基于非高斯性和广义复杂度寻踪的盲源分离算法

现有的盲源分离算法往往利用信号某一方面的统计特性来分离信号,例如:利用信号的非高斯特性,或者利用信号的时序特性.在实际应用中,信号往往是具有这两种特性信号的混合,采用信号某一方面的特性往往不能够成功的分离出信号.当源信号具有非高斯性和非线性预测特性时,提出了基于非高斯性和广义复杂度寻踪的目标函数,最小化该目标函数,提出了一个梯度下降的盲源分离算法.计算机仿真表明了提出算法的有效性,和现有的盲源分离算法相比,提出算法具有更好的信号分离性能.     

有噪复杂度寻踪的不动点算法

给出了当源信号具有时序结构特性时有噪复杂度寻踪的不动点算法,与现有的盲源分离算法相比,该算法具有较快的收敛速度和好的信号分离性能,计算机仿真表明了该算法的有效性。     

噪声背景下的胎儿心电提取

在实际应用中,考虑有噪声影响的胎儿心电提取算法具有现实意义,因此本文提出了噪声背景下的基于归一化均方预测误差的新的胎儿心电提取算法.该算法在目标函数中去除了噪声的干扰.理论分析和仿真实验表明了该算法的有效性.与不考虑噪声的胎儿心电提取算法相比,该算法具有更好的提取性能.     

基于广义自相关的两步盲提取算法

盲提取算法在信号处理和分析中逐步成为一项重要的方法,因为它利用信号的先验特性只提取感兴趣的信号,这样就可以节约大量的计算时间和资源.提出了时序结构信号的两步盲提取算法,第一步,利用信号所具有的广义自相关特性粗提取信号,第二步利用信号的高阶统计特性精提取信号.计算机仿真和实际的胎儿心电实验表明了提出算法的正确性,与基于广义自相关的盲提取算法相比,提出算法具有较好的性能和对时延估计偏差具有更强的健壮性.     

基于国家标准GB15629.11的关联业务的实现

首先简单介绍了无线局域网和国家标准GB15629．11,然后从验证关联流程的目的出发,着重介绍了MAC层规范中的关联业务和进程间通信的编程模式,给出了基于GB15269．11的无线局域网关联业务的设计与实现方案。     

联合非高斯性和非线性自相关的有噪盲源分离算法

现有的盲源分离算法往往利用信号某一方面的统计特性来分离信号,例如:利用信号的非高斯特性,或者利用信号的时序特性。在实际应用中,信号往往是具有这两种特性信号的混合,采用信号某一方面的特性往往不能够成功的分离出信号。现有的盲源分离算法往往不考虑噪声的影响,但在实际应用中,噪声的影响是不可避免的。当源信号具有非高斯性和非线性自相关特性时,提出了联合非高斯性和非线性自相关特性的有噪盲源分离算法。计算机仿真表明了提出算法的有效性,和现有的基于非高斯性和非线性自相关特性的有噪盲源分离算法相比,提出算法具有更好的信号分离性能。      

基于工作流的装备修理业务管理系统的设计

为了实现对装备修理业务的有效管理,增强修理机构的柔性和快速反应性,设计了基于工作流的装备修理业务管理系统;根据军区级修理机构的实际情况,梳理了三条主要的修理流程,结合数据库和Java语言开发设计了基于工作流的业务修理管理系统;实际使用证明了该修理业务管理系统能很好的提高装备修理的效率,同时该管理系统的设计理念和方法对同类系统的开发和使用具有很好的参考价值。