利用Lab WindoWs/CVI开发基于网络测试软件

文中在介绍网络测试软件的基础上,论述了利用Ｌａｂ Ｗｉｎｄｏｗｓ／ＣＶＩ建立Ｃ／Ｓ数据交换模型的技巧。最后给出了一个典型的实例。     

利用Lab Windows／CVI开发基于网络的测试软件

本文在介绍网络测试软件的基础上,论述了利用Ｌａｂ Ｗｉｎｄｏｗｓ／ＣＶＩ建立Ｃ／Ｓ数据交换模型的技巧。最后给出了一个典型的实例。     

基于随机子空间与多储备池的分类方法

提出一种基于回声状态网络(echo state networks,ESNs)的分类方法,借鉴集成学习的思想,采用随机子空间方法产生特征子集,对应特征子集生成多个储备池.利用回声状态网络仅需训练储备池至输出层的权值这一优点,将分类集成阶段融合于多储备池回声状态网络的学习过程中.基于标准数据集和模拟电路故障诊断的实验验证结果表明,与标准回声状态网络等方法相比,该方法有更低的分类错误率.     

基于先验簇复杂回声状态网络的话务量预测

提出一种基于先验簇复杂回声状态网络的移动通信话务量预测模型.目前,具有小世界、无尺度等特性的复杂网络已被应用于回声状态网络储备池的构建,并获得了较标准回声状态网络储备池更优的回声状态特性和非线性表达能力.在此基础上,针对具有多周期特性的话务量序列预测问题,以功率谱分析的结果作为先验知识,在复杂回声状态网络储备池中构建具有差异性的多个子簇,以期形成对不同频率成分具有表达能力的功能簇.采用中国移动真实数据测试表明,该方法由于考虑了不同周期因素对预测建模的影响,获得了较标准回声状态网络、均匀簇复杂回声状态网络等方法更高的预测精度;以对比方法中实际效果较好的复杂回声状态网络为参照,该方法在齐齐哈尔、大庆、双鸭山市某小区上预测误差分别下降25％、21％和11％;能够为移动通信网络拥塞、覆盖和干扰等问题提供决策支持.     

一种多维不确定性数据流聚类算法

目前在很多不确定性数据流聚类方法研究中,存在着聚类模型和数据流的数据模型失配问题,且它们往往假定不确定性数据的概率密度函数、概率分布函数或者概率是已知的,然而这些信息在实际系统中很难获得.鉴于此,本文提出一种基于区间数的多维不确定性数据流聚类算法(UIDMicro).在该算法中,首先利用区间数结合不确定性数据的统计信息表示多维不确定性数据流,然后采用“当前簇”和“候选簇”两层簇窗口对不确定性数据流进行聚类,通过动态调整两层簇窗口实现聚类模型和数据模型的实时匹配.实验结果表明,该方法具有较高的聚类精度和处理效率.     

基于回声状态网络的时间序列预测方法研究

针对回声状态网络(Echo State Networks,ESNs)输入序列延迟时间(和嵌入维数D的选择以及储备池的适应性问题,利用自相关性分析法从被预测样本序列构建ESNs网络输入,并通过移动通信话务量的预测问题,采用实验分析的方法讨论了储备池参数选择对于时间序列预测性能的影响.与采用ARMA和BP神经网络的预测方法相比,新方法在保证预测精度和效率的情况下,具有更好的泛化能力.     

基于支持向量机的不平衡数据集分类方法研究

研究表明支持向量机分类方法在样本集分布不均衡情况下,对少类样本分类准确率急剧下降.针对该问题,本文提出了一种基于模糊样本集修剪技术和指导型欠采样技术的支持向量机分类算法,并对算法中新引入的参数进行了深入讨论.算法分析和仿真结果表明,文中提出的方法在不增加计算复杂度的前提下,有效地提高了算法整体分类准确率.     

基于重复子向量的测试数据压缩算法

随着微电子技术的快速发展,系统芯片SoC的集成度越来越高,所需的测试数据量成几何级数增长.针对这一问题,本文提出了一种有效的测试数据压缩算法--基于重复子向量的测试数据压缩算法.该算法适用于多扫描链设计的IP芯核,应用过程中不需要芯核内部结构信息.该方法针对测试集中大量存在的重复子向量进行压缩,能够有效提高压缩效率.理论分析和实验数据表明,基于重复子向量的测试数据压缩算法相对于同类压缩方法能够大幅度提高压缩效率、降低测试成本.     

基于局部峰值方差检测的改进DUET算法研究

DUET(degenerate unmixing estimation technique)算法是一种典型的盲源分离方法,而混合参数估计是DUET算法的重要组成部分,其估计精度直接影响到源信号的分离效果。针对混合参数估计,提出了一种基于局部峰值方差检测的改进DUET算法。首先利用DUET算法模型中混合参数创建直方图,根据直方图上信号占优的特点,把直方图划分成若干个子区域,计算每个子区域的方差,然后利用排序算法检测出最大的P个方差(P为源信号的个数),这P个方差所在子区域峰值的横纵坐标即是混合参数。此算法改进了原有DUET算法中混合参数估计的智能性和精度,通过语音分离的仿真实验和实录实验表明,此算法简单有效,并且估计源信号的精度有了提高。     

航空飞行试验新一代网络化遥测技术浅析

随着航空飞行试验技术的发展,对飞行试验遥测技术的需求日益增加。在综合试飞和多机协同试飞等需求的牵引下,伴随着无线通信网络技术的迅猛发展,航空飞行试验遥测技术正逐步从传统的"单向、点对点的遥测"向"双向、多点对多点的空地一体化遥测和遥控网络"模式转变。在此过程中,复杂无线信道环境下基于双向无线网络的遥测传输技术面临着多径传输、多普勒频移和时变等严峻挑战。首先介绍网络化航空飞行试验遥测技术的发展和现状;然后,重点分析国内外主流的飞行试验遥测技术发展状态,并在此基础上,剖析新一代航空飞行试验遥测技术的发展趋势、技术挑战和重点研究内容。