基于自适应MMSE接收的直扩超宽带室内传输误码性能

在超宽带（Ultra—Wideband或Ultra—Wide bandwidth,简称UWB）室内密集多径的传输环境下,传统的Rake接收机在分集接收时需要进行信道参数估计。此外,为了收集多径能量,其相关接收器组的抽头数也要求较高,因而增加了接收机结构的复杂度,不利于在实际中应用。基于自适应信号检测算法在DSCDMA系统中具有算法简单以及较强的抗干扰性能等优点,提出了以自适应MMSE（Minimum Mean Square Error）接收机为核心的直扩超宽带（DS—UWB）室内高速无线链路的实现方案,并从理论上推导出了该方案在IEEE802．15．3a信道模型中的误码性能。仿真结果表明,在基本不损失误码性能的前提下,方案与采用传统Rake接收机的方案相比,不需要信道估计,从而具有结构简单、易于实现等优点。     

基于校园一卡通的网络收费管理系统的设计与功能实现

将校园内成熟的、运行良好的异构系统统一整合,根据学校财务统一管理的需求,在原有网络认证计费系统基础上,设计开发了基于长安大学校园一卡通的网络收费管理系统．详细介绍了该系统的总体架构及各功能模块的设计方案,并针对网络自服平台上用户预注册功能及一卡通缴费功能的实现方式,提供了切实可行的技术解决方案,为其他院校在该领域的研究提供一定的借鉴作用．     

浅析沥青混凝土路面平整度的影响因素和对策

从影响沥青混凝土路面平整度的基本因素入手,分析施工过程中各个工艺环节的注意点,以提高沥青混凝土路面平整度的目的.     

遗传优化LVQ神经网络在设备故障诊断系统中的应用

为了提高设备故障诊断的准确度，采用LVQ神经网络来完成设备故障定位及识别，并借助遗传算法求解LVQ神经网络权重初始值。在设备故障诊断的建模过程中，根据实际故障情况和故障常见类别建立LVQ神经网络的设备故障诊断模型，充分挖掘LVQ神经网络在机械设备故障诊断细粒度的优势，为了防止因为故障细粒度诊断而造成收敛过慢的情况，对LVQ神经网络的权重和阈值初值进行遗传算法求解，然后在进行LVQ神经网络的迭代训练，得到稳定的LVQ神经网络故障诊断模型。经过实验证明，相比于传统的LVQ神经网络算法，采用基于遗传算法优化LVQ神经网络的设备故障分类，分类准确度更高，训练时间更快。     

基于Matlab的一次范数最小法粗差探测方法研究

为更加准确地探测及处理观测值中的粗差,减少粗差对平差结果的影响,利用抗差估计中一次范数最小法对观测值进行平差处理。采用含有7条水准路线组成的水准网数据作为实验数据,利用Matlab软件,在有、无粗差条件下,分别评估经典间接平差方法与一次范数最小法对数据计算结果的影响。实验结果显示,当某一水准路线中含有200mm的粗差时,利用经典的间接平差法得到的高程与无粗差时得到的高程最大相差了约10cm,而采用一次范数最小法,经过迭代计算,精度有了很大提高。研究表明,一次范数最小法采用权值迭代方法,能够较好地进行粗差探测及处理。     

基于Hadamard矩阵的最优局部修复码构造

现有的局部修复码大多能满足最小距离最优的边界条件,但是在满足最小距离最优情况下构造维度最优的局部修复码还比较困难。针对上述问题,提出一种基于Hadamard矩阵的最优局部修复码的构造方法,通过对Hadamard矩阵进行扩展,构造局部修复码的校验矩阵,进而通过此校验矩阵构造最优局部修复码。首先,基于Hadamard矩阵构造局部修复码的校验矩阵,通过校验矩阵构造的局部修复码的最小距离可以达到最优最小距离界,但是其维度没有达到最优维度边界条件;为进一步提高维度,将校验矩阵中的关联矩阵0和1元素互换得到新的关联矩阵,通过和新的关联矩阵级联进行扩展,构造的扩展局部修复码不仅可以达到最小距离最优,且能达到维度最优的边界条件。与现有局部修复码相比,该构造的局部修复码是最小距离和维度最优的局部修复码,且其码率也更逼近局部修复码最优码率的边界。     

基于随机森林的隧道建成初期累计沉降量预测

隧道建设是公路建设中一类重要的工程,沉降是隧道质量监测的一项重要指标。为预防沉降带来的安全隐患,确保后期隧道正常运行,在建成初期对隧道的沉降累积量进行实时监测并对后期沉降作出较为准确的预测是很有意义的。采用随机森林模型对隧道建成初期的隧道累计沉降量进行预测,并将该模型的预测结果与深度神经网络模型做对比分析。结果表明,随...     

基于分数阶微分的模糊交通视频图像增强

研究了一种基于分数阶微分理论的图像增强算法来提高恶劣天气及复杂场景情况下模糊交通视频图像的清晰度。研究了分数阶微积分Tiansi算子模板的特性,将现有的分数阶微分模板中被忽略的像素点应用到新的分数阶微分处理之中改进和更新了分数阶微分算子。对改进后的算子与近期常用的和公认的5种图像增强算法进行了比较分析,结果显示:改进的分数阶微分算子能够显著增强局部细节信息(如纹理等),而且图像中的噪声不明显。与Tiansi算子相比,新算子在处理彩色图像时,分数阶阶数的增高并不明显地增加图像噪声,而且锐化结果好,颜色更真;处理灰度图像时,在高频信息较多的情况下,增加模板中心像素权值可以抑制图像中的噪声。对试验及算法的分析比较证明:研究的新算法对增强模糊交通视频图像清晰度具有较好的效果,且处理速度也能满足实际应用的要求。     

数字与信息化时代下的计算机技术探讨

在当前数字与信息化时代下,科技的发展和社会的进步都与计算机技术息息相关,可以说计算机技术的发展关系到人类的科技文明能否进步。计算机技术发展至今,它的计算能力,传递信息能力,数据处理能力等技术已经在不断的提升,但在面对一些新型领域内,计算机技术的创新与发展仍是有些缓慢,在各个方面仍有待提高,本文对此进行了探讨。     

纺纱过程质量波动预测新方法

依托纺纱过程所产生的海量数据,对纺纱质量特征值波动的成因、规律,以及影响质量特征值的各类不确定因素的产生机制进行了分析,并对不确定因素与质量特征值之间的相互作用机制进行了研究;利用人机环境系统工程学理论,从纺纱质量特征值修正、波动规律表达、人-机-环境脆性模型构建,以及TARCH(1,1)模型对影响因素异常行为辨识4个方面对纺纱质量特征值波动的内在机制进行了建模与设计,进而提出了基于数据的纺纱质量波动预测"四步法"。实验与对比分析结果表明,"四步法"实现了纺纱质量特征值波动过程的可视化,做到了影响因素异常行为的事前预警以及成纱质量的实时在线检测,为构建基于数据的纺纱质量预测与控制提供了新方法。