具有高速递归结构的基-4MAP译码器

Turbo码在许多无线通信系统中展示了其良好的纠错性能。但是由于MAP算法中的递归运算限制,提高Turbo译码器的吞吐率是非常困难的。提出了一种新颖的MAP译码器结构。这种结构改进了基-4MAP译码器中的迭代结构以提高吞吐率,同时减少了以往基-4算法所引入的编码增益损耗。此外,该结构还采用了一种新的分块译码策略以减少译码器所需要的存储器数量。仿真与综合结果表明这种译码器结构提高了21%的吞吐率,而所引入的硬件开销增加可以忽略不计。     

心电图压缩算法中的小波基选择

文章研究心电图压缩算法中的小波基选择。算法中采用整-整小波进行小波变换,用小波零树嵌入编码和自适应算术编码对心电图压缩。小波库由9种小波基组成。用MIT-BIH心率数据库的样本数据对提出的算法进行测试,结果表明,在压缩过程中对每段心电图选取最优小波基能显著地降低信号失真度。     

基-2 FFT处理器的FPGA实现

针对当前数字信号处理领域对快速傅里叶变换应用的广泛需求,在对算法原理分析的基础上,给出了8点基-2按时间抽选FFT处理器的实现方案;并综合Xilinx xc3s1500系列芯片,通过Modelsim SE 6.0对程序进行仿真.实验结果表明,该处理器功能实现正确,并且具有较高的运算速度和精度.     

基2与混合基快速Fourier变换算法性能比较

目前快速Fourier变换算法主要有两大类,一类是针对点数为2的整数次幂,一类对应点数为其他长度的情况。在介绍基2和混合基的FFT算法原理的基础上,通过仿真数据对两种FFT算法的性能进行了比较分析。验证结果表明,基2算法在计算速度方面要占有优势,但在整周期截断的情况下,混合基快速算法却在频谱效果方面占有优势。     

ISAF重构算法基函数复杂性分析及解决方案

ISAF重构算法用于重建分子三维结构,其精度优于传统傅里叶-贝赛尔重构算法,但是复杂的基函数导致其速度很慢,严重影响该方法的推广应用,所以降低基函数复杂性十分重要.通过对ISAF重构算法基函数的复杂性进行分析,提出对应的解决方案.首先采用自然对数解决组合系数生成过程中的大数运算问题;然后为内存中的所有组合系数建立二级索...     

三维向量基快速傅立叶算法

给出了三维向量基快速傅立叶变换（3-D Vector Radix FFT）算法。对三维信号采用基2时域抽取,导出了该算法蝶形运算的一般形式。计算量比较结果显示,三维向量基FFT算法比基于行列分解的三维FFT算法计算量低,计算效率高。     

基于CORDIC算法的高速基-4FFT处理器设计

针对目前数字信号处理中对高速傅里叶变换(FFT)的要求,进行了FFT算法研究,采用基-4算法来实现FFT处理器;设计了对称乒乓RAM结构,提高了FFT处理器的连续运算能力和运算速度;采用CORDIC算法代替复数乘法器,用移位加法实现了复数乘法运算,减小了系统资源占用,提高了系统速度,设计了防溢出控制结构,在不增加系统延时的基础上,提高了运算精度;采用AL-TERA公司FPGA进行了验证,仿真结果表明该FFT处理器最大工作频率可达168.86 MHz,能满足高速实时处理的要求。     

带权Bernstein基的对偶基函数在等距逼近中的应用

利用带权Bernstein基的对偶基函数,给出了Bernstein基的对偶泛函和平方可积函数的最小二乘逼近算法,并考虑了满足端点高阶约束条件时的情形.将该算法应用于Bézier曲线等距曲线多项式逼近算法中,不仅可以获得显式的同阶Bézier逼近曲线,还可以满足端点高阶约束条件,进一步还可得到有理逼近算法.数值实例以及与...     

基于半点运算与多基表示的椭圆曲线标量乘法

椭圆曲线密码体制的实现速度依赖于曲线上标量乘法的运算速度。在具有极小2-挠的椭圆曲线上基于半点运算的标量乘法算法优于传统的标量乘法算法。该文将半点运算运用于基于多基表示的标量乘法算法中,得到一种新的多基表示形式和基于该表示形式的标量乘法算法,有效提高了标量乘法的运算效率。     

离子液体四氟硼酸1-甲基-3-正丁基-咪唑盐的合成及应用

目的:建立离子液体四氟硼酸1-甲基-3-正丁基-咪唑盐的合成方法。方法:采用两步合成法,先用N-甲基咪唑和溴代正丁烷合成溴化1-甲基-3-正丁基-咪唑盐,再用四氟硼氨进行取代反应。结果:经二氯甲烷萃取,活性炭吸附,中性氧化铝净化,50~60℃下真空干燥3小时可得浅黄色液体[bmim]BF4。结论:本方法利用N-甲基咪唑、溴代正丁烷与四氟硼氨能合成离子液体四氟硼酸1-甲基-3-正丁基-咪唑盐,并对其应用范围进行了探讨。     

频域抽取多维向量基快速傅里叶变换

给出了频域抽取(DIF)多维向量基快速傅里叶变换(FFT)算法。对多维频域信号的每一维,采用向量基2频域抽取法,导出了快速算法蝶形运算的一般形式。该FFT算法适合于维数为任意整数的情况,当维数为1时,算法退化为著名的频域抽取向量基2 FFT算法。为了便于编程实现,以频域抽取3维向量基FFT算法为例,给出了快速算法实现流程,该流程易于向任意整数维推广。计算量比较结果显示,频域抽取多维向量基FFT算法比多维分离式FFT算法计算量低。     

基于基分类器系数和多样性的改进AdaBoost算法

针对传统AdaBoost算法的基分类器线性组合效率低以及过适应的问题,提出了一种基于基分类器系数与多样性的改进算法——WD AdaBoost。首先,根据基分类器的错误率与样本权重的分布状态,给出新的基分类器系数求解方法,以提高基分类器的组合效率;其次,在基分类器的选择策略上,WD AdaBoost算法引入双误度量以增加基分类器间的多样性。在五个来自不同实际应用领域的数据集上,与传统AdaBoost算法相比,CeffAda算法使用新的基分类器系数求解方法使测试误差平均降低了1.2个百分点;同时,WD AdaBoost算法与WLDF_Ada、AD_Ada、sk_AdaBoost等算法相对比,具有更低的错误率。实验结果表明,WD AdaBoost算法能够更高效地集成基分类器,抵抗过拟合,并可以提高分类性能。     

带基向量种群的改进差分进化算法

在基向量随机选择中,差分进化算法的收敛速度较慢。为此,提出一种改进的差分进化算法。从当前种群中选择一定数量个体组成基向量种群,在进行变异操作时,从该基向量种群中选择个体作为基向量。使用标准测试函数对算法进行验证,结果表明,该算法能缩小基向量选择范围,减少迭代次数。     

非对称χ≠-演算的基同余

该文研究非对称χ^≠-演算的基同余．文中引入一组L-互模拟关系,并确定基互模拟就是由L-互模拟定义导出的12个互异的互模拟关系中的最小关系,给出了某些L-互模拟的开模拟性质,利用开模拟性质引入开基互模拟概念,并证明开基互模拟与基互模拟是一致的,构造了基于基同余的可靠和完备的等式系统,最后给出了基同余的完备性定理．     

白盒测试基路径算法

归纳基路径测试的方法,结合图论和向量空间的理论提出一种根据程序图寻找基路径的算法,分析程序图各种可能的结构,采用标记遍历程序图节点和递归等方法得出基路径,将该算法用C＋＋语言予以实现并运用到一个例子代码中,结果证明该算法是合理的、有效的。     

矢量基二维离散余弦变换

本文提出一种频率抽取(DIF)矢量基二维离散余弦变换(2D DCT)快速算法。该算法将H.S.HOU的一维离散余弦变换(ID DCT)递归快速算法推广到二维,利用三角恒等式cos(α+β)=2cosαcosβ—cos(α—β),得出数值稳定的二维离散余弦变换快速矢量基算法。其数值稳定性比Haque提出的矢量基2D DCT算法要好,和常用的行列算法相比节省25%乘法运算量。文中给出了算法流图。     

1-环丙基-5-取代-7-(4-甲基哌嗪基）-6,8-二氟-1,4-二氢 -4-氧-3-喹啉羧酸的定量构效关系

通过量子化学AM1和Monte Carlo模拟计算,对1-环丙基-5-取代-7-(4-甲基哌嗪基）-6,8-二氟-1,4-二氢-4-氧-3-喹啉羧酸的定量构效关系进行了研究,结果显示5-位取代基的体积V、表面积S、与母核紧连原子的净电荷、指示变量等对抗菌活性有很大影响,回归得到了相关性好的方程：((4)R=0.9,(5)R=0.94),(6)R=0.95)。5-位小的取代基、4-位和5-位形成氢键对抗菌活性有利。计算表明5-为被甲基取代后具有更好的抑制金葡萄菌和绿脓杆菌的抗菌活性。     

分裂基算法在管道腐蚀超声内检测中的应用

管道腐蚀内检测中超声回波信号具有周期性特点,功率谱估计是重要的数据处理方法之一。基于分裂基的FFT算法具有较小的乘法次数和加法次数,且算法结构较好。采用频率抽取分裂基2／4 FFT算法对管道腐蚀超声内检测回波信号进行了处理．得到管道壁厚数据,经分裂基FFT算法和基2 FFT算法比较,分裂基FFT算法明显减少了数据处理时间,提高了检测速度。理论分析和实验结果表明,该分裂基算法精度高,数据处理速度快,满足管道腐蚀内检测的实时性要求。     

Ball基的推广

构造了一系列次数为n且带有参数k(2(≤)k(≤)「n/2」+1)的新的广义Ball基,作为Wang-Ball基(k=2)到Said-Ball基(k=「n/2」+1)的过渡,并给出新基的一些性质.接着,由新基定义出新的广义Ball曲线,给出曲线的递归求值、升阶和降阶逼近算法.最后,提出相应的三角基,并给出三角曲面的递归求值和升阶算法.     

自适应变系数粒子群—径向基神经网络模型在负荷预测中的应用

为了提高短期电力负荷预测精度,提出了一种自适应变系数粒子群-径向基函数神经网络混合优化算法(AVCPSO-RBF).实现了径向基神经网络参数优化.建立了基于该优化算法的短期负荷预测模型,利用贵州电网历史数据进行短期负荷预测.仿真表明,该方法的收敛速度和预测精度优于传统径向基神经网络方法和粒子群-RBF神经网络方法及基于混沌理论的神经网络模型,该优化算法克服了径向基神经网络和传统的粒子群优化方法的缺点,改善了径向基神经网络的泛化能力,提高了贵州电网短期负荷预测的精度,各日预测负荷的平均百分比误差可控制在1.7%以内.该算法可有效用于电力系统的短期负荷预测.