基于众包的嵌套流形匹配室内定位方法

随着普适应用的兴起,室内定位变得越来越重要。传统的基于指纹的定位方法需要现场勘测,所需时间及工作量巨大,且需实时更新,以适应室内变化,这大大限制了其应用范围。采用众包形式进行室内信息采集,并记录其在室内的大量路径信息,利用嵌套在路径中的低维流形一致性进行地理位置匹配,以建立位置指纹库。通过高斯粒子滤波器对传感器数据进行去噪,进而解决步长差异问题。定位时,根据用户位置的连续性和路径信息筛选出合理的近邻点,继而实现精确定位。在84m²的会议室进行实验,在不需要现场勘测的情况下,所提方法可达到与传统方法可比的定位精度。该方法可以实时适应环境变化,在2周甚至1个月之后,其定位准确性优于传统定位方法。     

图像分割在生物医学工程中的应用

图像分割能够自动或半地描述出医学图像中的解剖结构和其它感兴趣的区域，从而有助于诊断，所以它在生物医学图像的应用中起着非常重要的作用。文中介绍了过去二十多年生物医学图像分割在不同时期和阶段的发展状况，总结了现今被广泛使用的一些自动和半自动的分割方法，重点放在各种方法对于医学图像应用的优点和不足之处上，揭示了各方法的适用范围和应用重点；展望了医学图像分割的前景和面临的挑战。     

基于变步长LMS 算法的自适应逆控制系统

针对各种变步长自适应滤波算法,提出了两种收敛速度快、鲁棒性能好的基于变步长X- 滤波、e - 滤波LMS 算法和带反馈补偿的自适应逆控制系统．变步长自适应滤波算法可以使系统获得更快的收敛速度 和较小的稳态误差,提高了控制精度;反馈补偿可以克服系统的零漂移．仿真结果表明,经过改进的基于变 步长X- 滤波、e - 滤波LMS 算法的自适应逆控制系统收敛速度快、稳态误差小、抗噪声扰动能力强．     

基于可变模型的腹主动脉瘤分割算法

提出了一种基于可变模型的腹主动脉瘤分割算法。它利用相邻两个切片间的相关性以及医学先验知识,可以快速地分割腹主动脉瘤CTA图像序列,并且结果与专家人工分割结果接近。本文将像素点分为三类：边界内,边界点,边界外,这样就直接决定了模型形变方向,大大提高了分割效率。     

可变样本容量和抽样区间的和R控制图

最近的理论研究证实了具有可变抽样区间(VSI)的过程控制图和可变样本容量(VSS)控制图比常规控制图(FSSI)能较大地提高控制图的效率。文章假定过程处于统计控制状态的时间t服从负指数分布:f(t)=λe-λt(t≥0),利用Costa的马氏链方法[1],设计具有可变样本容量和抽样区间(VSSI)的中位值(x)和极差(R)图。所设计的控制图较之常规控制图能更快地发现过程的变化,从而大大地降低不合格品数。     

几种改进BP算法的性能比较

对ＡＢＰＭ、Ｌ－Ｍ、ＨＢＰ三种改进的ＢＰ算法的原理进行了研究,通过仿真计算,人统计角度对它们在分类问题、逼近问题随两方面的收敛速度、收敛精度等特性进行了分析比较,并对三种算法中影响网络收敛在因素进行了探讨,为使用者选择适合自己的高性能算法提供了参考。     

改进的主动式安全系统结构及其通信机制

为了提高网格中资源节点在安全方面的自主性和协调性,改进的主动式安全系统ZSS以安全节点为单位,配置完整的认证和授权、访问控制、监视、通信、分析等模块来保护节点安全．ZSS系统的通信模块利用可变长的短消息传递技术,可以实现安全节点间的实时性和周期性信息交换．由于采用中心节点作为同一通信域的信息交换中心,该消息机制可以应用到具有不同资源管理结构的网格中,提高了系统的适应性和可用性．     

梯度投影法求解压缩感知信号重构问题

将结合Barzilai-Borwein步长和非单调线搜索的梯度投影法用于压缩感知信号重构.分析了Barzilai-Borwein步长计算方法,结合其特点给出了非单调线搜索方法,为降低线搜索对算法性能的影响,引入了自适应的策略,最后给出了算法收敛性分析.实验结果表明,该算法能很好地重构不同稀疏度的信号,且在相同条件下,计算效率优于经典的基追踪法、正交匹配追踪和其他梯度投影法.     

TDD/CDMA系统交叉时隙干扰的解决方案

针对时分双工/码分多址（TDD/CDMA）系统在动态调整上下行时隙的分配时会产生严重的交叉时隙干扰问题，提出了一种基于隔离区域的移动台间干扰的解决方案。隔离区域由移动台接收到的导频信号差值确定，该隔离区域范围较小，从而交叉时隙容量较大。同时分析了交叉时隙基站间干扰，结果表明,由于基站间传输条件较好，不能完全克服基站间干扰。因此TDD/CDMA系统（如时分同步CDMA(TD-SCDMA)）的动态调整上下行切换点技术仍然很难应用于实际系统中。     

一种新的变步长LMS 算法及分析

LMS 算法存在收敛速度和稳态误差上的矛盾,当步长因子过大,则收敛速度快,但误差变化 较大; 当步长因子过小,则收敛速度很慢但是误差稳定． 因此,渐渐发展出了多种变步长LMS 算法． 通过建立步长和误差的一种非线性函数关系,提出了一种新的变步长LMS 算法,并且对算法参数 进行分析． 该算法计算简便,计算量低,且在算法收敛初期能够得到较大的步长,而稳态时期能够得 到较小的步长,且在稳态收敛阶段有较为缓慢的步长变化,克服了传统算法在低误差范围内的步长 调整的缺陷． 仿真结果与理论结果相一致,证明了该算法比已有算法拥有更好的收敛性能．