基于四叉树结构的小波格型矢量量化

基于格型矢量量化克服了传统矢量量化计算和存储复杂度高的缺点,提出了一种新型四叉树结构的小波格型矢量量化算法。对小波变换系数进行视觉加权,以感知的均方误差准则取代传统均方误差。改进零树编码方法,并按照小波系数的四叉树结构和其方向性来组织矢量,对重要系数作格型矢量量化。从而较好地综合利用了小波系数在空间和频域的能量集中特性。仿真实验证明,该方法具有速度快,存储量小的优点,与文献中其他算法相比,具有较高的编码效率。     

改进的LDPC译码算法研究

基于LDPC码的BP译码简化算法,结合RMP调度和Offset最小和算法,提出了一种改进的LDPC译码算法。在相同的前提下,改进的译码算法在计算复杂度方面,与Offset最小和算法相比,改善了算法的收敛特性;采用优化的存储方式,降低了存储需求,适合硬件实现。仿真结果表明,改进的译码算法降低了平均迭代次数,减少了量化实现占用的存储单元。     

试论中等职业教育力学课程中替代力投影的可能性和必要性

力在坐标轴上的投影是力学中的一个十分重要的概念,也是应用十分广泛的一种基本运算。其功能是将力矢量转化成标量,从而使力的各种矢量运算变成易于手算、电算的标量运算。经过大量的研究表明,用共线力系标量化替代力在坐标轴上的投影就是其中一个好方案,可带来一些意想不到的简便。本文用充分的论据,论证共线力系标量代替代力在坐标轴上投影的可能性和必要性。     

基于小波变换的结构矩阵矢量量化压缩方法

提出了一种基于小波变换的结构矩阵矢量量化方法。该方法利用图像经过小波变换后,不同分辨率级子图像之间存在相似性,将已生成的第ｍ级图像的分类信息传递给第ｍ－１级图像,并利用各子图像的结构特性,对矢量量化后的编码结果采用结构矩阵的方法进一步压缩。实验表明该方法在较好图像质量的情况下获得了高压缩比,和有关文献给出的结果进行比较,该算法具有较好的性能。     

基于遗传算法和禁忌搜索的多用户检测器

利用遗传算法和禁忌搜索的优势,介绍一种嵌入式混合优化算法,提出一种基于嵌入式混合优化算法的多用户检测器。数值结果表明:该方法具有较好的检测性能和合理的计算复杂度。     

预防性反馈PCNN模型及在组合优化问题中的应用

利用脉冲耦合神经网络(PCNN)的自动波特性求解组合优化问题。在三态层叠脉冲耦合神经网络(TCPCNN)模型基础上,结合三角不等式定理,构造具有预防性反馈的脉冲耦合神经网络模型。在搜索最优解的过程中,利用三角不等式定理对解进行预判断,不理想的解被删除,起到预防反馈作用,降低求解的空间复杂度,提高求解效率和准确性。将该算法应用于SP和TSP问题实验仿真,结果表明,该算法有效降低了解空间复杂度,进一步提高了搜索速度。     

指数函数分解法的CPM非相干序列估计

连续相位调制本身所具有的高效频谱和功率利用率使得这种调制方式非常适合应用于无线通信环境中,但其解调的复杂度也随着记忆长度和进制数的增加呈指数增长。该文给出的非相干序列估计算法,通过将大量的参考信号分解成矢量形式,将信号间的相关运算转化为矢量乘法运算,可以有效地降低CPM解调器前端复杂度;在序列译码阶段,采用的是指数窗的截短方法,在不损失性能的前提下有效降低了解调器后端的复杂度。     

一种基于遗传算法和神经网络的硬判决译码方案

基于遗传算法和神经网络混合智能算法,提出一种新的硬判决译码方案,即遗传神经网络译码(genetic neural-network decoding,GND)。GND译码充分利用遗传算法的自优化能力和神经网络的模式分类功能,对接收匹配滤波器的硬判决量化输出进行优化处理,以弥补因信道传输误差和硬判决量化造成的译码的可靠性损失,恢复出与传输序列更似然的码字作为硬判决译码器的输入,从而得到更好的译码结果。从理论分析和计算机模拟仿真结果可看出:GND译码方案纠错性能接近传统软判决译码,但由于译码过程不需要利用信道统计软信息,其复杂度相对传统软判决译码大幅度降低。     

危机背景下美国经济政策再调整及其影响

面对始自金融海啸引发的全球性经济危机,美国经济在经历前期利率这一价格型政策工具到激进的"量化宽松"政策干预经济后初见起色,然而随着系列政策工具经济效应的释放,美国经济走势路转峰回。根据目前经济持续下行的严峻形势,美国政府果断调整了宏观经济政策,再次实施"量化宽松"新政策。新政是一种数量型的非传统干预经济方式,实质是以增发货币为核心的扩张性财政与货币政策的组合运用,是凯恩斯主义政策在新时期的新变种。美国经济政策的新调整必将对美国和世界经济产生大而深广的影响。     

应用PLC和统计软件进行烧结生产信息技术开发

马钢二烧PLC系统推动了烧结生产自动化,但其生产数据库资源未进行信息开发应用.此处利用统计软件对其进行挖掘开发,利用正交试验确定原料配比结构及水碳量最优化、动态化组合;利用聚类分析进行关键操作参数标准体系设计;最后,就如何实现过程参数标准控制形成了量化管理体系.     

一种新的基于分裂法的矢量量化算法

提出了一种新的适合于矢量量化技术的码书设计算法,它的主要思想是依据等误差准则和分区域收敛性质,对满足迭代终止条件的质心区域进行标记,以后不再对已标记区域进行迭代,每一步迭代执行基于分裂码字的改进LBG算法.该算法简单,能极大地提高训练速度,并得到较低的失真,而且还适合于并行计算.理论分析和实验结果表明本文提出的算法是有效的并优于其它算法.     

数字滤波器的零輸入稳定性分析

本文根据极限环特性对单舍入量化器二阶数字滤波器的零输入稳定性进行了分析。导出了线性(无量化器)及非线性(有量化器)二阶数字滤波器节在参数平面(A,B)上的零输入稳定区及各类极限环的分界线。所得结论已为计算机模拟所证实。     

量化误差效应对数字图象处理的影响

从平均的角度，定量分析了量化误差效应对数字图象处理的影响，导出了平均量化误差和量化误差概率的计算公式，可指导具体的算法设计和定量分析量化误差．     

一种改进的遗传算法进化有限状态机

提出了一种改进的遗传算法,针对有限状态机中输出矢量与状态转移相关的特性,将配置有限状态机的染色体分解为状态转移基因和输出矢量基因进行分阶段的进化实验。实验结果表明同传统的进化算法相比,这种分阶段进化的遗传算法降低了有限状态机进化过程中的复杂度,有效地提高了进化性能。     

基于改进可行方向法和随机方向法的V带传动优化

结合可行方向法和随机方向法2种优化方法的优点,提出改进的优化方法用于V带设计,首先利用随机方向法 产生初始点,当随机方向法产生随机方向时则以可行方向法产生可行方向的条件进行约束,对随机单位矢量进行甄选, 只有同时符合可行条件和下降条件的单位矢量方可作为可行搜索方向,在沿选定搜索随机方向进行搜索时利用梯度法 求导确定最佳步长,避免加速步长法的重复迭代。改进后的优化方法结合两者的优点并克服相应的不足,减少产生随机 单位矢量的数量,提高了优化效率。计算实例表明改进的方法可靠、有效。     

网页搜索列表产品图片复杂度对用户注意的影响研究-基于眼动数据的分析

在网络购物中,消费者会根据搜索列表中产品图片信息对商品进行评估和筛选,如何提高商品被点击概率是每个商家考虑的重要问题。许多商家设计产品图片如编辑图文信息和色彩等提高产品图片复杂度以提高产品点击率。现有研究认为视觉复杂度是影响用户认知和行为的关键因素。在网页搜索列表情境下,产品图片的视觉复杂度如何影响用户注意等决策行为存在诸多研究空白。本文从元素复杂度和色彩复杂度两个维度考察了在搜索结果列表页面中产品图片复杂度对消费者注意的影响作用。研究设计3（元素复杂度低、中、高）×2（色彩复杂度低和高）被试内眼动实验收集数据,运用重复测量方差分析进行数据处理。结果表明,相对于中、低元素复杂度的产品图片,被试对高元素复杂度情况下的产品图片的注视次数和注视时长显著提升;相对于低色彩复杂度的产品图片,被试对高色彩复杂度的产品图片的注视次数和注视时长显著提升。本研究扩展了视觉复杂度理论,将色彩复杂度和元素复杂度结合,共同探讨了在网页搜索结果列表新情境中产品图片复杂度对消费者注意的影响作用。本研究为网购页面产品图片设计和管理实践提供了理论指导和设计策略。     

美国QE对发展中国家的影响及中国的对策

2010年11月3日,美联储开始采取量化宽松货币政策以应对金融危机。量化宽松货币政策对发展中国家产生了巨大影响。分析了第一轮量化宽松货币政策和第二轮量化宽松货币政策对稳定和刺激美国经济的效果,探讨美国继续实施第三轮量化宽松货币政策的可能性;并以此为切入点,研究这一系列量化措施对发展中国家的不利影响及我国的应对策略。     

关于凝聚型层次聚类时间复杂度的研究

针对层次聚类方法中的凝聚型层次聚类算法每次只合并两个类,迭代次数高、时间复杂度高的缺陷,提出了两种改进的算法：k近邻层次聚类和距离阈值层次聚类。然后对两种算法分别使用3组数据进行实验验证,结果表明两种算法均可以减少凝聚型层次聚类算法的迭代次数、降低时间复杂度;k近邻层次聚类需要输入的人为参数多,使得聚类结果的可靠性降低,距离阈值层次聚类的人为输入参数少,聚类结果的可靠性相对高,且聚类速度快。     

对我国教育量化研究的若干思考

本文针对我国当前教育量化研究(包括教育量化研究方法的研究和教育量化研究方法的应用两个方面)中存在的问题,从唯物辩证法的基本原理和教育的内在特点出发,提出了解决问题的5项措施:1.把“方法与问题相适应”作为从事方法研究及应用的基本指导原则;2.加强教育量化研究方法本身的研究;3.积极开展对教育量化研究的合理评价;4.加强对教育量化研究方法应用范围的研究;5.积极构建研究人员综合的知识结构。     

时钟抖动对AD有效位数的影响

研究了高速数据采集系统中时钟抖动(clock jitter)对采样有效位数的影响,提出了一种基于离散域的分析方法,对时钟抖动带来的影响做了具体的定量分析,建立了数学模型和公式推导,并通过仿真加以验证。结果表明,时钟抖动引起的误差小于一个量化台阶(LSB)时,可以改善采样信噪比,若引起的误差大于一个量化台阶(LSB)时,就会使有效位数降低,有效位数下降的值与输入信号频率、量化位数、量化区间直接相关。