正弦波模型下线性预测谱估计方法的一种修正算法

基于正弦波信号模型，文中提出了一种简单的线性预测谱估计修正算法。首先，用流行的有效算法求得线性预测误差滤波器系数矢量Ａ＇，然后简单地令ａ０＝１－Ｗｏｐｔ构造新的线性预测误差滤波器系数矢量Ａ＇０。理论和计算机模拟实验都显示这种算法对提高谱估计性能效果显著。     

相干信号源的时空二维谱估计及其改进

讨论了阵列信号的谱估计问题,将空间平滑技术应用到二维信号的谱估计中,解决了相干信号源的频率.方位超分辨估计问题,仿真结果表明了这种方法在系统实现中的可行性和有效性.     

一种改进的正弦波频率谱估计方法

当OVSS谱估计方法中构造的奇异矩阵的行数大于信号频率个数加1时，会产生虚假的正弦信号，在实际应用时容易造成误判．本文通过修正OVSS谱估计式的分母，由原来单一的正交乘积，变为多个正交乘积的加权求和得到了一种改进算法．改进算法能彻底消除伪峰，且性能稳定，分辨率高．仿真结果表明改进算法整体上优于OVSS方法．     

单个正弦波时正交矢量谱估计方法的改进

单个正弦波频率估计在很多领域有广泛的应用。中针对单个正弦波频率估计的一些特殊性进行讨论，提出了两种各具特色的正交矢量谱估计的改进方法。其中，OV—LP法，即基于线性预测的正交矢量法，只需改变线性预测误差滤波器第一个系数即可变成正交矢量谱估计方法；而MOVSS法是OVSS方法的特殊修正法，其巧妙的构思，使得它既是正交矢量谱估计法，同时计算量又很小。两种改进算法的共同特点是：谱估计质量提高大，而相对计算量很小，理论分析和模拟实验证明了这个结论。     

高分辨时—空二维谱分析的并行处理方法

采用并行处理方法，实现了窄带信号源频率－方向二维估计的直接计算，避免了二维平面上的搜索过程，提高了二维谱估计的实时性。     

宽带信号子空间谱估计修正方法的研究

提出了信号子空间维数估计法、噪声子空间加权法和扩展MUSIC法三种修正的宽带信号子空间谱估计方法,它们均有效地解决了宽带信号子空间谱估计法所存在的信号子空间维数扩展问题。信号子空间维数估计法用包含信号99.9%以上功率的特征值数目来估计信号子空间维数,正确地划分了子空间。噪声子空间加权法和扩展MUSIC法不用划分子空间,而是给噪声子空间特征向量或全空间特征向量加权,减小了子空间维数扩展的影响。仿真实验结果表明:三种修正方法是有效的,并具有良好的统计性能。     

空间域二维信号滤波方法的研究

空间域二维信号常代表图像信号，滤波是信号去噪最重要的方法。本文就空间域二维信号两种不同滤波方法——线性滤波和中值滤波进行了比较研究，将线性滤波与非线性滤波有机的结合，通过大量实验，得出应用混合型滤波的信号滤波方法。实验表明，混合型滤波器的滤波效果优于单型滤波器。     

一种自适应加权的双向二维线性鉴别分析算法

二维线性鉴别分析是一种直接基于矩阵的特征提取方法,有效地提高了特征提取速度且避免了小样本问题,但是提取的特征向量维数高,不利于后期分类,而且获得的最佳投影矩阵只是来自于图像的列信息.另外,不同的样本在求取最佳投影矩阵时,所起的作用是不一样的,因此提出了一种自适应加权的双向二维线性鉴别分析算法,即是对图像矩阵顺序地进行水平和垂直2个方向的二维线性鉴别分析,自适应加权处理则是使不同的样本带有不同的权值,以提高样本在低维线性空间中的可分性.在ORL和Yale人脸库上的实验结果表明,改进的算法在降低了原算法提取的特征向量维数的同时,较原二维线性鉴别分析的识别性能有了较明显的改善.     

改进双向二维局部保持投影的人脸识别算法

为更好地处理图像小样本问题,且克服二维局部保持投影（2DLPP）算法只能保持数据局部性质的缺陷,通过结合二维主成分分析（2DPCA）和二维线性鉴别分析（2DLDA）的算法特性,提出了一种改进的双向二维局部保持投影的人脸识别算法。首先,引入样本类别信息改进权重矩阵,增强2DLPP算法对样本变化的鲁棒性;其次,提出改进2DLPP+2DPCA、2DLPP+2DLDA两种融合算法并分别用于输入样本图像数据的行、列方向特征提取。在特征选择后得到行、列方向上的最优投影;最后,通过对样本数据进行行、列方向投影,利用最近邻分类器对样本数据进行分类并获得在给定数据集上的识别结果。在人脸数据集ORL、YALE和AR上的实验结果表明,该算法在人脸识别性能上总体优于2DPCA、2DLDA、2DLPP、（2D）2PCA、（2D）2LDA、（2D）2PCALDA和（2D）2LPP-PCA等算法。     

MIMO系统中一种基于线性接收的满分集正交空时编码

在MIMO无线通信系统中,为了提高正交空时编码(OSTBC,Orthogonal Space-time Block Code)的性能,绝大多数具有满分集的OSTBC都是在接收端采用ML(Maximun Likelihood)译码,而ML译码的实现代价太大.文章提出一种新的基于线性接收的满分集正交空时编码UAC,它的构造原理为对OAC(Overlapped-Alamouti Codes)编码的每个输入信息符号插入Alamouti编码.仿真结果表明,相比其它已存在的正交空时编码,文中所提出的UAC编码在达到高速率的同时具有更好的误比特率表现.     

一种新的基于N-gram模型的重复软件缺陷报告检测方法

软件开发维护过程中产生的缺陷报告中常常出现大量的重复缺陷报告。自动准确地检测出重复缺陷报告,将为软件缺陷的分派、修正、再测试等工作节约大量宝贵的开发维护成本。文章基于传统的向量空间模型检测方法,提出一种新的基于N-gram模型的重复缺陷报告检测方法,文中第2小节中详细介绍了该方法的细节。通过在小数据集上的实验,明确了在使用该方法检测重复缺陷报告时,参数N取3/4/5,利用全句法仅针对缺陷报告的概要信息进行相似度计算将取得较好的效果。最终使用一个含有4 503条Firefox缺陷报告的数据集对该方法进行了验证。实验证明N-gram模型法与向量空间模型法相比,重复缺陷的查全率(Recall Rate)提高了25%~55%。     

单束激光连续超声波空气流动速度测量方法

文章提出了一种新型单束激光-连续超声波空气流动速度测量方法.该方法利用连续超声波在运动空气流场中传播时,超声波传播速度音速与空气运动速度叠加的物理现象,采用激光-超声干涉原理,通过测量波长变化,实现对空气流动速度的测量.建立了试验验证系统,通过测量静止流场中的音速与均匀流场的速度,验证了该方法原理的正确性和技术可行性.该方法对流动现象不产生任何干扰与改变;不存在流动速度方向判别以及信号失真、丢失与辨别等复杂测量技术问题; 可直接测量流场中任意一点瞬时速度;具有测量精度高、数据处理简单、成本小、造价低、操作简便等优点;易于实现"阵排列激光-超声测量技术",有望进行多个截面的速度测量以及非定常流场测量,适用于研究集中涡、二次涡、不规则分离等多种复杂流动现象.     

判断2—D线性离散系统稳定性的新方法

对２－Ｄ系统特征多项式进行了深入研究，通过由２－Ｄ系统特征多项式Ｆ（ｚ１，ｚ２）构造的一个函数多项式Ｈ（ｚ１，ｚ２）＝Ｆ（ｚ１，ｚ２）·Ｆ（ｚ＾１，ｚ２）进行判稳，来达到对２－Ｄ系统稳定性的判定，进而提供了一种新的２－Ｄ系统稳定性的判定方法     

凝固组织数值模拟中晶粒接触因素的修正系数

通过数值计算与实验相结合的方法,对凝固组织数值模拟中晶粒接触因素修正系数的已有形式进行了分析、比较。在此基础上,提出了当固相体积分数(fs）大于π/6后采用[1-(fs-π/6）]^4作为反映晶粒接触因素的修正系数是一种更合理的形式,经实验验证,在该形式下的模拟结果更接近于实际。     

基于弹塑性有限元法的含多部位损伤(MSD)板剩余强度分析

文章采用非线性弹塑性分析方法进行多裂纹结构剩余强度分析,提出了通过选择结构的载荷响应从线性段到非线性段转折点来预测剩余强度的方法.应用该方法对多部位损伤2524 -T3铝合金平板结构进行了剩余强度的试验研究及预测,并与已有的表观断裂韧度kapp准则、净截面屈服准则、韧带屈服准则等失效准则预测进行了对比.结果表明,文中方法思路清晰,容易实现,适用于多种形式的含裂纹结构,并且预测的结果与试验结果吻合良好.     

电磁波导半解析辛解法的二维算例

为了解决复杂形状横截面的电磁波导问题,根据电磁波导的Hamilton体系,在辛几何形式下采用有限元半解析横向离散的方法进行求解。该方法可应用于任意各向异性材料,而且便于处理不同区段的边界条件。同时,给出了一个用半解析辛解法计算二维矩形波导的具体算例,其本征值2.43758μm~(-1)与分析解的本征值2.47596μm~(-1)接近,表明这一方法是有效的。     

基于协同训练和不变矩特征的人体行为分析

提出了一种基于Hu矩的以支持向量机(Support Vector Machine)为基分类器的Tri-Training分类器.首先采用背景差分法得到运动人体轮廓,然后通过Hu矩的特征提取方式,对运动人体轮廓进行特征提取,并对提取的数据集经过数据清洗和归一化处理后,使用以SVM为基分类器的Tri-Training分类器进行训练和分类来实现人的身份识别.实验结果表明,这种新的学习方法,能较好地弥补以往很多学习方法在小样本、非线性、过学习、高维数等问题上的不足,在人体行为分析智能监控系统中具有很强的推广能力.     

基于修正MUSIC算法的宽带相干源波达方向估计

提出了一种基于修正MUSIC算法的宽带相干源DOA估计方法。对每一子带的接收数据阵进行共轭重构，利用平均的阵列相关矩阵代替传统的阵列相关矩阵进行子空间方法处理，由各子带结果的综合得到信号的DOA估计。数据阵共轭重构的实质是前后向空间平滑，因此可以解相干源问题。中算法取子阵与原阵列相同，因此不会损失阵列孔径。由于空间平滑包含了平均的意义，因此新算法还可以提高对非相干源的估计性能。仿真结果验证了新方法的有效性。     

一种新的波达估计方法

分析了目前常用的波达角估计算法,研究了等距线阵和圆阵的特点,指出其存在关于横轴镜像对称信号源的空间模糊性,利用等距T型阵克服了这一困难。提出了一种新的基于训练序列波角达估计新算法,新算法基于如下假设:各个信号源的训练序列互相正交,并且各个信号源都是幅度为1的恒模信号。该文给出了新算法的数学推导过程,得到一个简单的波达角估计公式。应用Matlab对新算法进行了仿真,仿真结果表明新算法能够快速、精确地估计波达方向。