当前高校多媒体教学存在问题及解决思路研究

高校多媒体教学对于教学质量的提高和丰富教学形式来说起着重要的作用。但是,作为一种新事物高校多媒体教学也面临一些新的问题需要解决。该文就是在分析解决这些问题的基础上提出了相应的对策。     

神经网络自适应滤波器

本文介绍一种新颖的非线性自逅应滤波器——自适应神经网络滤波器.由于神经网络具有学习非线性函数到任意的精度以及自适应能力,这种滤波器优于线性滤波器,能适应各种噪声环境.在自适应LMS算法基础上,提出了在线PB训练算法、收敛速度快.最后以自适应噪声对消系统为例,进行了计算机仿真,结果显示了这种滤波器的良好性能.     

计算机网络技术的应用及其发展

信息化社会迅速增长的需求是现代计算机网络快速发展的内在推动力量,现代计算机网络对人类社会的日常生产生活具有重大影响力量。本文试图分析计算机网络技术的发展脉络,并对未来发展趋势进行探讨。     

现场总线技术与集散控制系统的分析

文章论述了现场总线技术的概念及特点。现场总线系统（FCS）的特点和集散控制系统（DCS）的不足,分析了基金会现场总线的体系结构。     

神经网络自适应均衡器研究

神经网络具有大规模并行处理、自适应、自学习能力和非线性特征，已获得了广泛应用。本文将多层正馈神经网络（ＭＬＦＮＮ）应用到数字通信中的均衡问题，讨论了ＭＬＦＮＮ自适应均衡（ＡＥ）和判决回授均衡（ＤＦＥ）的结构及其学习算法。通过计算机仿真研究了ＭＬＦＮＮ组成的ＡＥ和ＤＦＥ的性能以及系统收敛情况。初步结果表明，神经网络用于通信中的均衡器是可行的、有效的，性能是优良的。     

人工神经网络在通信中的一种应用

新近，人工神经网络在通信中已获得了广泛应用，本文研究人工神经网络应用于通信中均衡与译码问题，提出了能同时完成均衡与译码的新方法。计算机仿真证明，它既适合于最小相位信道，也适合于非最小相位信道，还适合于非线性信道。     

利用改进的RLS算法的自适应神经网络均衡器

本文讨论了采用多层前馈神经网络作自适应均衡器问题，提出了一种改进的递推最小二乘ＬＲＬＳ）新算法，即带有阈值处理的采用分段函数的速推最小二乘（ＲＬＳ）快速学习算法。它可克服传统ＢＰ算法收敛速度慢、易陷入局部最小类的缺点，经计算机仿真证明用该学习算法训练自适应均衡器时，大大缩短了训练时间，提高了收敛率。     

信号分析与处理的几种新方法

本文介绍了几种信号分析与处理的新方法，即基于子波变换的方法，基于高阶统计量的方法和基于人工神经网络的方法。理论分析与实验结果表明，它们适合于时变的、非平稳、非高斯信号的分析与处理，受到了极大关注，并获得了迅速发展。     

啤酒风味的老化及其预防

<正> 啤酒存放时间久后会发生失光、沉淀等现象,这涉及啤酒的物理稳定性问题,直接影响啤酒的保存期。另一种现象是啤酒在保存期间其风味发生变化,失去原来的纯正,新鲜感,带来令人不愉快的香和味,这涉及啤酒风味的老化,亦即风味稳定性问题。近年来,随着酿造技术的不断进步,啤酒保存期的问题已经基本解决,而啤酒风味稳定性的问题便突出起来。现