基于线性与非线性特征融合的J波自动识别

临床研究表明,J波可作为一些心脏疾病的高危预警指标。针对当前医生诊断J波仅通过经验进行识别,易造成误诊的问题,从信号处理角度,提出了一种J波自动识别方法。该方法通过提取心电数据极点对称模态分解后的能量特征与高阶累计量特征,融合线性与非线性特征,并采用主成分分析进行特征降维,最后利用人工蜂群算法优化后的支持向量机进行分类,实现J波的自动识别。对比实验结果,提出的方法平均准确率为97.3%,可有效的识别J波。     

用于流水线ADC的全差分参考电压电路

为了实现流水线ADC的带隙基准电压低于1 V和降低参考电压电路的功耗,提出了一种新的全差分参考电压电路。在传统带隙基准的基础上,该参考电压电路增加了MOS管基-射极电阻,可根据电阻的比例系数来调节输出带隙基准电压。采用电流模电路,实现了单端信号转差分信号,结构简单。采用TSMC 0.18 μm CMOS工艺进行设计与仿真,结果表明,温度为25 ℃时,该电路的参考电压VREFP和VREFN分别为1.156 V和0.656 V。在-40 ℃~125 ℃范围内变化时,参考电压的波动小于6 mV,温度系数小于4.6×10-5/℃。低频时,电源抑制比为115 dB。该参考电压电路应用于高清视频信号处理的流水线ADC中,能实现170 MS/s、10位精度的数模转换。     

针对超市购物数据的深度分析算法

针对实体店很难对顾客整个购物过程进行深度分析的问题,提出了一种深度购物数据分析方法。该算法通过使用阅读器收集无源RFID标签的相位信息,以此间接计算商品的相对移动速度,再根据相对移动速度对购物过程进行分析。在考虑到超市商品的密集分布特点后,提出改进的I-kNN算法,采用I-kNN算法和HAC算法进行深入的速度数据分析,识别出感兴趣商品、热销商品、热点区域以及相关商品。随后利用现有的商用设备,对所提出的系统建立了原型,在实际环境中进行测试。理论分析与实验结果表明,该算法在购物数据分析上是可行的,准确率在78%以上,且能够减少需要分析的数据量,降低计算复杂度。     

分数阶电报方程的Chebyshev多项式数值解法研究

分数阶电报方程作为通信工程中的一类重要方程,在实际应用中往往很难求得解析解,因而对其进行数值求解就显得至关重要．为了求得分数阶电报方程的数值解,本文借助Chebyshev多项式函数构造相应的微分算子矩阵,并结合Tau方法将待求方程转化为非线性代数方程组,然后对该方程组进行数值离散求解,最后给出的数值算例也验证了该方法的可行性及有效性．     

复杂环境下的感知定位虚拟仿真实验教学建设与实践

针对传统实验教学成本高昂且难以实现复杂环境的问题,提出构建复杂环境下的感知定位虚拟仿真实验教学模式,具体阐述该教学模式下的教学体系、教学方法、考核方式及实验中心的系统架构,介绍该仿真实验在具体教学中的实际应用并说明教学效果。     

基于循环平稳二阶统计量的SUB-CMOE盲均衡算法

提出了一种新的利用循环二阶统计量估计信道的盲均衡算法.通过对信道输出信号进行过采样,建立单输入多输出(single input multiple output,SIMO)信道模型.传统的约束最小输出能量算法(constrained minimum output energy algorithm,CMOE)只研究了理想的无噪声状态,不考虑噪声对信道的影响.然而实际中噪声是不可避免的.为了使得约束最小能量算法可以适用于有噪声环境,利用子空间算法来消除噪声对算法的影响.仿真结果表明本算法可以克服噪声对信道的影响,收敛速度快.     

基于遗传算法的J波识别优化算法

J波是心电信号的异常变异,具有不易察觉的特点,在J波的识别中特征数量对于识别准确率具有很大的影响,结合遗传算法对用于J波识别所提取的特征进行优化处理,设计的J波分类模型能够有效地提高分类识别准确率,同时可以减少识别时间.利用MATLAB进行仿真验证,结果显示,设计的J波识别系统能够达到96.8％的准确率与2.3s的识别时间,能够有效地辅助医生进行J波诊断.     

基于组合指标的无线传感器网络安全路由算法

针对无线传感器网络路由安全与可靠性的问题,提出了一种基于组合指标的安全路由算法.评估节点通过观测被评估节点的数据包转发行为,计算直接信任值,然后与第三节点推荐的信任值进行加权求和,得到一个综合信任值.为了提高信任的准确性,避免出现合谋攻击,对第三方推荐的信任值进行了信任相似度检测.通过对期望传输次数和信任值进行加权组合,形成一个用于选择下一跳节点的组合路由指标.最后,对所提出的算法进行了仿真验证.结果表明,所提出的算法能够有效地避免恶意节点的攻击,在传递率和总的传输次数方面明显优于其他算法.     

基于循环平稳的信号盲均衡研究

码间干扰是很多通信中的限定性因素，为了完成高速可靠的通信，必须克服码间干扰的影响。盲均衡技术可以有效地消除码间干扰和噪声，减小误码率，对实现高质量的通信非常重要。传统的盲均衡算法假设信号是平稳的，而实际的接收信号如：调幅信号、调频信号等，具有循环平稳特性。本文针对目前盲均衡这一通信领域内的研究热点引入循环平稳理论，将对接收信号进行处理具有很强的实用价值。     

基于区域划分的局部更新指纹定位算法

针对室内定位指纹数据库更新成本过高的问题,设计了一种通过区域划分进行局部更新指纹数据库的RFID（Radio Frequency Identification,射频识别技术）室内定位算法。该算法通过聚类算法将指纹地图分成若干个子区域,每个子区域选取一个代表点代表该子区域的指纹有效性,通过检测代表点的有效性来选择加权k近邻算法（Weighted k-Nearest Neighbor,WkNN）定位或子区域数据库的局部更新。实验结果表明,该算法在低成本的条件下极大限度地提高了定位精度和长期定位稳定性。