基于蚁群聚类的码书设计

针对蚁群算法设计码书所存在的缺点，提出了改进，即引入了频率敏感方法，通过增加失真测度来减小蚂蚁重复选择同一个聚类的可能性，增加了选择的随机性，跳出了局部较小解，避免了停滞现象。有效地提高了其全局搜索能力。通过仿真实验，可以看出该算法码书的改善性能和寻优的高速率。     

一种改进的信号灵活分割算法及语音信号清-浊音的自动分割

文中主要对王永忠等提出的灵活分割算法存在的问题做了相应的改进,并做了比较分析,然后将改进后的分割算法应用于语音信号的清-浊音自动分割中.经过大量的理论模型与实际语音信号验证该改进后的算法确实解决了二进分割算法及王永忠方法存在的问题,达到了对信号自适应有效分割.仍然采用Wesfreid等提出的清-浊音识别准则,将新的分割方法应用到实际语音信号的清-浊音自动分割中,不仅同样产生较好划分结果,而且在时间上没有过多的冗余分割.     

一种判断无线网络节点定位翻转模糊的新方法

为了解决基于测距的无线网络节点定位中可能会发生翻转模糊的问题.已经有研究者证明了将节点翻转模糊问题等价为判断是否存在一条直线和所有参考节点的测距误差圆都相交的问题(Existence of Intersecting Line,EIL).在测距误差圆半径相等的情况下,EIL问题可采用凸包方法,其计算复杂度较低;而在测距误差圆半径不等的情况下,采用公切线翻转模糊检测法的计算复杂度较高.为了解决EIL问题中测距误差圆半径不等时计算复杂度较高的缺陷,本文采用正交投影方法证明了EIL问题的实质是判断是否存在一条直线,使任意两个测距误差圆在这条直线的正交投影线段有重叠,这条直线与EIL问题中的直线相垂直.根据该证明,文中提出了一种基于正交投影的节点翻转模糊检测方法.该方法通过简单的坐标变换就能代替EIL问题中求解公切线的复杂计算过程.仿真结果表明,本文提出的基于正交投影的翻转模糊检测方法和Wang提出的公切线翻转模糊检测方法相比,大大降低了计算复杂度,但检测结果和平均定位误差是等价的.     

图像矢量量化——改进的自组织特征映射神经网络的算法

图像矢量量化（VQ）是图像压缩算法中的重要环节,在VQ中起决定性因素的是构造出性能优异的码书。为改善矢量量化码书的性能,文中在分析Kohonen自组织特征映射（SOFM）的基础上,提出一种识别距离SOFM的算法,同时将矢量量化应用于图像的小波变换域。测试结果表明,改进的算法使码书设计的计算量得到明显的降低,而且码书的性能得到了提高。     

DS-CDMA系统中基于信号子空间的盲降秩多用户检测

 本文提出了一种基于可变阈值的降秩子空间选择算法及改进维数估计的盲降秩多用户检测技术.采用可变阈值的降秩子空间选择算法,能较快地得到合适的降秩子空间,且计算结果具有可重用性.在子空间追踪中用一种改进的AIC准则进行维数估计,在不提高误差概率的基础上,降低了维数估计的计算量.在维数过高估计时,分析了采用降秩算法的检测性能.仿真结果表明,该算法能用较低的计算复杂度满足系统要求的检测性能.     

基于局部余弦变换的低比特变速率语音编码算法研究

提出将局部余弦变换(LCT)算法应用于语音编码中,系统设计了一个平均比特率近1.6kbit/s的低比特变速率语音编码器。在变比特率编码器设计中采用SVM算法进行VAD检测。激活语音帧的语音模式采用GSM半速率编码中的划分方法,但将其中的强浊音模式和中浊音模式合并为一个中强浊音模式。对各类语音模式和无声帧(背景噪声)的局部余弦变换系数采用分维矢量量化算法进行量化,码书设计采用LGB算法。编码中的码书搜索采用树形快速搜索算法。通过主观非正式听力测试表明设计的变比特率编码器编码的重建语音MOS约为3.15,与比特率为2.4kbit/s美国联邦声码器标准MELP的重建语音相当,具有较强的顽健性,适合于对存在各种环境噪声的语音进行编码。     

浮法窑几个部位的保温及材料及的使用

介绍通玻１９９８年冷修技改后，对熔窑几具部位进行热态强化保温的材料、使用、效果等情况。     

基于平衡系数的Active Demons非刚性配准算法

经典的Active demons算法利用参考图像和浮动图像的梯度信息作为驱动力,并使用均化系数调节两种驱动力之间的强度.该算法克服了Demons算法单一使用参考图像的梯度信息作为驱动力的缺点,但是Active demons算法中的均化系数无法同时兼顾大形变和小形变区域的准确配准,还会导致配准的收敛速度和精确度相互制约的问题.为此,本文提出一种新的Active demons非刚性配准算法.提出的算法在Active demons扩散方程中引入一个称为平衡系数的新参数,与均化系数联合调整驱动力,不仅可以兼顾图像中同时具有的大形变和小形变区域的准确配准,而且在一定程度上缓和了收敛速度和精确度相互制约的问题.为了进一步提高配准的收敛速度和精确度,避免陷入局部极值,在新的配准算法的实现中引入由粗到细的多分辨率策略.在Checkboard测试图像、自然图像和医学图像上的实验结果表明,提出的算法较经典的Active demons算法收敛速度更快,配准精度平均提高了54.28%,接近最新的TV-L1光流场图像配准算法的配准精度,解决了Active demons算法存在的问题.     

基于短时能量和噪声谱自适应估计的语音激活性检测方法

文中综合语音短时能量和由Sohn等提出的自适应估计噪声统计量,提出一个适合于各种类型环境噪声的更鲁棒、更有效的语音激活性判别准则.该方法较Sohn方法正确识别率平均提高5%,且仍然保留着原来Sohn方法较好地自适应追踪噪声谱变化的优点.经过大量实验表明新方法是一个有效的、鲁棒的语音激活性检测器.