基于能量归一化窗S变换的跳频信号参数盲估计

提出一种基于能量归一化窗的S变换的跳频信号参数盲估计方法。详细阐述了能量归一化窗S变换的基本原理,应用能量归一化窗S变换对跳频信号进行了分析并与其它时频分析方法作了比较,最后给出了跳频信号参数盲估计的具体算法步骤,并进行了仿真实验及性能分析。仿真结果表明该方法切实有效。     

n-of-N 数据流模型上高效概率Skyline 计算

研究概率数据流上的q-skyline计算问题.与只支持滑动窗口数据流模型的已有方法相比,所提出的方法能够支持更为通用的n-of-N数据流模型.采用将q-skyline查询转换为区间树上刺入查询的方法支持n-of-N数据流模型.提出PnNM算法维护支持n-of-N数据流模型所需的相关数据结构,高效处理了不确定对象候选集合更新和区间更新等维护工作;提出PnNCont算法实现连续查询处理.理论分析和实验结果表明,算法能够有效地支持概率数据流n-of-N模型上的q-skyline查询处理.     

数据流上的最大频繁项集挖掘方法

最大频繁项集适用于内存空间有限的数据流挖掘。为此,提出一种基于界碑模型的最大频繁项集挖掘方法,采用最大频繁项集树的数据结构,增量式地维护最大频繁项集与部分附属信息,实现项集的快速搜索和裁剪。在MUSHROOM和BMS-POS数据集上的实验结果表明,该方法具有较高的挖掘效率。     

基于密度网格的分布式数据流聚类算法

提出一种适用于分布式数据流环境的、基于密度网格的聚类算法。利用局部站点快速更新数据流信息,使网格空间反映当前数据流的变化。中心站点负责在接收及合并局部网格结构后,对全局网格结构进行密度网格聚类以及噪声网格优化,形成全局聚类结果。实验结果表明,该算法能减少网络通信量,提高全局聚类精度。     

界标窗口中数据流频繁模式挖掘算法研究

数据流的流量太大会无法被整个存储,或被多次扫描。为此,在研究已有挖掘算法的基础上,提出一种界标窗口中数据流频繁模式挖掘算法DSMFP_LW。利用扩展前缀模式树存储全局临界频繁模式,实现单遍扫描数据流和数据增量更新。实验结果表明,与Lossy Counting算法相比,DSMFP_LW算法具有更好的时空效率。     

基于Qt 的电纸书图形用户界面设计

电子书在日常生活中应用广泛,为了便于用户直观、舒适地阅读电子书,电纸书应运而生。在Linux操作系统上,利用Qt图形用户界面开发工具,实现电纸书图形用户界面的设计,并在电子纸上实现文本文档的显示。程序实现了主窗口和对话框的创建,以及主窗口和对话框之间的切换与交互。同时,在加载文本文档的过程中,实现对不同编码方式的文本文档的解码及分页。     

车载自组网中基于滑动窗口的网络编码传输策略

由于节点的高速移动和拓扑的快速变化,使得在车载自组网中传输时延敏感的数据是一个很大的挑战。针对此问题,提出了一种在机会路由上使用基于滑动窗口的网络编码传输策略。该策略根据网络状态自适应地调整滑动窗口的大小,来编码不同长度的编码包,去容忍ACK的延迟,使得在各种网络条件下都能保持较高的吞吐率;使用下三角形式的渐进编码使接收端逐步解码,从而平滑接收端的解码时间间隔。仿真结果表明,该策略具有更高的吞吐率,同时能够在接收端形成时延抖动小的数据流,为车载自组网中流媒体等时延敏感的数据流传输提供更好的服务质量。     

求解机场终端区飞机着陆调度问题的遗传算法

空中管制员需为到达的飞机安排跑道并计算着陆时间,以飞机空中延误最小为出发点研究了多跑道的飞机着陆调度问题,约束条件为每架飞机的着陆时间应落在规定的时间窗内及相邻两架飞机应满足最小时间间隔。针对该问题设计了一种遗传算法对问题进行求解,其中染色体由飞机排序链表和跑道链表组成,相应的交叉和变异算子也做了改进设计。仿真实验用数据库OR-Library中的实例验证了该算法的有效性。     

考虑时间窗与随机航行时间的船舶航线规划

良好的航线设计是船运公司降低运营成本,提高服务质量的关键。船舶运输中存在航行时间不确定,码头资源稀缺等特点,基于此将其航线问题抽象为考虑时间窗与随机旅行时间的多重流动旅行商问题。针对航行时间的随机性,设计了线性近似方法,提出了虚拟时间窗的概念,构建了初始模型与修正模型;给出了该问题的一个算例,验证了模型与算法的有效性和合理性。     

一种实用的去基线漂移滤波算法

心电图中的基线漂移是影响心电图信号识别的一个重要因素。本文将介绍一种简单、实用的快速滤波算法——移动窗口中值滤波算法，并采用MIT—BIH Arrhythmia Database以及European ST-T Database中的数据进行大量的实验验证。