浅谈计算机网络硬件故障及解决办法

文章主要针对计算机硬件的一般性网络故障的方法和技巧进行了剖析,为方便使用计算机网络带来更大的便利。     

基于Tucker分解的音频分类研究

提出一种利用Tucker分解获得鲁棒性较强的音频信号不同属性的特征,在高斯混合模型上测试音频信号分类性能的方法。音频信号经过预处理后,提取其不同类型特征集合,包括常规声学特征参数集合、听觉感知特征参数集合、心理声学特征参数集合;然后由三种特征集合构建三阶特征张量,通过Tucker分解得到每一类特征阶投影矩阵并进行主分量分析;最后使用包括音乐、语音、噪声3种类型的300条音频数据测试不同特征集合的分类效果,在此过程中使用了有监督学习的高斯混合模型作为分类器。实验中比较了不同特征集合使用高斯混合模型的分类正确率。实验结果表明,Tucker分解获得的特征集合实现了较好的分类,说明该方法性能优于传统特征集合。      

基于单分类支持向量机和主动学习的网络异常检测研究

对基于支持向量机和主动学习的异常检测方法进行了研究,首先利用原始数据采用无监督方式建立单分类支持向量机模型,然后结合主动学习找出对提高异常检测性能最有价值的样本进行人工标记,利用标记数据和无标记数据以半监督方式对基于单分类支持向量机的异常检测模型进行扩展。实验结果表明,所提方法能够利用少量标记数据获取性能提升,并能够通过主动学习减小人工标记代价,更适用于实际网络环境。     

声光阵列协作的运动目标轨迹预推方法

针对感知平台利用GPS导航和 PIR阵列进行目标轨迹预推精度低，实用性差的局限性，提出了一种利用声导引技术 进行精确定位，4感知平台 PIR阵列构成正方形感知模型实现目标运动轨迹测量的方法，在该研究中，单感知平台由8个PIR传感器组成静动系感知阵列，1个扬声器和 4个麦克风组成声阵列，通过延时估计算法得到各麦克风相对声信标的距离和方位，将感知平台精确导航到预设点，获取感知模型中32路传感器角度信息进行融合，再结合自身坐标信息及检测目标时间信息通过轨迹预推算法推导出准确的运动轨迹， 实验结果表明，该方法有效弥补了仅利用GPS实现单一定位且精度低的不足，同时突破了已往单感知平台进行轨迹预推的方法，具有较大的理论意义与实际应用价值。     

散射模型与Wishart分类相结合的极化SAR图像分类

给出了一种散射模型与Wishart分类相结合的极化合成孔径雷达(polarimetric synthetic aperture radar, PolSAR)图像非监督分类方法。首先利用去取向三分量散射模型进行粗分类,将像素划分为三种基本散射类型和混合散射类型;然后,在基本散射类型内根据占优散射机制的功率进行细分类,并根据Wishart距离对细分类的结果进行类别合并,合并到指定的类别数;最后对四种散射类型的像素分别重新进行Wishart迭代,从而实现极化SAR数据的非监督分类。利用美国AIRSAR机载系统采集的实测数据进行实验,并且同已有分类方法进行比较,结果表明本文方法改善了分类效果,且降低了体散射过估计。      

全极化合成孔径雷达多视图像的极化特征分析

该文基于乘性相干斑模型,对全极化合成孔径雷达多视图像的极化特征参数(同极化比、交叉极化比和同极化相位差)进行了分析,利用实际的模拟数据对特征参数的PDF进行了拟合测试,分析了多视极化特征参数的统计特性对极化相干斑抑制算法的影响。利用极化比和相位差的特点,对地物进行分类,所得分类精度与利用最优极化分类法的分类精度具有可比性。     

机载雷达的预滤波直接数据域算法

空时自适应处理(STAP)作为一种地杂波环境下机载雷达自适应检测小目标的方法已得到广泛研究,干扰非一致性是当前的一个重要方面。由杂波脊外的强干扰(或目标)引起的分立非一致性是市区和尖峰状杂波环境下STAP性能下降的主要原因。利用级联算法得到的自适应权可用于STAP干扰的分立非一致性问题。该方法由一个直接数据域算法和一个统计自适应算法级联构成。该文提出一种带杂波衰减预滤波器的直接数据域算法来增强算法对分立非一致干扰的抑制,从而提高了STAP对付分立非一致干扰的性能。     

基于放大器非线性拟合的自适应预失真技术

本文提出了一种新的有效的大功率放大器非线性失真的数字自适应预失真设计方法。该方法基于有理双线函数的非线性及其逆变换易于求解的特性，设计大功率放大器的估计器以逼近大功率放大器的非线性特性，预失真器的非线性参数由估计器的逼近函数逐段取逆变换来调节，以达到预失真补偿的目的。计算机仿真结果表明：该方法用于正交频分复用（OFDM）系统中具有收敛速度快、系统性能稳定、补偿效果好等特点。     

硼预淀积对自组织生长Ge量子点尺寸分布的影响

研究了以不同B2H6流量预淀积硼对UHV/CVD自组织生长Ge量子点尺寸分布的影响。在适当的生长条件下,得到了尺寸分布很窄的均匀Ge量子点,用AFM对量子点的形貌进行观察,Ge量子点尺寸的涨落小于±3%,量子点的水平尺寸和高度分别为60nm和10nm,密度为8×109cm-2。实验结果表明,通过预淀积硼表面处理,可以得到尺寸分布很窄的量子点,以满足量子点光电器件方面应用的要求。     

基于四叉树分类的小波图像二维网络编码量化

本文提出了一种小波图像在进行小波系数四叉树分类后运用二维网格编码量化（2D-TCQ）的新方法。首先根据小波图像中各子带系数的带间相关性对其进行四叉树分类,然后在扩展的二维码书空间对重要类系数进行网格编码量化,运用维特比算法寻找最优量化序列,最终形成有序的嵌入式编码比特流。仿真结果表明,该方法在相同编码率下与SPIHT算法相比,PSNR获得了0.4dB左右的改善;使用小一倍的码书,相同编码率下比四叉树分类后使用一维TCQ获得了0.1dB左右的改善。由于本方法可以采用较小的码书尺寸,计算量较小,所以适用于低存贮、低功耗的编解码环境。