无线传感器网络残余节点的研究

研究残余节点的能量阈值及数量的选取方式对无线传感器网络生命周期的影响。针对LEACH协议的不足,将剩余能量加入阈值计算公式,并在簇头节点和汇聚节点间采用多跳通信方式。     

基于图像序列期望特征的阈值分割方法*

针对单幅图像自适应阈值分割算法复杂度高、实时性不足的问题,提出了一种基于图像序列期望特征的阈值分割方法。以图像期望背景区域面积特征为例阐述了方法原理和实现流程。通过与传统(Ostu)算法对比,论述了方法在处理具有强一致性特征样本序列时所具有的易调试性、实时性优势。结合列车车厢钩尾螺栓图像特征提取实例进行定量分析,验证了方法的有效性。     

利用残余节点的无线传感器网络路由算法

为延长无线传感器的生命周期,基于传播范围的多跳路由算法,提出了再利用前次残余节点的新路由算法.仿真结果表明：新路由算法有效地延长了无线传感器网络的生命周期.     

利用自适应滤波器的组合设计抵消多噪声

针对一个自适应滤波器不能解决多噪声信号的问题,提出了自适应滤波器的组合设计思想。在线性组合条件及LMS算法下,分析多噪声抵消原理,并进行多噪声语音信号的Matlab仿真实验,可以得到清晰的语音信号。结果表明,自适应滤波器的组合设计可以有效抵消多种干扰信号。     

一种基于改进LMS算法的语音消噪方法

为了提高LMS自适应滤波算法的性能,在对一些变步长LMS算法进行分析的基础上,提出了一种改进的变步长LMS算法。利用所提出的算法对被噪声污染的语音信号进行了消噪仿真实验,并进行了主客观性能测试。仿真结果与性能测试分析表明,采用本算法消除噪声后的语音基本接近原始语音。     

神经网络在网络入侵检测中的应用研究

研究网络安全问题,针对网络受到非法用户入侵,破坏系统的正常工作,传统网络初始权值凭经验确定,易出现初始权值确定不当,导致网络入侵检测准确率低的难题.为了提高网络入侵检测的准确率,提出一种遗传神经网络的网络入侵检测方法.方法把神经网络和遗传算法结合起来,把网络初始权值作为遗传算法的一个种群,把网络检测准确率作为遗传算法的目标函数,通过遗传算法种群的"优胜劣汰"机制搜索到神经网络算法的全局最优初始权值,采用最优权值对网络入侵数据进行检测,得到最优网络入侵检测结果.结果证明,方法学习速度快、检测准确率高、漏报率与误报率低,克服传统网络检测方法不准确的缺陷.