基于二维隐Markov模型的图像分割新算法

提出了一种新的二维隐Markov模型解码准则,利用贪心法求得次最优解,在一些假设的基础上推导出计算上可行的递归形式;并将新的解码准则应用于图像分割,实现了一种迭代的图像分割算法.每一次迭代中,解码过程按照自上而下、自左向右的顺序进行.此外,还针对基于二维隐Markov模型的图像分割方法存在的常见问题,给出了简单有效的后处理方案,消除了孤立点,取得了较好的分割效果.     

光纤表面等离子体共振传感检测系统中的数据分析

该文给出了光纤表面等离子体共振(SPR)传感检测系统的输出信号模型,采用偏度峰度检验法检验了其噪声为高斯噪声,提出采用均值估计,降低方差。进一步分析了均值估计中存在的噪声也是高斯噪声,采用线性模型进行估计,确定共振波长和峰值强度,结果表明经过两次估计获得的共振波长精度达到了光纤SPR系统中光谱仪的波长检测精度,峰值精度达到了光谱仪的光强检测精度。最后,分析了数据处理量和提出了优化方法,使得在微小牺牲检测精度的前提下数据处理工作量降为原有工作量的2%,特别适用于被测对象变化急剧的情形。     

二阶锁相环的EBPSK信号解调分析

高效的调制和解调技术对数据传输具有重要的意义。该文在已有的EBPSK传输系统基础上,详细讨论了EBPSK信号采用二阶锁相环解调时鉴相器的输出信号结构。首先通过建立锁相环的线性化模型,对比分析了不同阻尼系数的相位阶跃误差响应和矩形相位误差响应,推导了理想状态下鉴相器输出的波形表达式。其次在包含窄带高斯噪声的条件下研究了EBPSK信号解调的最佳积分限取值,给出了相应的仿真结果。分析表明,在一定的信噪比条件下,只要锁相环能由捕获状态恢复到跟踪状态,就能保证EBPSK信号的有效解调。     

一种改进的Split-Merge图像分割算法

图像分割的经典算法Split-Merge算法思路简洁、运算效率高,但存在边界定位不准确和过分割等问题。针对过分割问题提出了一种改进的Split-Merge算法,在合并过程中引入全局目标函数,并在目标函数中定义了长度项,使用贪心法完成合并过程。长度项以及贪心法的使用促使相邻区域充分合并,有效地克服了过分割等问题,取得了较好的分割效果。     

基于混合遗传算法及最低误码率准则的几何特征均衡器

针对高效调制通信系统中带内干扰抑制问题,提出一种基于最低误码率准则的非线性几何特征均衡器,并用径向基函数神经网络来实现.为优化非线性均衡器的参数训练,本文构造了一种新的遗传随机梯度混合算法.仿真表明:对于扩展的二元相移键控信号,在相对强的窄带干扰下,匹配滤波器及线性均衡器已失效,而基于最低误码率准则的几何特征均衡器仍能表现出良好的性能,也大大优于基于最小均方误差准则的非线性均衡器.     

OFDM通信系统中的一种通用的信道估计模型

本文根据DFT的一个性质为OFDM通信系统构造了一种通用信道估计模型。该模型利用系统子信道中的一部分专门进行信道估计,适用于慢消失信道。该模型同最小平方差（LS）和最小均方差（LMMSE）相结合分别形成两种信道估计方法,并从理论角度分别分析它们的计算复杂性和均方差性能。对多径信道仿真表明,基于LS的方法误符号率性能比基于LMMSE的方法差2－3dB,但是计算复杂度较低。总之,此信道估计模型的计算复杂度和性能随着用于信道估计的子信道数目增加而增加,当所用子信道数目是周期头长度的两倍时,达到计算量和估计性能的最佳平衡。     

最低误码率非线性均衡器的快速自适应学习算法

针对最低误码率非线性均衡器的参数在线自适应学习问题,本文提出基于拟牛顿方法的快速自适应学习算法。采用Parzen窗函数方法估计误码率,通过设定切换条件,使参数学习在滑窗随机梯度法与滑窗拟牛顿法之间切换。这既增加了新算法的数值稳定性,又可提高收敛速度。通过对拟牛顿方法进行修改,还使新算法既可以在线自适应学习,也可用于高维参数的快速学习。仿真采用最低误码率非线性均衡器对通信系统进行干扰抑制和信道均衡,结果表明了新算法的高效性。     

基于遗传算法与模式搜索的混合优化算法

为了更好地实现全局优化,提出一种遗传模式搜索(Genetic Pattern Search,GPS)算法,该算法结合了遗传算法(GA)的强全局搜索能力与泛化模式搜索算法(PS)的强局部搜索能力.算法流程分为两步:首先是GA与PS联合实现粗搜索;其次是PS实现细搜索.实验对Hump、Powell、Rosenbrock、Schaffer、Woods测试函数进行搜索,表明GPS算法的成功率明显优于改进遗传算法与改进模式搜索算法,可作为一种有效可行的全局优化算法.