直接正交联合对角化盲分离算法

针对盲源分离问题,利用白化预处理后信号的二阶和高阶累积量矩阵具有正交联合对角化的结构性质,以及多个实对称矩阵具有相同特征向量即可同时正交对角化的实对称矩阵的特征分解的理论,提出一种基于部分累积量矩阵特征分解的直接正交联合对角化算法。该算法仅需要部分累积量矩阵信息,从而大大降低计算过程中的存储量和计算量。通过数值模拟,该算法和经典的JADE算法性能接近,可以有效地进行盲分离。     

部分W-分离正交语音信号的盲分离方法

在W-分离正交性假设的语音盲分离方法中,由于没有考虑多个源信号同时存在的情况,导致分离信号中不可避免地存在音乐噪声。针对这种部分W-分离正交情况,提出了基于信道估计的语音盲分离方法。该方法先检测只有一个源信号存在的时频点并进行归一化处理,使得处理后的结果与频率无关,克服了W-分离正交性假设的不足以及频率置换问题,通过K-means聚类估计出信道,再结合信号子空间方法重构源信号。仿真结果表明,提出的方法可以有效减少分离语音中的音乐噪声,与典型的时频二元掩蔽方法相比,其平均信号失真比提高3.02dB,同时平均信干比提高4.61dB。     

部分HHT和ICA的混合语音增强算法

根据语音信号中噪声特性的不同,该文将其中的白噪声和色噪声分别进行处理以达到较好的语音增强效果。对信号进行不完全希尔伯特-黄变换,从中得到含有白噪声的分量并进行处理,降低白噪声在整个语音信号中的能量;利用独立分量分析的方法将目标语音与色噪声进行分离,得到最终的目标语音信号。实验结果证明,该混合算法有很好的性能和降噪效果,提升后的语音信号几乎完全消除了色噪声的影响,并相对白噪声有很好的抑制,对于实际和理论模型的不完全吻合也有较好的鲁棒性。     

适于大阵列天线应用的多相关信号方向估计

研究了使用大型天线阵列对相关信号进行DOA估计的修正协方差矩阵的方法,主要对接收信号的协方差矩阵中的噪声功率部分进行抑制,得出了最终的谱估计式,并进行DOA估计。其理论分析和仿真结果表明,该方法对于相关信号以及空间角度比较接近的信号有较好的分辨能力。     

噪声背景下提取调制信息的改进奇异值分解技术

在介绍现有奇异值分离技术基本原理及其在故障诊断中的应用的基础上，研究了利用信号时间序列重构的吸引子轨迹矩阵奇异值分布特征与信号特征的关系，引入自相关函数定量计算重构矩阵的延时步长，改进了现有算法，使得吸引子轨迹矩阵的重构更加合理。研究表明该方法能在强噪声背景下提取出所需的调制信号，并成功用于齿轮箱调制故障信号的提取。     

基于数据矩阵的信号频率和二维方向估计

在低信噪比和短数据环境下，基于阵列接收数据空间自协方差和互协方差矩阵分解的信号频率和二维到达方向（方位角和仰角）联合估计的性能往往较差。通过数据矩阵的奇异值分解和其Ｆｒｏｂｅｎｉｕｓ范数的低秩近似，提出了一种性能改进的新的信号频率和二维到达方向联合估计方法。计算机模拟实验证实了其有效性。     

预编码和子空间跟踪的OFDM信道盲估计

讨论了一种OFDM信道盲估计方法,首先对进入OFDM系统前的相邻两个OFDM符号进行线性预编码,利用预编码引入的数据结构在接收端构造了一个新的矩阵,使得OFDM频域信道响应成为该矩阵的一维子空间,最后通过自适应子空间跟踪技术实现了信道的盲估计。仿真结果表明该方法能有效地抑制信号分布波动、时变信道及噪声对信道估计的影响,从而有效地降低了OFDM系统的信道估计平均均方误差和无编码码元出错率。     

认知无线电系统中存在载波频偏的OFDM频谱感知技术

提出了一种利用输入检测器数据离散傅里叶变换结果的协方差矩阵的频谱感知技术。分析发现如果没有授权用户信号,协方差矩阵为对角阵;反之为非对角阵。在检测过程中,通过将协方差矩阵中非对角线元素的能量与设定的阈值相比较得出检测结果。理论推导了判决度量在是否存在授权用户信号的两种情况下的分布函数以及算法的阈值和检测概率。仿真结果表明,与已有的方法相比,该算法可以更好地对抗载波频偏,同时具有更优的检测概率。     

无扩频矩阵知识二维扩频系统的盲同步

针对加性白高斯噪声信道,考虑未知二维扩频矩阵的条件下,提出了一种二维扩频系统的时频同步方法。该方法利用二维扩频矩阵周期性重复的特点,先估计出频率偏差,再通过滑动暂存窗求相关矩阵最大特征值,完成信号的时间同步。计算机仿真结果验证了该方法的有效性。     

噪声对复值ICA算法盲源分离性能影响

语音信号进行短时傅立叶变换后,所得频域分量是复值数据。因此,频域盲分离算法需要在复数域中实现。理论上,复值ICA算法只是实值ICA算法的一种扩展,但在针对实测信号数据进行处理时,不同类型的复值ICA算法在盲分离性能方面都存在较大的差别。针对这一具体问题,利用合理的评价标准,对基于高阶统计量(HOS)的Jade算法、基于极大非高斯性盲分离方法的峭度极大不动点算法和基于信息论的infomax算法,比较不同环境下的抗噪性能和分离性能,给出了有一定参考价值和实际意义的结论。     

灰色聚类方法在北京市蔬菜供应安全评价中的应用

本文以北京市蔬菜供应情况为对象,应用灰色聚类方法对其供应安全进行评价。通过选取蔬菜供应数量及供应质量两方面的多个指标,以及确定白化权函数相关参数的取值,建立了一个评价北京市蔬菜供应安全的灰色评价模型。由灰色模型评价结果可以看出,目前北京市大型蔬菜批发市场的蔬菜供应安全程度较高,蔬菜来源稳定,质量检测结果较为令人满意,处在＂非常安全＂以及＂安全＂等级,而小型批发市场则存在蔬菜来源单一,菜品农药残留量检测周期较长等众多不安全因素,处于＂不安全＂的状态。     

中部地区省域政府效率及其影响因素研究

现代政府的核心任务就是发展经济和提供公共服务。该文通过构建省级政府效率评价指标体系,基于2005—2011年省际面板数据,运用超效率DEA视窗分析模型和灰色关联分析方法对中部6省政府效率及其影响因素进行分析。结果表明：超效率DEA视窗分析模型能够避免传统DEA模型的缺陷,可以有效处理面板数据;中部6省政府效率整体较高,但是各省之间存在一定的差异;其中政府效率最好的是山西,最差的是江西;影响中部地区政府效率的因素由大到小依次为：劳动力投入〉财政预算支出〉全社会固定资产投资。     

极化SAR改进Lee滤波相干斑抑制研究

针对Lee滤波总存在降低相干斑与有效保持细节信息这一矛盾,将自适应窗引入极化SAR滤波。该方法首先在span图像中根据窗内像素与窗边缘像素分布特性决定是否扩大窗口,在均质区域选择较大窗口,保证了一定的相干斑抑制能力,而在细节信息比较丰富的区域则选择较小窗口,避免细节信息被滤除,然后在选定的窗口中利用极化Lee滤波对数据进行相干斑抑制,在保证相干斑抑制能力的同时保留了细节信息。     

企业并购中定价的溢价分析

针对中国企业并购中对溢价的分析存在着不足，采用理论与数据分析结合的方法进行研究，指出了企业并购的溢价陷阱，描述了企业并购中的协同效应的特点，采用了差额现金流增量法衡量并购的溢价，给予目标企业合理的并购价值。     

遗传算法在入侵检测中的应用

介绍了基于模型推理和基于模型两种入侵检测系统,提出了一种新的基于智能体技术的入侵检测系统体系结构,解决了传统集中式入侵检测系统的弊病,将任务处理和数据分布到网络各个结点上,充分利用网络资源协同完成入侵检测任务;介绍了遗传算法在该系统中的应用,因系统安全的先验知识体现在对原始数据中有价值特征属性变量集的选择上,故利用遗传算法对特征属性变量子集的选择进行优化,找到相对最优的由特征向量表示的特征属性变量集,以降低入侵检测系统的负荷。     

电路测试生成的一种并行处理方法

基于消息传递的多指令流多数据流（ＭＩＭＤ）多机并行系统，提出一种组合电路测试图形生成的新的并行处理方法。该方法首先定义基本门电路的特征函数，通过特征函数的迭加，得到与被测电路对应的一约束网络的特征函数ＣＡＴＰＧ，用遗传算法计算ＣＡＴＰＧ的零点获得故障的测试。结果表明在电路的描述及操作、数据传送、算法实现等方面较其他方法有明显优势     

短跑运动员放松训练探讨

现代短跑运动训练中，运动员的素质、技术和竞技水平不断的提高，为了更好的提高运动成绩。要求对放松技术训练更加科学化，通过对一些实验数据的对比，运用了训练法，数据统计法以及对比法，对放松技术与短跑运动成绩的提高进行了分析和探讨，结果表明短跑运动放松技术的提高，对促进运动成绩有重要的作用。     

论赵世炎哲学思想的基本特征

赵世炎是一名土家族籍的思想家，但他并不只是把自己置身于土家族一个民族的语境中，他是一个具有全球性现代性视野的马克思主义理论家。赵世炎哲学的理论特征是以全球性视野思考中国问题，其哲学的时代特征是以现代性定位中国革命问题，其哲学的实践特征是以解决中国革命问题为目的。     

动态过拟合F统计量检验股市有效性

股市有效性的定量检验方法很多，但都是对所有价格信息进行全程检验。中国股市由于早期价格管制造成的单边走势，用一般方法需要很长的数据量才能克服这种游程数不足的惯性。本检验方法以一年时间段考察股市有效性的变化，并用动态的累计算法计算，可实时监测股市有效性的走向，为证券监管部门提供政策调整依据。     

通过增量聚类预处理分区的一种序列模式挖掘方法

大多序列模式挖掘算法在处理呈指数增长的模式时性能有限，而且当输入的数据集很大时，因为主存限制将使其变成不可解的。本文提出基于分区的序列模式挖掘算法，克服了主存限制的缺点，并通过增量聚类方法对数据预处理，得到更合理的分区以提高整体性能。