A Polynomial Complexity Optimal Multiuser Detection Algorithm Based on Monotonicity Properties

An optimal multiuser detection algorithm with a computational complexity of O(K log K) is proposed for the class of linear multiple‐access systems which have constant cross‐correlation values. Here the optimal multiuser detection is implemented by searching for a monotone sequence with maximum likelihood, under the ranking of sufficient statistics. The proposed algorithm is intuitive and concise. It is carried out in just two steps, and at each step only one kind of operation is performed. Also, the proposed algorithm can be extended to more complex systems having more than a single cross‐correlation value.     

相对冲击位置和补片层数对胶接修理CFRP复合材料层合板抗冲击性能的影响

本文针对碳纤维增强聚合物（CFRP）复合材料修补结构,基于连续损伤力学和粘结单元模型,在ABAQUS软件中对低速冲击载荷下不同冲击位置和补片层数的CFRP复合材料层合板内部和层间损伤进行了数值分析,并与试验结果进行了对比。选择相对冲击位置为0 mm、10 mm、20 mm、30 mm和40 mm时对应的五种修补结构,通过数值计算和试验,获得了修补结构在低速冲击过程中的冲击力、冲击能量等数据。在保持补片单层厚度不变的前提下,使补片层数从1层增加到5层,计算获得了修补结构的低速冲击响应。研究结果表明:冲头接触修补结构时会对补片造成较大的损伤,补片可以提高含孔损伤母板的抗冲击性能;冲击点离修补结构损伤孔越近,结构受冲击所产生的分层损伤越严重;增加补片的层数可以提高修补结构的抗冲击性能;通过对补片层数进行优化,得到优化层数为2,其对应的修补结构与无修补结构相比分层损伤面积减少了19.9%,较好地提升了母板的抗冲击性能。      

基于树结构分层随机森林在非约束环境下的头部姿态估计

头部姿态估计是人类行为和注意力的关键,受到光照、噪声、身份、遮挡等许多因素的影响。为了提高非约束环境下的估计准确率和鲁棒性,该论文提出了树结构分层随机森林在非约束环境下的多类头部姿态估计。首先,为了消除不同环境的噪声影响,提取人脸区域的组合纹理特征,对人脸区域进行积极人脸子区域的分类,分类结果作为树结构分层随机森林的先验知识输入;其次,提出了一种树结构分层随机森林算法,分层估计多自由度下的头部姿态;再次,为了增强算法的分类能力,使用自适应高斯混合模型作为多层次子森林叶子节点的投票模型。在多个公共数据集上的多种非约束实验环境下进行头部姿态估计,最终实验结果表明所提算法在不同质量的图像上都有很好的估计准确率和鲁棒性。     

面向纹理合成的块尺寸自动选择算法

在现有的基于块的纹理合成算法中,针对块尺寸需要人工选择从而导致纹理合成质量不确定的问题,提出一种纹理合成中的块尺寸自动选择算法。在纹理样本上按扫描线顺序滑动子块直到遍历所有位置,对子块与纹理样本的直方图进行归一化与均值滤波预处理,然后计算二者直方图的交;在不同子块位置的上述计算结果中,取其最大值作为子块与样本的颜色相似度。针对颜色相似度与块尺寸的近似单调递增关系,采用二分法计算相似度阈值点所对应的横坐标,将其作为纹理合成的块尺寸。多种类型纹理的实验结果表明,该方法自动选择的块尺寸与最佳经验取值范围相吻合。所提方法不仅适用于结构性纹理的合成,而且适用于随机性纹理的合成,能够获得理想的合成结果。     

Effect of high-dose nicotine patch on the characteristics of lapse episodes.

Objective: Nicotine patch improves treatment outcomes, but lapses are still common. To understand the process of relapse on patch, we investigated differences in the antecedents (withdrawal, setting, triggers) of lapse episodes experienced on high-dose (35 mg) nicotine patches versus placebo. Design: Participants were smokers who lapsed during a randomized, double-blind trial of active patches (n = 100) versus placebo (n = 85). Participants used electronic diaries to monitor their smoking, affect, and activities in real time for 5 weeks during their cessation attempt. Results: We analyzed 490 lapse episodes (active: 266; placebo: 224). Lapses on nicotine patch were characterized by significantly lower positive affect and higher negative affect than placebo lapses. Participants treated with high-dose patch were also significantly more likely to lapse in situations involving little or no craving. Situational antecedents of lapses on patch resembled those on placebo. Conclusion: The results suggest that treatment with patch may set a higher threshold for affective stimuli to provoke lapses, but does not change the proximal cues that trigger lapses. This suggests that behavioral relapse-prevention strategies developed for unmedicated smokers should also apply to those treated with nicotine patch. (PsycINFO Database Record (c) 2010 APA, all rights reserved)     

毛细管气相色谱法测定蒿甲醚贴中5种有机溶剂残留量

建立了同时测定蒿甲醚贴中5种残留溶剂的方法。采用ZB-624毛细管气相色谱柱,FID检测器,DMSO为溶剂,程序升温,使用正丁醇作为内标同时检测蒿甲醚贴剂中异丙醇、乙酸乙酯、正庚烷、甲苯、戊二酮等5种有机溶剂残留量,各待测组分完全分离,线性相应良好,曲线相关系数≥0.999,检测限分别是5.0ng,5.0ng,5.0ng,1.8ng,20.8ng,精密度RSD<3%,平均回收率为96.7%～103.9%,方法灵敏简便,结果准确可靠,适用于蒿甲醚贴中有机溶剂残留量的检测。     

鲁棒的点云曲线骨骼提取算法

为解决复杂点云数据的曲线骨骼提取问题,提出了一种鲁棒的点云曲线骨骼提取算法。该方法首先通过区域分割将点云模型分成多个弱凸面集,减少噪声点对骨骼提取的影响,然后在每个弱凸面集中根据对称点信息提取候选骨骼点,对候选骨骼点进行压缩和平滑,并采用最优平面法对骨骼点进行重定位,最后利用区域分割信息将各区域的骨骼点连接得到最终的曲线骨骼。实验结果表明,该方法不仅能够处理完整和非完整的点云数据,而且能够正确提取包含复杂形状的点云骨骼。     

嵌入超材料埋藏介质贴片引向天线设计

设计了一种埋藏介质贴片引向天线,工作在2.4 GHz的无线工业、科学、医学频段,该天线采用金属片与介质板层叠安放,辐射方向垂直于天线表面,属于端射天线.嵌入了超材料结构,剖面结构尺寸缩小为原天线的69%.同时,天线匹配性能有所提升,辐射特性优于原天线.采用有限元全波仿真技术对天线的设计进行了分析和优化,改进后的天线在2.4 GHz频点回波损耗下降了3 dB,E面和H面辐射场强提升了1 dBi,实现了天线的小型化和灵活性.最后通过时域有限积分法对辐射性能进行了验证.     

基于鲁棒主成分分析的红外图像小目标检测

鲁棒的小目标检测是红外目标搜索与跟踪的关键技术,提出一种改进的单帧红外图像小目标检测算法。该方法将原始红外图像通过预处理变换到新的红外块图像模式,在红外块图像上,将红外图像小目标检测问题转换为低秩矩阵和稀疏矩阵分离的鲁棒主成分分析(RPCA)问题。考虑到红外图像中噪声和杂波的存在,用交替方向方法求解带噪声的RPCA问题,获得稀疏目标图像,并对获得的稀疏目标图像采用简单的图像分割算法进行目标检测。对空天、海天、天云、海面4种不 同场景的红外图像小目标检测,进行仿真实验,结果验证了所提出算法的有效性。     

局部分块的一类支持向量数据描述

针对支持向量数据描述(SVDD)不能鉴别数据局部几何结构信息问题,提出了一种新颖的异常数据检测方法,称为局部分块的一类支持向量数据描述(OCSVDD_LP)。首先对数据进行局部分块,然后利用局部分块进行样本重构,最后采用SVDD对重构样本进行学习进而获得决策模型。人造数据集实验结果表明OCSVDD_LP能够捕捉数据的全局几何结构,也具备揭示数据局部几何结构信息的能力;真实数据集实验结果表明OCSVDD_LP在异常检测中具有较好的性能优势。