应用欠采样技术的多正弦波频率估计方法研究

为了解决高频段信号由于受到A/D转换器和后续信号处理器件运算速度和成本的限制,提出一种用欠采样获得Nyquist采样的信号处理方法。将信号分成两路进行欠采样,根据两路信号构造一个新信号,得到一个虚拟的Nyquist采样值,进行傅里叶变换,单信号时直接得到所估计信号的频率值;多信号情况下在得到各信号频率估计值的同时,会得到因频率“交叉”引起的虚假频率点,通过对双路傅氏变换的结果进行处理可以消除虚假频率点。仿真实验验证了该方法的有效性。     

压缩感知在传感器节点信息采集中的应用

随着无线传感器网络的快速发展,海量数据的处理、存储与传输给传统的以高速ADC和存储通信设备带来了巨大的压力.由于传感器节点采集的感知数据具有时间相关性,本文提出基于压缩感知理论的采样压缩方法,其打破了传统奈奎斯特采样定理的限制,在前端只需远低于奈奎斯特采样频率采样信号就可以完成对原始信号的精确重构,并构造了基于压缩感知的模拟信息转换器(AIC)模型.最后通过以Matlab为平台进行实验仿真,结果表明:该模型可以用较少的观测值即可精确重构稀疏信号,并且其重构精度与观测数M、稀疏度K有关.     

改进匹配追踪算法及其在图像压缩中的应用

压缩传感,是近年来新出现的一种采样定理。它的特点是对信号进行采样所需要的条件远远小于Nyquist采样速率。这种采样定理要求信号是稀疏的或者是可压缩的,并能在采样时对信号数据进行压缩,然后通过非线性重建算法完美重建信号。它突破了Nyquist采样定理,因此具有广阔的发展前景。重建算法中有一类称为匹配追踪算法,文中围绕改进的匹配追踪算法在图像压缩中的应用展开了研究,对OMP算法、ROMP算法进行了实现,并对算法本身以及其重构效果做出了比较;针对按列处理速度较慢的缺点,使用了分块处理的方法,降低运算时测量矩阵的规模,实验表明,分块处理确实能够加快运算速度。由于自然信号进行稀疏变换后,稀疏度不确定,造成重构时迭代次数不够合理。针对这个现象,文中提出了如何确定合适的迭代次数的方法,提高重建的精确度。这个方法本身会消耗时间,可以在权衡了重构精确度要求和时间要求后确定是否使用。     

基于压缩感知和改进自适应正交匹配的稀疏信号重构

针对传统香农-奈奎斯特采样定理指出在保证原始信号重构精度的前提下,采样频率必须为原始信号频率的2倍,提出了一种基于压缩感知理论和改进的自适应正交匹配追踪算法的稀疏信号重构方法;首先引入了压缩感知模型和信号重构目标函数,然后在对经典正交匹配追踪类算法进行分析和总结的基础上,为克服其不足,设计了一种二次筛选支配原子集的方法,即通过计算信号的QR分解并计算具有最大势能的原子从而得到能量候选原子集,通过计算余量与原子的相关性选出相关性最大的原子从而得到相关候选原子集,并将能量候选原子集和相关候选原子集的交集作为最终支配原子集;最后定义了具体的采用自适应正交匹配算法实现信号重构的算法;在Matlab仿真环境下试验,结果表明:文章方法能有效地进行稀疏信号重构,具有较小的重构误差,且与其它方法相比,具有收敛速度快和重构效果好的优点。     

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.     

改进的毫米波复数网络稀疏成像算法

针对基于压缩感知的重构方法耗时巨大的问题,从信号恢复的角度提出了一种基于深度学习方法的稀疏成像方案。首先,构建基于复数卷积的U-Net网络。其次,将欠采样信号输入网络得到满采样信号。最后,使用距离维脉压的二维匹配滤波算法重构出目标。实验建立在不同稀疏度和不同采样间隔下的欠采样仿真数据集中,并与传统和最近的信号处理方法进行对比。再使用实测数据进行验证,实验结果表明该算法在重构耗时以及图像平均梯度上具有更好的表现。     

基于模拟信息转换器的物联网海量数据处理研究

针对大规模物联网应用的海量数据处理信息获取效率低、硬件成本昂贵的问题, 依据压缩感知(compressed sensing, CS)理论, 建立了一种模拟信息转换器(analog to information converter, AIC)数据处理系统模型。模型以MATLAB/Simulink为平台, 分别设计了信号的解调、过滤、采样、重构等功能模块, 并对不同频率分量的信号进行处理。实验结果表明, 该模型可以较低采样率、高压缩比精确重构稀疏信号, 重构效率与观测数M、抽取行数K以及信号频率分量相关。     

管道泄漏模拟声发射的压缩感知及经验模态分解

管道泄漏监测中常用到声发射信号检测技术。压缩感知理论是一种高效的信号采集压缩处理方法,将其应用到模拟声发射信号的采样重构中,可以使信号采样不再受Nyquist采样定理的限制,降低了数据采集成本,通过重构算法实现对原始信号的精确重构。进而对重构声发射信号进行分解,通过对比信号的经验模态分解,集合经验模态分解和掩膜信号法分解结果,表明掩膜信号法能有效抑制分解过程中存在的模态混叠现象,使分解结果更加精确有效。为声发射信号的特征提取打下坚实基础。     

频谱无混叠采样和信号完全可重构采样

通过对采样定理的分析,指出频谱无混叠采样和信号可完全重构采样并不等同,并给出和证明了实现这两个采样的条件,从而全面地回答了在何种条件下,经典采样定理中的最低采样频率可以等于信号最高频率的二倍.作为最低采样频率问题的最典型例子,本文对正弦信号的采样和重构问题作了进一步的分析,揭示了二倍信号频率的采样导致正弦信号相位信息丢失的原因.本文对如何在应用中正确地确定最低采样频率,提供了有益的参考.     

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。     

设计知识产权的归责与请求

知识产权侵权归责原则是知识产权侵权法理论的核心问题,也是司法实践中处理知识产权案件的重要准则,因而很值得探讨。我国学术界和实务界对这一问题的认识存在分歧,其中一种突出的观点是主张无过错责任原则。但在设计知识产权问题上,该原则显得非常不符合行业现状和需要。作者主张设计知识产权侵权归责应实行过错责任原则,并在考察侵权行为法、知识产权法相关原理的基础上对无过错责任论提出质疑。     

点式超声波流速仪设计

点式超声波流速仪根据超声相位偏移测量原理设计而成。其核心是装在壳体内的单片机测控系统，能实时、连续、自动测量及显示特定测点的流速和流向。由于采用了声速补偿方法，保证了测量精度。     

校园网QoS的实现分析

QoS是在计算机网络上实现多种不同应用或综合业务的关键。从OSI第二层与第三层出发,对在以千兆位以太网为主干的IP校园网络中实现QoS功能进行了深入的探讨,并给出了3种不同QoS解决方案及其比较。     

现代图学教学中的图感因素探析

为探索工程图学的有效教学方法,论文从心理学的角度在对图感因素进行 深层分析和认知的基础上,研究丰富了图感的概念及其本质特性;结合教学工作实际探索了 图感培养的方法,以期创造更加符合认知规律的教学模式,更好地提高学生的图学文化水平 和图学思维能力。     

Quantitative Estimation of the Presence of Cause-and-Effect Relations in a Sequence of Observation Results

A measure is proposed that makes it possible to quantitatively characterize the ordering of a dynamic series of statistical observations. It is shown that a scale can be constructed that is based on this measure and allows one to interpret the behavior of a sequence of observations in terms of levels of cause-and-effect relations between an attribute-argument (parameter) and an attribute-function (response).     

Approximation processes for resolvent operators

We introduce general sequences of linear operators obtained from classical approximation processes which are useful in the approximation of the resolvent operators of the generators of suitable C ₀-semigroups. The main aim is the representation of the resolvent operators in terms of classical approximation operators. Work performed under the auspices of PRIN 2006–07 “Kolmogorov equations” (coordinator G. Da Prato)     

防御DDoS攻击算法

目前,对商业服务器攻击方式主要有两种,包括拒绝服务（DoS）攻击和分布式拒绝服务（DDoS）攻击。这种攻击类型属于命中一运行类型。DoS／DDoS攻击因为不够灵敏而不能绕过防火墙等防御．即DoS／DDoS攻击向受害主机发送大量看似合法的网络包．从而造成网络阻塞或服务器资源耗尽而导致拒绝服务。虽然数据没有被损坏。但是服务器最终被摧毁．并且还会引发一系列其他的问题．对于一个电子商务服务器．其最重要的为服务器的停机时间。研究对分布式拒绝服务（DDoS）防御原则。     

Solution of a Matrix Problem on a Mathematical Safe for Locks of the Same Kind. I

A mathematical safe problem is first formulated in a general form. The case of a set of locks that are of the same kind and are arranged in the form of a rectangular matrix is considered. Locks are considered to be of the same kind if their states are specified by numbers from the class of residues to a definite modulus. In the case of a prime modulus, a complete solution is provided. All the results obtained are illustrated by examples.__________Translated from Kibernetika i Sistemnyi Analiz, No. 2, pp. 155–167, March–April 2005.     

Generalized Statistical Equivalence of Automata

The notion of generalized statistical equivalence of automata is introduced, and this equivalence is demonstrated to be weaker than the usual equivalence but stronger than the statistical equivalence of automata.