GOS+MU:一种查询对象选择新方法

在分析单一MU(Most Uncertainty)采样缺陷的基础上,提出一种"全局最优搜寻"方法 GOS(Global Optimal Search),并结合MU共同完成查询选择。GOS+MU方法中,GOS着眼全局寻找目标,在应用环境能提供的训练样本数量有限、分类器受训不充分时,该方法选择的对象学习价值高,能快速推进分类器学习进程;MU则能够在GOS采样失效情形下,利用分类器当前训练成果,选择查询不确定性最强的样本补充训练集。通过对网络商品的用户评论进行分类仿真,并比较其他采样学习方法的效果,证明了GOS+MU方法在压缩学习成本、提高训练效率方面的有效性。     

基于关键路径延时检测的自适应电压缩减技术

为了减小传统的最差情况设计方法引入的电压裕量,提出了一种变化可知的自适应电压缩减(AVS)技术,通过调整电源电压来降低电路功耗.自适应电压缩减技术基于检测关键路径的延时变化,基于此设计了一款预错误原位延时检测电路,可以检测关键路径延时并输出预错误信号,进而控制单元可根据反馈回的预错误信号的个数调整系统电压.本芯片采用SMIC180 nm工艺设计验证,仿真分析表明,采用自适应电压缩减技术后,4个目标验证电路分别节省功耗12.4％,11.3％,10.4％和11.6％.     

一种基于非下采样Contourlet变换的去噪算法

文章提出了一种新的去噪算法,算法是基于非下采样Contourlet变换(NSCT)的自适应阈值。首先需要对含噪图像进行非下采样Contourlet变换,然后得到各个尺度各个方向子带的系数。为了克服软、硬阈值函数的缺点,提出了一种自适应的新阈值函数。仿真实验表明,文章方法在峰值信噪比(PSNR)、信噪比(SNR)、均方误差(MSE)与视觉效果上均优于其他去噪算法。     

基于FPGA的颜色识别触摸屏系统设计与实现

为了提高颜色识别系统的准确性、稳定性以及设计灵活性,基于现场可编程门阵列技术,设计了一个应用于静态图片的颜色识别系统,并设定了触摸屏功能。通过触摸读取屏幕坐标对应的RGB颜色值,减少了环境变化对系统的影响,利用阈值判定法实现颜色识别。实验结果表明,该系统稳定而且实用性强,系统可以识别任意800×480像素bmp图像的颜色,并具有较好的鲁棒性。     

结合总体最小二乘的自适应抗差滤波算法

在动态导航定位中,不仅会存在有色噪声的影响,而且还会出现观测系数矩阵存在偏差的情况,数据处理中不容忽视。针对此,本文将总体最小二乘和自适应抗差滤波相结合,提出了能够同时控制有色噪声和系数矩阵偏差影响的新方法。该算法先用总体最小二乘方法求出观测方程系数矩阵偏差,并对观测方程系数矩阵进行修正,再基于修正后的观测系数矩阵使用自适应抗差滤波算法求解出最后的状态参数估值。计算结果表明,该方法不仅能够改正系数矩阵偏差且能控制有色噪声的影响,有效地提高导航定位的精度和可靠性。     

"火神"拍瓦装置及其应用

英国卢瑟福·阿普尔顿实验室的科学家和工程师已完成“火神”激光器的升级工作,成为可产生拍瓦功率的光源。装置于2002年中期出光,计划年终首次对外部研究人员开放。 “火神”已能产生100TW光束,为何还要建造拍瓦激光器?据该室中央激光研究室主任HenryHutchinson说,“其原因就是科学的好奇心。物质与如此高强度光的相互作用,对科学和技术应都很有意义。在这样高的光强下会发生什么现象?我们知道一些答案,也可以预言一些现象。但是还有好多问题无法回答。” “这种新光束对于在物理前沿进行研究的科学家是个独特的机会。它是世界上最强的激光器,对英国科学界是个大好机会。”     

一种高精度的非平稳随机信号实时建模算法研究

针对传统的非平稳随机信号时变参数筹分模型算法的不足,论文把非平稳随机信号时变参数差分模型与一种带自适应遗忘因子的RLS算法结合起来,形成一种有效的非平稳随机信号实时建模算法,仿真分析表明该算法不仅能获得快的收敛速度而且能获得高的建模精度。     

一种变步长D-Rake多用户检测器

在时变多径衰落信道下,接收到的CDMA信号功率变化较大,此时D-Rake盲自适应多用户检测器性能显著下降,将变步长LMS算法与基于主分量的相干合并引入到D-Rake(DecorrelatingRake)检测器中,构成一种变步长D-Rake,称之为VD-Rake(Variablestep-sizeDecorrelatingRake)检测器。该检测器能克服原D-Rake检测器对信号功率变化较敏感等缺点,有效地改善了D-Rake检测器的性能。     

利用浮点图像对视频对象进行自动分割

本文提出了一种自动的运动对象分割算法，利用浮点图像的轮廓进行区域分割，然后根据帧间运动信息进行区域合并，分割出视频序列中的运动物体。