DSLAM技术发展与应用

DSLAM作为接入复用数字用户线(DSL)的局端设备,在性能和功能方面获得了巨大发展.本文详细介绍了传统的ATM上行DSLAM技术和应用,对两种内核的IP-DSLAM技术、组网和应用进行了较深入的探讨,并对用户唯一定位、自动线路检测和用户终端远程管理等热点技术进行了详细阐述.     

一种基于非参数统计理论的网络流量异常检测方法

提出了一种新的基于非参数高斯核函数分布的网络流量异常检测方法．与目前核函数应用于分类、神经网络、机器学习的方法和原理均不同,针对异常发生时流量出现的扰动,使用能显著反映流量形状变化的核带宽作为特征统计量,进行网络流量分析．实验结果表明,该方法能显著降低计算复杂度和误检率,提高检测率．     

基于MMMA的双模式变步长盲均衡算法

恒模算法(CMA)是一种重要的盲均衡技术,虽然能达到盲均衡效果,但是收敛后有较大的剩余误差和相位模糊。在VS-MCMA+DD-LMS算法的基础上进行了改进,提出变步长修正多模算法(VS-MMMA)和DD-LMS相结合,以及变步长解相关修正多模算法(VS-UMMMA)和DD-LMS相结合两种新算法,新算法在收敛速度和均衡误差方面均有明显的改进。最后,对该算法进行了仿真和性能分析。     

Depth-aware blending of smoothed images for Bokeh effect generation

Bokeh effect is used in photography to capture images where the closer objects look sharp and everything else stays out-of-focus. Bokeh photos are generally captured using Single Lens Reflex cameras using shallow depth-of-field. Most of the modern smartphones can take bokeh images by leveraging dual rear cameras or a good auto-focus hardware. However, for smartphones with single-rear camera without a good auto-focus hardware, we have to rely on software to generate bokeh images. This kind of system is also useful to generate bokeh effect in already captured images. In this paper, an end-to-end deep learning framework is proposed to generate high-quality bokeh effect from images. The original image and different versions of smoothed images are blended to generate Bokeh effect with the help of a monocular depth estimation network. The model is trained through three phases to generate visually pleasing bokeh effect. The proposed approach is compared against a saliency detection based baseline and a number of approaches proposed in AIM 2019 Challenge on Bokeh Effect Synthesis. Extensive experiments are shown in order to understand different parts of the proposed algorithm. The network is lightweight and can process an HD image in 0.03 s. This approach ranked second in AIM 2019 Bokeh effect challenge-Perceptual Track.     

基于谱域-空域组合核函数的高光谱图像分类技术研究

针对传统高光谱图像分类算法多利用目标的光谱信息,不重视空间信息的问题,本文提出了一种综合利用谱域-空域信息的最小二乘支持向量机分类算法。首先利用主成分分析进行特征提取,然后在保留的主分量图像上用数学形态学得到目标的空域信息。并结合光谱域特征,探讨了各种组合策略,构造组合核函数。通过在分类器中引入空域信息,提高了分类准确率。而且采用了最小二乘支持向量机,将标准向量机的二次规划问题转换为求解线性方程组的问题。利用了其训练速度快、效率高的优点。高光谱数据实验表明,本文提出的方法和单独使用谱域或空域信息进行分类相比表现出了一定的优越性,从而适用于较大规模的高光谱图像分类。      

改进鲸鱼算法优化核极限学习机在水质光谱分析中的应用

为提高水质光谱分析模型的学习速度与预测精度,采用核极限学习机对水质光谱进行建模,并提出一种具有动态惯性权重的改进鲸鱼优化算法对模型进行参数优化。由于极限学习机的输入权值矩阵和偏置是随机生成的,故引入核方法以减小其输出权值矩阵的波动;将鲸鱼优化算法中的惯性权重在非线性递减的基础上引入随机因子,通过动态调整惯性权重以平衡算法的全局搜索能力与局部开发能力。与传统优化模型进行了对比实验,实验结果表明:基于该方法所建模型具有更高的预测精度,而在相同的学习迭代次数下,核极限学习机的运行时间相对于传统算法约下降50%,且改进鲸鱼优化算法能够以更快的收敛速度使模型达到全局最优。     

视频监控行人流量统计系统的设计

针对当前行人统计方式落后、非实时性、统计数据滞后等问题,文中提出采用智能视频监控、图像识别的方式实时统计行人流量。系统根据积分通道思想统计行人目标特征,通过Adaboost算法训练分类器对图像帧中的行人目标进行定位、识别。文中在已识别目标的基础上采用CPU多任务模型改进核相关滤波算法对目标进行实时跟踪、统计得到行人流量。测试结果表明,系统能实时识别、跟踪、统计行人目标,整体功能稳定,平均识别率为93%,改进多任务模型使得跟踪速率提高约20%。     

基于边缘信息的运动模糊图像的鲁棒盲复原

为获得适用于不同模糊图像且简捷的图像盲复原方法,提出了一种稳健的从单幅模糊图像中求取模糊核并对图像去模糊的图像盲复原方法。根据模糊图像与非模糊图之间的边缘关系求模糊核,并在多尺度框架下针对各个子算法设定自适应参数,从而构建一个稳健的图像盲复原方法。对复原结果用4种无参考的图像质量评价方法的评价结果显示,本文方法在噪声和...     

基于Vague-Sigmoid核函数的PSVM故障诊断算法研究

支持向量机因其相比于传统算法具有良好的分类性能,而广泛地应用于故障诊断研究中。但标准SVM存在训练时间长,占用内存大的不足。近似支持向量机（Proximal Support Vec-tor Machines,PSVM）算法具有训练速度快占用内存少的特点,特别适用于大量数据的故障诊断。但其对于分类超平面附近点的诊断精度略显不足。针对此类问题文中将耗时较少的Vague-Sigmoid核函数应用于PSVM,用以提高其对于在分类面附近样本的分类精度,仿真证明获得了较好的效果。     

基于核主元分析法的组合核函数改进算法

提出了一种新型的组合核函数应用于构建支持向量机当中.这种组合核函数将高斯核函数与多项式核函数各自的特点融合在一起,构建了一种兼具内推和外推性能的核函数.经实验验证,将这一核函数应用在核主元分析法中,可以有效地提高识别精确度和效率.