运用CSD码的可变特性数字滤波器

本文给出了一种以Z-80为中心的IIR数字滤波器系统。借助键盘输入十进制滤波系数即可改变其滤波特性。文中简要地论述了将滤波系数转换为CSD码以及使系统处理速率得以提高等关键技术的实现方法。     

一种易于电路实现的鲁棒盲神经网络波束形成器

绝大多数通讯信号都具有周期平稳信号特性。利用信号的周期平稳特性可以进行真正的盲自适应波束形成,因而受到了广泛关注。鲁棒ＣＡＢ（Ｒ－ＣＡＢ）算法就是其中的一种,但其中涉及矩阵求逆,运算量很大。波束形成属于多维信号处理问题,阵列中阵元数的增加导致运算量成几何级数增加。文中提出了一种盲神经网络波束形成算法。由于神经网络具有网状计算结构的特点,故该方法不仅避免了矩阵求逆运算,同时更便于实时实现。该方法还利用对角加载技术,从而加快了收敛速度,保证了算法的鲁棒性。仿真实验表明其性能优越,易于电路实现     

用脉冲控制法抑制非自治细胞神经网络中的混沌

利用脉冲控制法对含两个神经元的非自治细胞神经网络（ Ｃ Ｎ Ｎ′ｓ）出现的混沌现象进行控制,给出了保证脉冲控制的系统存在周期解的条件,并通过数值仿真实验证实了用很小的外部激励就能控制住混沌。通过观察受控轨道的时间波形,发现利用受控非自治 Ｃ Ｎ Ｎ′ｓ 模型可成功地对生理学中电响应活动信号建模,这一发现为研究人脑或动物大脑中混沌的功能作用提供了非常有用的工具。     

一种自组织结构的神经网络模式分类器

本文研究了一种自组织结构的神经网络模式分类器．它由一个多层网络和一个自组织机构组成．通过对训练样本的聚类分析，它能有效地构造和训练网络，并能在学习过程中自适应地调节网络结构．它具有收敛速度快，能避免局部极值点和应用方便等显著优点．计算机模拟实验证实了其优越性．     

基于隐训练序列的信道估计与跟踪

提出了新的基于隐训练序列的频率选择性信道估计方法,利用训练序列与信息序列的不相关特性,在没有带宽损失的情况下估计出信道参数。文中对所提方法给予了证明,给出了信道估计算法,并提出了改进的自适应形式,可以用于跟踪时变信道。与以往的隐训练序列估计方法比较,文章中的算法具有更低的估计均方误差,不受接收端直流偏移的限制,且适用于时变信道。计算机仿真结果表明了该估计方法的有效性。     

条纹图象的细化算法研究

本文针对条纹图象的两种细化算法进行了研究，并加以发展．其中，基于数学形态学原理的细化算法具有运算结构简便的特点，有利于硬件实现．小窗口细化算法采用了简化有效的逻辑规则，并采用堆栈技术使处理速度得到了很大的提高．同时，本文对单象素化图象豁口的连接也提供了一种简便可行的方法。实验结果表明，上述方法在处理速度及处理效果上都是令人满意和可实用的。     

利用SVD对带噪声的模糊图像进行盲复原

介绍了具有非负和有限支撑约束的递归逆滤波器盲图像复原算法。在此基础上，利用分块奇异值分解和压缩技术，提出一种去噪声方法，使得可以复原被噪声污染的具有全黑、全白或全灰的背景和有限支撑的目标图像。计算机仿真结果表明，新的方法具有更好的图像复原性能。     

微处理器在电子测量仪器中的应用

本文就目前所能收集到的资料,比较全面地介绍了当前国外电子测量仪器采用微处理器新技术的现状,它充分表明了具有采集存贮信息、分析处理数据以及程序按制功能的微处理器在测量仪器中所发挥的巨大作用。微处理器能提高仪器的测量精度和可靠性,又推动了仪器向程控制自动化和多功能化等方向的发展。文中着重分析了计时器——计数器、数字电压表、示波器等常用仪器应用微处理器后所增添的新功能及其独特的变革。对于逻辑分析仪、合成信号发生器、元件参数测量仪以及自动频谱分析仪等产品应用微处理器的情况也作了简介。     

可自定阶的阶递归ARMA谱快速估算法

本文的目的在于:1)给出一种非对称Toeplitz线性方程组的快速解法,把这种方法用于ARMA谱AR参数的求解,能比现有的方法减少约1/3的计算量;2)说明了在一定条件下,非对称Toeplitz阵可唯一地三角分解成预测系数阵之积,利用这个结果可方便地计算其逆阵和行列式;3)在此基础上,给出一种把AR参数的求解包含千定阶过程中的ARMA谱快速估算法,并大大降阶了定阶过程的计算复杂性。作者还用数值结果验证了所给算法,并与相应的AR谱估计法作了比较。     

表格文本图像中文字的提取算法

提出了一种从含有表格的文本图像的页面中提取文字的算法。该算法通过模板扫描形成包围图像前景像素的矩形框。从而提取出前景像素，进而组合矩形框形成模式链。利用模式的最大黑游程、长、宽三个统计特征实现对模式的分类。实验结果表明，该算法不仅对普通的表格有效，而且还可以从倾斜的表格及流程图中成功地提取出文字。本算法只适用于二值图像。