EBPSK调制信号功率谱分析

调制技术对数据传输效率有重要意义.提出EBPSK调制方法,推导了其功率谱解析表达式,给出EBPSK在不同调制指数时功率谱理论值与仿真结果,验证了理论分析的正确性.同时,揭示了EBPSK已调信号功率谱随调制角变化的规律;并对功率谱、频谱效率及其与抗干扰性能关系进行了分析.     

独特的网络小应用程序－Java Applet

本文介绍了重要的Ｉｎｔｅｒｎｅｔ工具Ｊａｖａ语言及其独特的小应用程序－Ｊａｖａａｐｐｌｅｔ，阐述了ａｐｐｌｅｔ的基本概念和它给Ｉｎｔｅｒｎｅｔ网带来的巨大影响，描述了ａｐｐｌｅｔ的生命期，以及使用ＡＷＴ建立ａｐｐｌｅｔ的一系列方法和ａｐｐｌｅｔ的安全机制，展望了Ｊａｖａ新思想对今后Ｉｎｔｅｒｎｅｔ的推动。     

最大模糊互信息用于图像分割

为了更好地选取图像阈值,将最大模糊熵(MFE)准则与最大互信息(MMI)准则结合,提出最大模糊互信息(MFMI)准则。同时为了有效确定最佳分割类数,提出根据模糊互信息差(dFMI)来判别的准则。综合上述的两点改进,提出一种新的多阈值分割算法——最大模糊互信息量分割算法(MFMI)。对合成图像、无损检测图像、标准测试图像进行仿真,同时对比结合前的MFE与MMI,经典的阈值分割法如OTSU和MET,以及流行的模糊C均值算法(FCM),可以发现MFMI误判率最小,代价是运行时间较长。综上,MFMI是一个有效的图像分割方法。     

基于SPCNN和Nagao滤波的图像去噪

为了更好地滤除椒盐噪声,提出如下方法:首先借鉴非线性模板和模板匹配的思想,改进了Nagao滤波器;再利用简化脉冲耦合神经网络模型,提出一种定位噪声点的方法;最后将两者结合用于恢复被椒盐噪声污染的图像.实验证实,采用本文算法恢复图像的主客观效果均优于标准中值滤波、自适应中值滤波、中子集型中值滤波、简化脉冲耦合神经网络滤波,且当噪声密度大范围变化时仍然具有较好效果.     

基于分割的彩色图像编码

文中基于第二代图像编码思想,提出一种新的静止图像编码方式:首先利用脉冲耦合神经网络对图像进行分割;接着对图像的边缘区,采用改进的链式编码来记录边缘形状信息,采用二维DCT编码记录边缘彩色信息,同时对图像的同质区与纹理区,则结合第二代小波采用一种改进的零树小波编码;然后采用零树关系重排量化系数;最后根据接收方的主观心理,给出算法相应的变型.实验表明,在不考虑信道噪声与接收方主观心理的情况下,文中算法优于流行的JPEG,CMP,EZW与JPEG2000.     

基于正交分量辨别分析的人脸识别方法

线性辨别分析(LDA)特征空间的坐标轴是非正交的,并且基于LDA的分类器的性能容易受训练集变化的影响.Okada[1]提出了一种优化正交系统,但运算量大,且增加了特征空间坐标轴的数目,影响分类器速度.本文提出一种新的正交分量辨别分析(OCDA),没有增加坐标轴的数目,并且稳定性和识别率都优于LDA.     

数字调幅广播系统中包络检波方法的研究

介绍了数字调幅广播的检波方法,给出了两种实现检波的实际算法:FFT和DCT,重点论述了两种算法的原理以及在实现数字广播包络检波过程中的工作原理。最后利用MATLAB对这两种方法进行了性能仿真并比较了两种检波方法的误码率。     

基于JPEG的图像检索综述

基于内容的检索是近年来的研究热点之一，现在已有许多基于象素域的图像检索技术，目前数据压缩也已成为多媒体应用的标准模式，静态图像压缩主要采用JPEG技术，研究基于传统JPEG和JPEG2000的图像检索方法成为必然。本文综述近年来出现的基于JPEG核心算法离散余弦变换和JPEG2000核心算法离散小波变换的图像检索技术。     

“数字化革命”将造就“网络化家庭”——世纪之交的展望

简述电子信息领域的数字化革命对于家用电子设备的影响，展望计算机网络进入家庭后的各种家用电器产品的联网趋势。     

相移键控信号的深度神经网络解调器

多元位置相移键控(MPPSK)信号具有高带宽利用率的特性,但是,带限信道下传统解调方案的解调性能大幅度下降。针对这个问题,提出了基于栈式稀疏自编码(SSAE)网络的码元判决方案。从接收信号提取特征信息和码元之间的码间干扰,并使用深度学习的思想对SSAE网络进行训练,使SSAE网络在信道环境恶劣的条件下对码元进行正确分类。此外,提出"多码元联合判决"方案并应用到SSAE网络的训练中,有效提高网络的解调性能。仿真结果表明,SSAE网络比传统方案的解调性能提高1~2个数量级,并且对信道环境的适应性更强。