BP算法堪为经典,在目前的神经网络学习算法中应用也最为广泛。算法采用正向计算,误差反传的思想很好的解决了隐层联接权值的修正问题,但算法在细节处理上本身还存在一些问题,形成局部收敛等现象的产生,致使在实际应用中常有受阻,这也制约了BP网络的更快发展。本文主要针对算法中局部收敛与收敛速度慢等缺点,从修正激励函数角度对BP算法加以改进,设计出能避免其局部收敛的改进算法。     

基于SURF和FREAK的移动终端动态背景运动目标检测

针对使用移动终端检测运动目标时出现的背景偏 移,实时性不足等问题,本文提出一种基于 Speeded-Up Robust Features(SURF)和Fast Retina Keypoint(FREAK)算法的动态背景 补偿方法。首 先利用SURF算法检测特征点,接着利用FREAK算法对特征点进行描述,然后对特征点进行汉 明距离匹配, 最后使用随机抽样一致算法(Random Sample Consensus,RANSAC)剔除误匹配点。设计基于 移动终端的背景 补偿实验,结果表明,在旋转角度,光照条件和尺寸不同的情况下,该算法都表现出良好的 匹配效果以及实时性。     

最优化问题算法重用研究

为提高算法设计的效率以及缩小设计所需的时间,提出了算法重用的思想,即通过解决同一类型问题的算法框架来生成具体算法。并以N皇后问题的回溯算法为实例,介绍了算法设计过程。通过算法重用,文中可在解决这类问题的算法框架下,根据自身选择的实现函数,在框架下填充算法的具体细节,从而避免了算法设计的重复性工作,节省了设计所需的时间,提高了设计效率。     

MIMO-OFDM系统中一种改进的V-BLAST检测算法

在V-BLAST MIMO-OFDM系统中,ML算法是检测信号的最佳方式,但是算法的复杂度随着天线数目呈指数增长,因此很难在实际中得到应用.OSIC算法可以降低算法的复杂度,但是其误码率性能也下降了,降低的原因是无法防止误码的扩散.本文提出的ML-OSIC算法,是ML与OSIC的结合,在减少ML算法搜索次数的同时,能有效地避免层间干扰和误码扩散.仿真结果表明,本算法在降低算法复杂度的同时,得到了与ML算法很接近的性能.     

IRA码最小和译码算法的改进算法

研究了重复累积(IRA)码的简化译码算法.IRA码的BP译码算法具有较高的复杂度,为了降低复杂度,首先提出将最小和算法应用于IRA码.然而,最小和算法使译码性能降低约1.2 dB.为了在复杂度和译码复杂度之间取得较好的折衷,提出了对IRA码的最小和算法的改进算法:归一化算法和偏移算法.仿真结果表明,IRA码归一化算法和偏移算法在复杂度略有增加的情况下,性能得到明显改善.     

宽带智能天线系统中的频率补偿技术

在无线通信中,智能天线系统在抑制窄带多径干扰方面具有得天独厚的优势,但是用于宽带无线通信系统中时,就需要采用频率补偿方法.重点介绍基于频谱分解、聚焦和插值算法的补偿技术,并对这3种频率补偿技术的性能进行比较,结果表明在应用补偿技术的系统中,系统性能有显著的改善,其中插值算法具有最优的性能.