诱发脑电信号的基于RLS算法的自适应滤波处理及仿真

利用RLS算法,对诱发脑电信号进行了自适应滤波处理,并利用MATLAB的Simulink工具进行了动态仿真,由处理结果直观表现出,对于随机性比较强的非平稳信号,RLS算法是一种非常有效的处理方法.     

瞬时混合盲信号分离问题的自适应算法比较

盲信号分离始于瞬时混合盲信号分离,本文通过论述盲信号分离的典型自适应算法——EASI（LMS）算法和RLS算法,利用这些算法分别对合成信号进行实验,并对仿真结果进行分析比较,得到一些结论：EASI（LMS）算法与RLS算法相比,其收敛性能更差,但稳态性能更好,实际应用时需选择合适的方法和参数。     

一种利用RLS方法改进的TOA定位算法

Chan算法是一种性能优良的定位算法,但是在定位过程中要进行多次矩阵相乘和求逆运算,占用大量处理时间,因此要提高运行效率就必须降低计算量。文章利用递推最小二乘法（RLS）对Chan算法加以改进,提出了一种改进的利用到达时间（TOA）的定位算法,．避免了高阶矩阵的相乘和求逆运算,在保证与Chan算法相同精度的前提下有效地减少了运算量。     

RLS双麦克风噪声对消技术

本文介绍的主要是采用RLS算法来进行双麦克风噪声对消技术的原理。一路麦克风采集带有噪声的语音信息,一路麦克风采集噪声。将两路数据传输到服务器,通过RLS算法来进行信号的对消,还原出原始语音信号。     

基于RLS自适应算法的麦克风阵列语音增强

麦克风阵列具有空间选择特性与高信号增益特性,因而成为非手持式智能语音处理系统中捕捉说话人语音的重要手段。分析了两种典型的自适应算法：最小均方算法（LMS）和递归最小二次方算法（RLS）在麦克风阵列语音增强中的应用,并根据仿真的结果得出结论。     

基于DTW和RLS算法的数字稳健识别

在语音识别中鲁棒性是一个很关键的因素,文章提出了一种关于0～9数字语音识别算法,采用递归最小二乘法(RLS)来消除噪声,系统使用过零率和能量参数作为端点检测方法,用美尔倒普系数(MFCC)矢量作为声道估计的滤波器,同时,采用动态时间弯折算法来识别语音。结果显示,未加RLS消噪系统前系统的识别率为72%,在处理过程中加入RLS消噪后识别率提高到98.7%。     

LMS与RLS自适应滤波算法对比研究

自适应滤波算法根据采用优化准则的不同,通常分为两类最基本算法:最小均方误差(LMS)类算法和递归最小二乘(RLS)类算法。本文重点介绍了最小均方误差算法和递归最小二乘算法,并将这两类算法在MATLAB上进行仿真,并对结果作出比较和分析。     

使用RLS实现CICS对远程VSAM的高效访问研究

在CICS中访问远程数据,如果不使用RLS,就要通过AOR向FOR递交请求进行功能传送。而在SYSPLEX环境下使用RLS就可以避免功能传送直接由AOR访问远程文件,这就简化了访问过程。RLS使用Coupling Facility的高速缓存存取数据,实现记录级访问,提高了访问性能。     

基于大数据技术的配电网综合分析应用关键技术研究

电网智能化可以带来整个系统效率极大的提升,并且有利用电网系统的节能环保。因而在电网智能化发展不可阻挡的情况下,本文提出了利用指定-规约编程模型的融合数据处理算法,其核心是利用指定-规约编程模型对BP算法进行优化处理,使得算法能够在Hadoop集群应用处理数据。利用Hadoop集群优势来提高大数据处理的能力,进而提高了配电网综合分析应用预测的精度与效率。     

网格平台下基于GT5的数据管理组件RLS的研究

在GT4的基础之上,GT5对包括数据管理组件中的RLS（副本定位服务）组件在内的大部分组件进行了更新,对bug进行了修复,并增添了许多新功能与部署策略。对网格环境下的副本及其管理进行了简单介绍,并就GT5下的RLS组件的组成结构、工作原理与调度部署策略进行了详细研究。     

基于直方图规定化和小波分析的医学图像增强

利用直方图规定化在进行图像增强处理时算法简单、处理速度快,结合小波分析在图像降噪上的优势,提出了将两种方法相结合的图像增强处理方法,并利用M atlab软件对一幅医学图像进行仿真验证,得到了较好的效果。     

一种改进的基于二维混沌映射的图像加密算法

二维混沌映射通过对图像的拉伸和折叠处理,实现图像的混沌加密。对二维混沌映射图像加密算法进行分析,提出了一种改进算法,该算法利用混沌系统产生的二值序列作为密钥,把原长方形图像增补成正方形图像;然后利用二维混沌映射加密算法对该正方形图像进行加密。通过改进使该算法适合于长方形图像的加密。仿真试验验证了改进算法的安全性。     

基于拓展的贪心算法的数据挖掘技术研究

在对计算机算法与设计中的贪心算法、统计学中的相关系数理论、数据挖掘理论进行基本阐述之后,利用上述知识,将传统贪心算法进行了基于相关系数理论的拓展。随后,利用拓展的贪心算法对离散数据进行了分类、聚类处理。通过上述具有完全实践性的理论研究,为拓展传统的数据挖掘技术与方法,开辟了一片全新的领域。为在经济领域开展此类分析,提供了决策依据和决策工具。     

基于增强NARMA结构的宽带功放行为模型

文章给出了基于增强NARMA结构的宽带信号激励下的功率放大器行为模型,并使用递归最小二乘（RLS）算法进行模型参数的提取和更新,该算法具有良好的自适应跟踪特性和数值鲁棒性,因此能够明显的提高模型的精确性并适合用于硬件实现。通过使用ADS仿真软件去收集一个100W功率放大器输入和输出的时域包络数据来进行模型的生成和验证。计算结果表明,本模型能够真实的捕捉到放大器的非线性特性和记忆效应,与传统的记忆多项式模型（MP）相比较,增强NARMA模型的NNSE降低了约6dB,并同时降低了模型的复杂度。     

基于蚁群算法的碾压混凝土坝参数反演分析

本文将蚁群优化算法引进到碾压混凝土坝的参数反演当中,充分地利用了蚁群算法对参数搜索的能力,把待反演的参数离散化处理,从而对参数进行分析优化。     

一种改进的并行关联规则挖掘算法

在FDM算法的基础上,提出了一种改进的并行关联规则挖掘算法FDM_DT,此算法利用DHP算法中的Hash表技术改进了2阶侯选项集的生成过程,并采用Apriori Tid算法中的Tid表技术对事务数据库中的事务数进行有效消减。因此,此算法在处理大规模数据时有较高的综合效率。     

基于FPGA的中值滤波算法设计

针对传统中值滤波算法实现速度慢的缺点,提出了一种基于FPGA的中值滤波设计方法。在传统算法原理的基础上,利用硬件描述语言设计了一个中值滤波器对图像进行去噪处理,并对设计进行了仿真,取得了较好的效果。     

基于数据挖掘的网络交易系统的实现

对个人网上银行数据仓库的数据处理中使用了Birch算法Birch算法充分考虑到数据分布的不均衡性,利用簇对数据对象进行划分,将对数据对象的聚类转变为对簇的聚类,给出了Birch算法的改进算法,井将其应用在个人网上银行数据仓库的数据处理中,论证了其在处理海量数据时显著的优越性。     

一种冶金腐蚀区域图像分割算法研究

研究图像冶金腐蚀区域准确分割的方法。在冶金腐蚀区域分割的过程中,利用传统方法进行分割处理,由于腐蚀区域边缘不规则,造成无法准确获取腐蚀区域的缺陷,影响了冶金腐蚀区域分割的准确性。为此,提出了一种基于图像的冶金腐蚀区域分割算法。采集冶金图像,并对其进行初始化处理,去除图像中的噪声,提高图像质量。对图像像素进行增强处理,提高图像的对比度。利用线性分析方法,对图像中的冶金腐蚀区域进行分割处理。实验结果表明,利用这种算法进行冶金腐蚀区域分割,能够有效提高分割的准确率,取得了令人满意的效果。     

图像特征提取算法研究

在计算机视觉技术和图像处理中,都会运用到图像特征提取技术,图像的不变特征可以通过计算机的分析和处理来提取,大大提高了图片处理的准确度和速率。本文主要研究可以提取图像特征的三种经典算法,即SIFT算法、SURF算法以及ASIFT算法,利用Matlab平台、VC平台以及OpenCV库函数对以上算法进行仿真和调试,比较三种算法特征提取的效果,并分析这些算法的性能以及优缺点。