一种基于协同作用网络的特征模块搜索算法

如何利用数据挖掘领域的特征选择技术,从高维复杂的组学数据中提取关键特征一直是研究重点。对此,针对组学数据特征间存在的复杂关联关系进行研究,提出了基于协同作用网络的特征模块搜索算法。该算法利用交互增益值构建协同作用网络,通过衡量候选节点与当前特征模块连接的紧密程度,同时结合节点自身分类性能实现模块搜索,确定重要特征。在十个数据集上对该算法的性能进行了测试分析,在分类准确率、灵敏度、特异性三项指标上该算法与对比算法相比均有优势,这表明其所确定的网络模块性能更优。     

小波域最小嵌入失真函数设计及其在隐写中的应用

为了提高隐写方案的安全性,提出一种基于最小嵌入失真原理和网格码的图像隐写算法。首先在离散小波域结合人眼视觉特性和整数提升小波变换设计了失真测度函数,主要考虑了亮度、频率和纹理掩蔽因子对载体失真的影响。然后结合网格码设计了隐写算法,将嵌入信息对载体的修改最小化并且集中在人眼不敏感区域。实验结果显示,方案具有良好的视觉不可见性,且能抵抗空域、小波域等隐写分析的攻击,安全容量达到0.4 bits/pixel。     

基于数字预失真技术的功放线性化研究

无线通信系统中,由于功放本身的非线性失真,导致信号带外产生频谱,限制了数据速率和频谱利用率。通过分析功放非线性原理,针对无记忆和记忆两种功放行为模型,提出分别采用查找表算法和最小二乘与最小均方误差相结合的算法进行线性优化。在Matlab环境下创建数字基带预失真链路模型。仿真结果表明,预失真器对两种模型中功率谱密度的改善分别达到39dB和15dB,提高了功放效率,降低了邻道干扰。针对不同功放类型的线性化进行对比研究讨论,并选择出适合不同功放的最优算法,具有较好的预失真效果,为设计实际功放线性化电路具有指导意义。     

凌华科技发布四轴与八轴高级运动控制卡PCI-8254/8258

正实现高速及高精度运动控制应用,具高性价比特色,协助提升设备竞争力凌华科技发布旗下旗舰型高级四轴与八轴运动控制卡——PCI-8254/8258,PCI-8254/8258是第一张功能与性能可直接与欧美大厂相媲美的运动控制卡,具备高性能的运动控制表现,通过硬件实现的全闭环控制、含PID前馈增益控制,伺服更新率可高达20kHz。支持多样化运动控制功能,如实时的轨迹多轴插补运动。通     

LFM信号限幅失真对侧扫声纳声图的影响

本文分情况讨论了LFM信号限幅失真对脉冲压缩及侧扫声图的影响并进行了湖试验证。结果表明:限幅失真对于脉压波形的主瓣几乎没有影响,即不会影响到声图的分辨率,但是会使脉压波形的幅度产生失真。当限幅程度较大时,由于信号的叠加会进一步恶化脉压波形,使脉压信号的幅度明显降低,甚至产生假目标,信号的动态变化范围被严重压缩;即使当单个信号不限幅时,而由于多目标回波相互叠加也可能会引起信号限幅,此时也可能对处理结果造成较为严重的失真,使信号动态范围被压缩。     

防止会计信息失真 提高会计信息质量

指出会计信息是决策者进行决策的重要依据之一,因此,会计信息的质量,直接关系到决策者的决策及其后续效果.而会计信息失真,将引起投资决策失误和社会经济资源的无效配置.笔者分析了产生会计信息失真的原因及其影响,提出了一些提高会计信息质量的防范措施.     

基于扰动观测器的逆变器电能质量提升控制策略

为提高逆变器输出电能质量,设计了一种基于谐振跟踪控制器和改进的不确定和扰动估计器的两自由度控制策略.新控制器中跟踪控制和扰动抑制控制是解耦的,各自相对独立.扰动观测器中引入了延时动作,以最大程度地减小奇数次谐波处的输出阻抗幅值.通过适当地扰动抑制,跟踪谐振控制器即可实现标称系统的输出遵循正弦基准参考,幅值和相位误差接近于零.利用三相逆变器实验平台进行了带线性和非线性负载测试,实验结果验证了所提出控制策略可有效提高逆变器输出电能质量.     

融合侧倾稳定性的智能客车轨迹跟踪增益调度控制策略

基于三自由度智能客车简化模型,考虑了智能客车易发生侧翻稳定性问题,采用轨迹跟踪与侧倾稳定性相结合的方式,利用多点预瞄的LQR(Linear quadratic regulator)最优控制算法,提出了智能客车轨迹跟踪控制策略.本策略采用增益调度方法,以实现变化车速工况的客车轨迹跟踪控制,搭建了Matlab/Simulink软件与Trucksim软件联合仿真平台,进行智能客车轨迹跟踪控制策略软件在环仿真实验.结果表明:所提控制策略适应了智能客车轨迹跟踪过程中的车速动态变化,实现了轨迹位移和航向角平滑稳定良好地跟踪,最大侧向位移误差率和最大航向角峰值误差率分别为1.56％和2.14％,保证了轨迹跟踪过程中智能客车横摆侧倾稳定性.     

预测帧编码中基于场景信息的宏块模式跳过算法*

在对场景信息进行分析的基础上,提出了H.264/AVC中预测帧的一种快速算法.对于未发生场景切换的预测帧,采用INTRA模式跳过算法(IMSA),跳过该帧中所有的INTRA模式的决策过程.对于发生场景切换的预测帧,跳过INTER模式的决策过程(PMSA).仿真结果显示,与采用完整的率失真优化(RDO)决策过程相比,未发生场景切换时,所提方法能减少30%～60%的编码时间;发生场景切换时,能减少60%～70%的编码时间,并且未导致明显的图像质量下降和码率的增加.