图书情报数据挖掘处理平台设计

针对传统平台一直存在对图书情报数据挖掘处理效果差、运行耗时长的问题,提出并设计了基于K-means算法的图书情报数据挖掘处理平台。该处理平台主要分为3部分进行设计:对硬件的数据挖掘模块、数据存储模块、数据分析模块进行设计,并在数据挖掘模块中引入K-means算法提高数据挖掘模块性能;给出软件设计流程及部分源代码;对设计平台的运行耗时进行验证。实验结果表明,采用改进设计平台可有效缩短运行耗时,且数据挖掘结果精度更高,具有一定的优势。     

基于能量检测的频谱感知算法性能研究

文章提出一种更精炼的能量检测算法(Improve Energy Detection,IED),该算法能避免瞬时信号能量下降造成的错误检测。实验结果表明,它能够在保持类似复杂度和计算成本水平的同时优于传统能量检测算法,精确判别信道中是否只存在噪声,有效地降低了能量检测的复杂度,提高了检测的可靠性。     

基于分段加权的反向稀疏跟踪算法研究

为提高稀疏表示跟踪模型性能，提出一种分段加权的反向稀疏跟踪算法，将跟踪问题转化为在贝叶斯框架下寻找概率最高的候选对象问题，构造不同的分段权重函数来分别度量候选目标与正负模板的判别特征系数。通过池化来降低跟踪结果的不确定性干扰，选择正负模板加权系数差值最大的候选表示作为跟踪结果。实验表明，在光照变化、遮挡、快速运动、运动模糊情况下，所提出的算法可以确保跟踪结果的准确性和鲁棒性。