GOS+MU:一种查询对象选择新方法

在分析单一MU(Most Uncertainty)采样缺陷的基础上,提出一种"全局最优搜寻"方法 GOS(Global Optimal Search),并结合MU共同完成查询选择。GOS+MU方法中,GOS着眼全局寻找目标,在应用环境能提供的训练样本数量有限、分类器受训不充分时,该方法选择的对象学习价值高,能快速推进分类器学习进程;MU则能够在GOS采样失效情形下,利用分类器当前训练成果,选择查询不确定性最强的样本补充训练集。通过对网络商品的用户评论进行分类仿真,并比较其他采样学习方法的效果,证明了GOS+MU方法在压缩学习成本、提高训练效率方面的有效性。     

脉搏波信号的特征提取方法研究

脉搏波信号是重要的人体生理信号,但在采集过程中会存在一定的干扰,在分析软、硬阈值去噪方法的基础上,提出一种改进的阈值量化方法,能够克服软、硬阈值存在的缺陷,实验表明,改进的阈值方法可以有效地去除不同噪声干扰,明显优于软、硬阈值去噪方法。针对传统特征提取方法的缺陷,提出一种幅度阈值与滑动窗口相结合的主波波峰定位方法,经实验验证,所提出的方法准确率高、抗干扰强。     

面向电信承载网的监控系统设计与实现

面对电信承载网连接的日益增长的海量终端设备，运营商需要结合网络拓扑对终端设备产生的数据进行高效的汇聚统计、异常分析、故障定位处理等操作。针对已有系统存在的操作困难、分析效率低等问题，设计与实现了一个面向电信承载网的高效监控系统，提供实时与离线数据分析和多维可视化分析的能力。对网管、认证、终端等系统及设备采集的数据进行结构化存储，对采集的数据进行拓扑相关性和时间序列方法分析，根据分析结果实现基于动态阈值控制的异常实时告警、定位等操作，并提供多维度可视化分析对网络状态进行实时监控。实际应用结果表明，该系统性能优异，具有良好交互性，能较好地满足承载网运维人员业务分析需求。     

基于改进差分进化算法的时间调制阵列多波束优化形成

提出了一种基于时间调制阵列的数字多波束形成方法。时间调制阵列会产生基波分量和各次谐波分量,通过调整各个单元的控制时序,实现谐波分量的幅度和相位综合,可以在正负第一次谐波处实现期望方向的波束形成。同时采用改进差分进化算法来优化控制时序,进一步降低最大旁瓣电平,实现两个指向不同的数字波束的设计。最后通过与时间调制阵列波束形成和基于基本差分进化算法的时间调制阵列波束形成对比,验证了该算法在数字多波束形成中的可行性和有效性。     

一种基于非下采样Contourlet变换的去噪算法

文章提出了一种新的去噪算法,算法是基于非下采样Contourlet变换(NSCT)的自适应阈值。首先需要对含噪图像进行非下采样Contourlet变换,然后得到各个尺度各个方向子带的系数。为了克服软、硬阈值函数的缺点,提出了一种自适应的新阈值函数。仿真实验表明,文章方法在峰值信噪比(PSNR)、信噪比(SNR)、均方误差(MSE)与视觉效果上均优于其他去噪算法。     

基于FPGA的颜色识别触摸屏系统设计与实现

为了提高颜色识别系统的准确性、稳定性以及设计灵活性,基于现场可编程门阵列技术,设计了一个应用于静态图片的颜色识别系统,并设定了触摸屏功能。通过触摸读取屏幕坐标对应的RGB颜色值,减少了环境变化对系统的影响,利用阈值判定法实现颜色识别。实验结果表明,该系统稳定而且实用性强,系统可以识别任意800×480像素bmp图像的颜色,并具有较好的鲁棒性。