信号不规则特性对WSN定位算法评价的影响

在评价无线传感器网络自身定位算法性能时,大多是基于理想的无线信号传播模式,从而导致测试结果与实际情况相差较大.针对这种情况,研究了WSN在实际环境下无线信号表现出的不规则特性及对自身定位过程的影响,并将RIM模型引入到算法测算的过程中.实验结果表明,信号的不规则特性对于定位算法的评价有着较为明显的影响.     

信号的直接采样理论

经典的采样定理建立了带限信号与其均匀采样值之间的联系。本对采样定理作了三点补充：（1）给出在定理条件不满足时，由均匀采样值恢复的信号与原信号的误差表达式；（2）用简洁的方法分析了带通信号的均匀采样问题，得到了采样率应满足的条件；（3）研究了一种特殊的非均匀采样情况，给出了采样率的可取范围以及由非均匀采样重构原信号的公式。进一步丰富和深化了经典的采样定理。     

基于MATLAB的信号采样与重构的实现

该文基于MATLAB再现了连续信号的采样频谱和重构的时域信号,给出了信号重构的误差,并分析了采样周期对采样频谱叠加和信号重构精度的影响。     

提高采样频率实现随机共振用于高频信号检测

针对随机共振仅适合于低频信号的约束,对随机共振技术运用于强噪声背景下的高频信号检测进行研究,提出提高采样频率的方法,使高频信号变换成低频信号．数值仿真表明,此方法检测单频信号效果显著,检测调幅信号是有效的．     

一种不规则形状聚类算法

数据量的增长、数据复杂性日益突出对数据分析提出了更高的挑战.针对不规则形状分布的大规模数据,基于数据的本质特征对简单聚类策略进行研究,同时对采用并行方法提高分析效率进行了思考.模拟实验表明,这种方法能够有效识别复杂分布的类别边界.     

一种实用型补偿算法在交流采样中的应用

通过对交流同步采样误差的分析,提出了一种软件补偿算法,解决被测信号工频周期变化、采样时间间隔非等分等带来的采样精度降低的问题．仿真结果表明此法切实可行、计算简单,有效地提高了测量精度．     

一种用于信号重构的带随机扰动的迭代算法的研究

介绍了一种利用幅度谱和部分采样值唯一重构信号的算法：带随机扰动的迭代算法。该算法具有计算量小，收敛快，对于有零点在单位圆上的信号重构效果好等优点。     

一维噪声子空间算法对信号DOA估计性能

介绍了一维噪声子空间算法的基本思想、原理以及算法步骤.通过该算法与MUSIC算法进行比较说明了该算法的优越性.最后以均匀直线阵为例,利用MATLAB语言进行了仿真.仿真结果证明了结论的正确性.     

一种估计相关信号波达方向的改进算法

为了研究智能天线系统中发射信号的到达定位问题,给出了一种基于空间平滑技术的算法,对总体最小二乘法——旋转不变技术的信号参数估计算法进行了改进。仿真结果表明,改进算法不仅适用于独立信号源,而且适用于相关信号源,具有计算量小、分辨率高、对信噪比要求低等特点。     

一种基于采样的并行电力负荷数据流划分方法

为了解决电力工业中并行数据流范围聚集的连续查询问题,提出一种新颖的数据流划分方法.首先构造了一个适用于数据流处理的扩展蓄水池抽样算法,根据流值变化率引入跳跃因子反应负荷数据的变化情况,实现数据流的自适应并行采样.然后为了实现数据流量的平均划分,基于近似技术提出2种适应不同情况的生成等深柱状图的算法:增量更新的启发式方法和周期性更新的快捷方法,从而在采样的基础上生成近似划分向量.通过在实际数据集上对算法性能测试,证明文中提出的数据流划分方法高效实用,适合于高速时变数据流的处理.     

一种由低分辨率投影重建高分辨率图像的方法

针对由于现有条件下探测器分辨率低导致图像分辨率差的问题,提出了一种利用探测器错位采集低分辨率投影数据来重建高分辨率图像的方法,并进行了计算机仿真实验,结果表明该方法是行之有效的。     

平稳正态过程反正弦定理在信号谱估计中的应用

本文利用平稳过程反正弦定理估计了信号的相关西数和话密度，实例计算表明本文所述方法与实测结果相当一致。     

一种基于增量学习的典型样本选取方法

提出了一种基于增量学习的典型样本选取方法,旨在大样本情况下获取具有学习任务所需的充分信息量且规模最小的训练集用于神经网络建模。仿真结果表明,该方法有利于缩短训练时间和提高神经网络泛化能力,从而具有很好的实用性。     

特型零件高效车削加工夹具设计

通过实际加工例子,论述了在车床上实现多件弧形块工件的高效加工的加工工艺方法及其工装夹具结构设计,重点分析了多工件加工的定位原理与方案、夹紧方案、定位误差计算分析以及夹具制造的工艺方法等。结果表明,采用该夹具生产使得生产效率比线切割加工提高了约12倍,成本降低了约11倍;比数控铣削提高了约5倍,成本降低了约8倍;显著降低了操作者的劳动强度;加工质量更加稳定。     

基于高空间分辨率卫星影像的黄土滑坡灾害解译

黄土高原地域广袤,地形破碎,暴雨集中,地质灾害频发,为地质灾害防治工作带来了诸多的困难.遥感作为一个先进技术已在区域地质灾害宏观调查中发挥了重要作用,特别是通过高分辨率卫星影像能快速、准确的分辨和了解地质灾害的分布、规模及危害对象,对黄土高原区地质灾害的防治工作具有重要的指导作用和意义.以高空间分辨率的SPOT-5数据为例,分析了对黄土滑坡灾害遥感解译标志与信息提取,为黄土高原地区的遥感解译地质灾害提供示例.     

蛋白质晶体高分辨成象条件的研究

在应用高分辨电子显微技术测定蛋白质晶体结构中,由于蛋白质晶体对辐射损伤的敏感性和真空损伤等原因,使蛋白质晶体高分辨成象困难且有别于通常的高分辨成象.本文应用光学衍射方法,对蛋白质晶体高分辨成象条件进行了测定和分析.     

基于GIS和高分辨SAR数据的机场净空建筑物高度提取

随着SAR图像分辨率的进一步提高,建筑物在SAR图像中的特征更加明显,使得基于单幅高分辨率SAR图像进行建筑物提取和三维重构成为可能。分析高分辨率SAR图像中建筑物的成像散射特征,多次反射及阴影效应;阐述基于GIS空间数据进行SAR图像中建筑物定位和估算建筑物的高度的算法。利用高分辨率TerraSAR-X数据,估算天津机场净空区某小区建筑物高度,与实际高度数据相比较,发现计算结果精度较高。结果表明:该方法是一种可行的建筑物高度提取方法,可为需要大面积建筑物高度的相关应用提供很好的借鉴方法。     

一元线性回归模型参数估计的MCMC算法

本文探讨了基于MCMC算法实现的一元线性回归模型参数估计的贝叶斯方法,对经典统计方法和贝叶斯统计进行了比较.     

基于 JADE 与小波分析的地震信号去噪算法研究

基于盲分离技术和小波分析,提出了消除地震信号噪声的一种新算法,这种算法将小波分析和盲信号分离技术有机结合,较好地发挥了消除地震信号随机噪声的作用;并通过应用到实际地震信号中,与其它去噪技术相比,此种去噪技术结果更理想。     

一种改进的基于加权属性的SLOF离群点挖掘算法

SLOF算法采用了空间对象的空间属性和空间关系确定空间邻域,并结合非空间属性的权值来计算对象在其邻域内的离群度,但在计算属性权值时,仍然由邻域专家决定,存在人为因素。文中采用计算每个对象的每个非空间属性的去一划分信息熵增量,并通过这个值来反映各个属性对对象离群的贡献程度,给出一种改进的SLOF算法。实验结果表明,算法具有计算效率高和对用户依赖性小的优点。