基于开关电流的Morlet小波变换研究

开关电流技术是一种新型的电流模式的模拟取样数据信号处理技术,对于实现小波变换具有很大的优势.Morlet小波在时域和频域都具有较好的局部性,能够提取信号中的幅值和相位信息.用开关电流技术实现Morlet小波变换的关键是高斯函数发生器.用Padé遥近获得高斯函数的有理分式逼近后,可以用开关电流一阶节和二阶节来实现高斯函数...     

无线电力设备测温系统规范化设计研究

研究设计了一种基于传感网技术的无线电力设备温度监测网。分析了目前国内外电网设备测温技术现状和国内电网测温装置技术规范及电网系统通信协议技术规范,对目前电力设备测温产品及技术的不足进行了阐述,并总结了设计符合标准无线电力测温产品的要点,同时对研究设计出的无线电力设备温度监测网的总体结构、传感器节点外形及原理以及系统软件特点进行了描述。系统已被电网公司应用和认可,对与各电网设备状态监测相关的工程技术人员具有重要的参考价值。     

基于密度峰值聚类的高斯混合模型算法

由于存在大量服从高斯分布的样本数据,采用高斯混合模型(Gaussian Mixture Models,GMM)对这些样本数据进行聚类分析,可以得到比较准确的聚类结果.通常采用EM算法(Expectation Maximization Algorithm)对GMM的参数进行迭代式估计.但传统EM算法存在两点不足:对初始聚类中心的取值比较敏感;迭代式参数估计的迭代终止条件是相邻两次估计参数的距离小于给定的阈值,这不能保证算法收敛于参数的最优值.为了弥补上述不足,提出采用密度峰值聚类(Density Peaks Clustering,DPC)来初始化EM算法,以提高算法的鲁棒性,采用相对熵作为EM算法的迭代终止条件,实现对GMM算法参数值的优化选取.在人工数据集及UCI数据集上的对比实验表明,所提算法不但提高了EM算法的鲁棒性,而且其聚类结果优于传统算法.尤其在服从高斯分布的数据集上的实验结果显示,所提算法大幅提高了聚类精度.     

基于带偏好 DEA 模型的长株潭城市群公路交通效率评价

从城市群公路交通系统的输入和输出角度出发,给出城市群公路交通效率的输入输出指标体系,建立数据包络分析(data envelopment analysis,DEA)模型及带偏好DEA(A-prefer-DEA,PDEA)模型,进而对长株潭、长三角和珠三角城市群公路交通效率进行有效计算和综合评价.传统DEA模型的评价结果表明:长株潭城市群公路交通效率为DEA弱有效,长三角和珠三角公路交通效率为DEA有效;PDEA模型评价结果更直观,长三角、珠三角和长株潭公路交通效率值分别为1.678 2、1.577 9和0.866 2,长株潭公路交通效率与长三角和珠三角的差距比较明显.     

阴极保护技术在城市燃气管道中的推广与应用

本文分析了我国城市燃气管道的腐蚀状况，介绍了阴极保护在城市燃气管道防腐中的应用，同时就阴极保护设计前的勘察及设计中应注意的问题进行了阐述。     

一种低开销的无线传感器网络时间同步算法

低开销是无线传感器网络时间同步算法的重要技术要求之一.为了降低同步过程中的通信开销,提出了一种基于部分广播的低开销无线传感器网络时间同步算法.算法基于TPSN算法的分层思想,利用节点的距离信息,选撵当层节点的部分相邻节点进行下一层的等级广播,从而有效地降低同步过程中的通信开销.分析了在不同的网络节点密度下广播信息包数与等级广播距离的关系,得到了不同网络节点密度下的最优等级广播距离.仿真结果表明,与TPSN算法相比,在相同的同步精度下,算法能显著地降低高密度无线传感器网络时间同步的开销.     

C／S体系结构下医院病历数据库管理系统的建立

在医疗信息管理中病人病历信息管理具有非常重要的意义.对医生而言,通过病历了解病人的病史以便提出有效的治疗指导和建议,承传有序的治疗方案是获得最佳疗效的必要条件.对医学研究而言,完整的病历资料对于临床科研深人有着不可或缺的地位.文中针对传统的病历纸式登记给医疗咨询及科研调阅造成很多难以克服的问题,详细讨论了与建立病历数据库管理系统相关的数据库相关的知识-SQL.server访问技术以及系统的C/S体系结构.全面介绍病人病历查询系统的数据库设计与实现.根据数据库管理系统的需求分析,给出病历访问系统的设计与实现的过程.通过讨论可以看出适当的病历数据库管理系统的数学模型是完全能够满足医疗系统关于病历管理的要求.     

基于PCA及ICA的双空间特征提取算法

任何一种单子空间特征提取算法都不能在任何情况下优于其他子空间算法,但是采用双子空间却可以克服单子空间的局限性。为了提高分类结果的正确率,提出了一种基于PCA及ICA的双空间特征提取算法,该算法采用ICA作为PCA的补空间进行特征提取,其目的是将在PCA子空间中难以识别的样本,再次投影到ICA子空间中进行识别。该算法可分为以下两个步骤:首先进行预分类,即在一个子空间内同时使用两种分类器对测试样本进行分类,若某个测试样本被两种分类器划分到不同的类,则将该测试样本加入到新测试样本集中;然后将新测试样本集中的测试样本再次投影到另一个子空间中进行分类识别;最后,将识别结果与预分类结果一起进行正确率测试。在ORL及FERET人脸库上的实验结果表明,该算法的模式识别率明显优于传统的特征提取算法。     

RIS辅助卫星物联网中基于压缩感知的SCMA信号重构

卫星物联网是未来6G网络重要组成部分,在地面部署可重构智能反射面（Reconfigurable Intelligence Surface, RIS）则能进一步增强天地之间信号的传输能力;然而海量设备的接入和检测,以及RIS的引入带来的较高复杂度,给系统设计与实现带来挑战。针对卫星物联网设备和业务稀疏特性,本文提出了一种基于压缩感知的信号重构算法,旨在提高系统的接入用户数和检测成功率,同时降低检测的复杂度。首先,介绍了RIS辅助的卫星物联网系统架构,构建了天地信道模型和星上接收信号模型。然后考虑到卫星物联网地面终端的稀疏性和业务的稀疏性,结合稀疏码分多址（Sparse Code Multiple Access,SCMA）和压缩感知的信号处理方法,通过合理设计SCMA中的稀疏码字,将多用户检测转化为压缩感知理论中的信号重构。最后提出了一种演进的近似消息传播算法（Evolved Approximate Message-Passing,EAMP）来实现压缩感知中的信号重构。仿真结果表明,RIS辅助的SCMA系统与功率域的非正交多址接入技术相比可以提高系统的吞吐量性能,同时EAMP算法相比传统的SIC算法具有更高的正确检测概率和更低的算法复杂度。