基于聚类算法实现信号盲分类

本文解决了信号处理、工业控制等领域存在的非平稳信号盲分类问题。在聚类中广泛应用的K-Means算法及其它基于中心的聚类算法有两个共同的缺陷-需要预先确定类数目且随机初始化中心引起性能不稳定。本文提出的算法较好地解决了这两个问题，提高了算法稳定性，实现了非平稳信号盲分类。提取非平稳信号的小波系数作为聚类的样本空间，分析聚类结果的统计偏差以估计类的数目，采用调和均值准则进行分类。最后给出的仿真结果表明本文提出的方法较传统的K-Means算法明显降低分类错误率。     

海洋物联网关键技术研究与应用

传统的海洋观测网孤立、碎片化的传感数据已经难以满足我国海洋观测领域的需求,低成本投入、低功耗运作、互联互通的海洋物联网是海洋信息领域的主流研究方向。介绍了海洋观测网的发展历程及研究现状,并在浙江大学摘箬山岛海底观测网络的研究基础上,提出一种新型的海洋物联系统架构以及一系列海洋物联网关键设备与平台,包括小型化海洋中控机、水声通信机、窄带物联网浮球、坐底式试验平台、便携式声学释放平台。未来,海洋物联网将向着轻量级、通信方式多样化与智能化的方向发展,并接入陆地互联网,实现“空天地海”万物互联。     

谈电力仪表在建筑节能计量中的应用

介绍了电力仪表的特点及选型方案,电力仪表不仅具有实时计量与显示,还具有通讯功能,可以组成后台电能管理系统,该系统功能强大、运行可靠。不仅能在线监测电能数据,还可以生成各种报表、曲线,为建筑节能提供参考。最后以实例验证了电力仪表在建筑节能计量中的应用。     

用于数据挖掘的聚类算法

数据挖掘用于从超大规模数据库中提取感兴趣的信息。聚类是数据挖掘的重要工具,根据数据间的相似性将数据库分成多个类,每类中数据应尽可能相似。从机器学习的观点来看,类相当于隐藏模式,寻找类是无监督学习过程。目前已有应用于统计、模式识别、机器学习等不同领域的几十种聚类算法。该文对数据挖掘中的聚类算法进行了归纳和分类,总结了7类算法并分析了其性能特点。     

防腐蚀涂装技术在混凝土桥梁中的应用分析

随着桥梁建设项目的逐渐增多,以及各种因素对混凝土桥梁的腐蚀性日益加重,防腐蚀涂装技术越来越多的被应用在混凝土桥梁的建设中,文章就其具体应用进行了详细的阐述。     

一种2DDCT, 快速实现方法

2DDCT用于图象压缩标准，传统实现方法存在计算量大、结构不规则的缺点，需要系统资源较多。本文在DA算法的基础上提出了一种新的实现方法，结构规则，节省系统资源且能有效提高运算速度。     

有线电视前端机房设备运行维护工作

本文主要详细介绍本地区有线电视前端机房的运行情况,对现有的问题进行分析,并且提出有针对性的对策予以改善,从而促使维护工作的顺利开展,为本地区有线电视信号的稳定播出提供有力的保证。     

谈电力仪表在建筑节能计量中的应用

以苏建科(2007)217号文件指导方针为依据,介绍了电力仪表的特点及选型方案,电力仪表的通讯功能,使其可以组成后台电能管理系统,实现很多强大的功能,并以实例验证了电力仪表在建筑节能计量中的应用。     

对聚类算法普遍存在问题的解决办法

聚类广泛应用于统计、机器学习、模式识别、数据分析等领域并越来越受重视。本文研究了各种聚类算法共同面临的五个问题：聚类效果评估、类数目估计、数据预处理、样本间相似性测量、抗干扰性能，分析了对这些问题的有代表性的解决方法，总结并预测了未来聚类算法在这五个方面的研究方向。     

卫星数字信号中Internet图像信号的截获与分析

在ＰＣＭ卫星信号流中常用两路合传一路Ｉｎｔｅｒｎｅｔ信号，传统的ＰＣＭ一次群分路器无法处理，利用自行研制的卫星数字信号实时处理系统可任意抽取某路信号，且可处理两路合传一路的信号，软硬结合解数据链路层协议。本文重点讨论ＴＣＰ／ＩＰ协议中ＩＰ数据报的接收及校验，给出了Ｉｎｔｅｒｎｅｔ信号中ＧＩＦ图像信号的还原技术。