基于峭度的BSS开关算法的语音信号盲分离*

盲信号处理算法主要有批处理和自适应算法两类,导出了一种基于峭度的自适应盲源分离（blind source separation,BSS）开关算法,将该算法应用于语音信号盲分离处理,通过综合实验,从分离前后的波形、频谱图和主要评价参数说明该算法具有良好的信号分离效果。与批处理中的典型算法,如扩展联合对角化（joint approximative diagonalization of eigenmatrix,JADE）和四阶盲辨识（fourth orther blind identification,FOBI）算法比较,该算法具有更好的分离效果。     

基于径向基函数与B样条曲线的三维人脸重建方法

用二维人脸照片构造三维特定人脸模型是三维人脸建模研究的热点问题.采用立体视觉重建三维特征点,通过人脸正侧面照片特征点的分层、分部位的径向基函数重构一般人脸模型,得到部位轮廓特征明显的三维特定人脸模型,利用B样条曲线进行三维人脸曲面重构;然后运用拉普拉斯金字塔法得到近似的人脸全视角纹理图;再将近似人脸全视角纹理图映射到三维特定人脸模型,从而得到三维特定真实感的人脸模型.实验结果表明,该方法计算简单,生成特定人脸模型效果逼真,可用于特定人脸动画制作的逼真人脸建模.     

可行解优先蚁群算法对车辆路径问题的求解

针对车辆路径问题,给出了一种利用蚁群算法求解该问题的新方法。借鉴K-TSP问题的求解方法,优先构造可行解,通过对较优解路径上信息素的增强,最终得到问题的最优解或较优解。实验结果表明,用本方法求解车辆路径问题,简化了求解过程,缩短了求解时间,解决了无可行解的问题。     

基于2DLDA与SVM的人脸识别算法

二维线性鉴别分析（2DLDA）算法能有效解决线性鉴别分析（LDA）算法的“小样本”效应,支持向量机(SVM)具有结构风险最小化的特点,将两者结合起来用于人脸识别。首先,利用小波变换获取人脸图像的低频分量,忽略高频分量;然后,用2DLDA算法提取人脸图像低频分量的线性鉴别特征,用“一对多”的SVM多类分类算法完成人脸识别。基于ORL人脸数据库和Yale人脸数据库的实验结果验证了2DLDA+SVM算法应用于人脸识别的有效性。     

地方性高校计算机实验教学问题分析与对策

本文针对地方性高校人才培养目标和生源情况,本着直面现实,实事求是的原则,深入分析了计算机实验教学过程中的不寻常现象和存在的难题。从不同角度提出了解决问题的方法和对策,以完善实验教学过程、提高实验教学效率,使学生能力培养的目标落到实处。本文中的论点来源于教学一线,具有较强实用性和可操作性。     

一种实时挖掘数据流近似频繁项的算法

数据流的无限性和流动性使得传统的频繁项挖掘算法难以适用.针对数据流的特点,提出了一种实时的挖掘数据流近似频繁项的算法.在允许的偏差范围内,新算法只需扫描一次数据项,使用的存储空间远远小于数据流的规模,能动态地挖掘数据流中的所有频繁项.将数据项存储到一种新的数据结构中,利用该数据结构可以快速地删除非频繁项.最后,理论分析和实验表明这种方法的有效性.     

数学形态学在磁瓦表面缺陷检测中的运用

高效、快速的磁瓦图像处理方法是基于机器视觉技术磁瓦表面缺陷检测系统的关键技术之一。由于数学形态学具有简化图像数据,保持它们基本的形状特性,同时天然具有并行实现的结构特点。提出了一种将数学形态学运用到磁瓦表面缺陷检测中的方法。通过选择合适的结构元素,对缺陷图像进行多种形态学运算,提取出缺陷轮廓,并作为缺陷面积计算的基础。实验结果表明,该方法效果良好,缺陷的检测准确率高,计算处理的速度快。     

Fast ICA算法在语音信号盲分离中的应用

盲信号处理算法主要有批处理算法和自适应算法两类,导出了一种批处理和自适应相结合的快速独立分量分析(fast independent component analysis,Fast ICA)算法.将该算法应用于语音信号盲分离处理,通过综合实验,从分离前后的波形、频谱图和主要评价参数说明该算法具有良好的信号分离效果.与扩展联合对角化(joint approximative diagonalization of eigenmatrix,JADE)算法和自然梯度(natural gradient,NG)算法比较,Fast ICA算法具有更好的分离效果.     

基于模糊逻辑工具箱的高速公路匝道控制

采用MATLAB模糊逻辑工具箱研究高速公路入口匝道控制问题.阐述了模糊逻辑控制器的组成与设计步骤,介绍了MATLAB模糊逻辑工具箱,根据上游、下游交通参数设计了高速公路入口匝道模糊逻辑控制器,并进行了仿真实验.结果表明,该方法切实可行,它能避免高速公路主线交通拥挤和堵塞,实现车辆在高速公路上高效、安全的运行.     

Active Power Filter of Hysteresis Current Tracking Control Based on RBF Neural Network

以并联有源电力滤波器为研究对象,建立了该滤波器的滞环跟踪控制的MATLAB仿真模型,分析了该模型及并联有源电力滤波器的工作原理,提出了一个可以实现数字化控制的滞环跟踪控制算法——基于径向基神经网络的滞环电流控制算法.将该算法编写成MATLAB中的S-函数,并封装成S-函数模块.将该模块应用到有源电力滤波器的MATLAB仿真模型中.最后通过运行该模型验证了算法的可行性.