无线网络重配置技术在基站中的应用

随着无线通信技术及各种网络标准的发展,是否能够实现异构网络的融合显得十分重要.重配置技术就是一种具有前瞻性的解决方案.这篇文章主要阐述在基站系统中的无线网络动态重配置技术的实现,使这种软件无线电基站成为一个多频段、多功能、可扩展的智能基站.设计出了实现重配置的系统结构及流程.最后在我们的模型系统中证实了重配置技术极大地提高了通信质量和服务质量.     

Noninvasive fetal ECG estimation using adaptive comb filter

This paper describes a robust and simple algorithm for fetal electrocardiogram (FECG) estimation from abdominal signal using adaptive comb filter (ACF). The ACF can adjust itself to the temporal variations in fundamental frequency, which makes it qualified for the estimation of quasi-periodic component from physiologic signal, such as ECG. The validity and performance of the described method are confirmed through experiments on real fetal ECG data. A comparison with the well-known independent component analysis (ICA) method has also been presented.     

盲信号分离的自适应算法研究

盲信号分离在信号处理界一直有着重要的地位,其目的就是要根据观测到的混合数据向量恢复出混合前的原始信号。论述LMS和RLS两种进行盲信号分离的自适应算法,并使用它们对合成数据进行实验,考察算法的特性和效果,并进行比较分析。结果表明：LMS算法与RLS算法相比,RLS算法的收敛性能更好一些,而RLS的稳定性则存在振荡问题,在实际应用中需要选择合适的方法和参数。     

An approach for solving the permutation problem in blind source separation based on microphone sub-arrays

In this paper, we present a new algorithm for solving the permutation ambiguity in convolutive blind source separation. Transformed to the frequency domain, existing algorithms can efficiently solve the reduction of the source separation problem into independent instantaneous separation in each frequency bin. However, this independency leads to the problem of correctly aligning these single bins. We present a new method for solving the permutation problem using microphone sub-arrays. It is based on the combination of two approaches： direction of arrival （DOA） estimation for sources and the inter-frequency correlation of signal envelopes. The performance of the algorithm will be demonstrated on real-world data.     

基于负熵和智能优化算法的盲源分离方法

针对混合蛙跳算法(SFLA)更新策略会陷入局部最优、降低收敛速度的问题,提出一种自适应阈值更新策略。根据盲源分离中常用峭度和负熵作为非高斯性的度量,但峭度对野值敏感,影响算法性能,研究一种基于负熵准则的采用粒子群优化(PSO)算法和混合蛙跳算法的盲源分离方法。仿真结果表明,基于负熵的盲分离算法性能优于基于峭度的盲分离算法,基于SFLA的盲分离算法性能优于基于PSO的盲分离算法。     

基于独立变量方法的典型舱音去噪分析研究

基于盲源信号处理的原理,提出基于ICA的盲源分离技术,对飞机驾驶舱内飞行员的语音源信号进行分离的分析方法。本文使用了OGWE法和最大信噪比法进行了盲源分离,并与Matlab的小波分析工具箱的去噪效果进行了比对,测试分析的结果验证了基于ICA的盲源分离方法可以用来有效地处理舱音信号,具有可靠性和准确性。     

基于语音信号稀疏性的FDICA初始化和后处理方法

目前解决语音信号盲源分离(Blind source separation,BSS)的两大类方法分别为频域独立成分分析(Frequency domain independent component analysis,FDICA)和基于稀疏性的时频掩蔽(Time frequency masking,TF masking).为此将两类方法优点相结合,利用TF masking方法的结果,对FDICA做初始化,在加快FDICA收敛速度的同时也避免了次序不确定性问题.此外还提出了一种新的基于语音稀疏性FDICA的BSS后处理方法:基于局部最小比例控制(Local minimum ratio controlled,LMRC)谱减法,比常规的TF masking、维纳滤波等后处理方法,能够更有效地控制音乐噪声,提高分离性能.合成数据和实际采集数据的实验结果验证了所提方法的有效性.     

用茶叶多酚氧化酶生物传感器测定茶多酚(英文)

从鲜茶叶中提取多酚氧化酶,与氧电极偶合制成酶传感器,以焦性没食字酸子酸为底物,研究了激活剂浓度、缓冲介质、体系pH、操作温度等对响应性能的影响,测得对茶多酚响应的酶动力学方程为R(mV/S)=17.35C/(3.058+C)(C:g/L),米氏常数为3.06g/L,响应的线性范围为1.5～9.4g/L,用于茶叶样品与茶多酚制品中茶多酚含量的测定,结果与国家标准方法的相符。从而为茶多酚含量的测定建立了一种生物传感新方法。     

一种新型有效的KeepAlive算法在通讯系统中的应用

KeepAlive机制在通信中使用极其广泛。大量使用KeepAlive机制来保活的一个主要原因是物理链路的不可靠性。利用它可以避免不可预料的异常的发生而引发的进程或者资源吊死。文中提出了一种新型有效的KeepAlive算法，并结合3G BSS嵌入式通讯系统进行分析计算，证明了它的高效性和实用性。     

江苏电信BSS1.0系统软件体系结构

本文介绍了中国电信业务支撑系统的产生由来以及老“97”系统所具有的缺陷。着重阐述了BSs的整体框架，并从客户层、接入层、表示层、业务逻辑层、数据层等五个层面结合图示进行论述。此外从技术角度分析了J2EE多层体系结构在承载电信业务方面所具有的优势。