一种阵列信号超分辨率快速算法

提出了一种阵列信号超分辨率快速算法，并分析了它的收敛速度。这种算法基于协方差矩阵的特征值平移和矩阵的幂迭代，而不需要矩阵求逆。它的收敛速度快，一般只需几次迭代就能收敛，且算法结构简单，易于实现。     

欧几里德算法的RS译码研究及FPGA仿真

RS码在通信领域有着广泛的应用,其中最重要的是关键方程的求解。传统欧几里德算法是利用多项式长除法来求解关键方程,它需要多项式次数的判断,并且必须通过迭代运算才能求出商式和余式,造成硬件电路复杂,译码速度下降。通过矩阵论的相关知识,提出一种改进型欧几里德算法。它不需要进行多项式次数的判断和迭代运算就能快速地计算出商式和余式,能够降低译码的复杂度,提高译码速度。在VCS软件中通过FPGA仿真,仿真结果表明该算法能够实现正确译码的效果。     

H-循环矩阵逆的 Euclid 算法

利用多项式最大公因式的Euclid算法，对H-循环矩阵求逆给出一种简便算法，并给出该算法的数值例子。     

幂等矩阵的多项式的极小多项式的算法

利用二元多项式的理想的简化Groebner基的算法，建立了一种判定幂等矩阵的二元多项式可逆性的有效方法，并提出求其极小多项式及其逆矩阵的一种算法，这一算法可由代数系统软件CoCoA4．1来实现。     

数字电视译码电路中改进型欧几里德算法

为了简化数字电视译码电路的复杂性,提出一种改进型欧几里德算法.该算法利用多项式带余除法的相关推论,通过矩阵的列变换来求解关键方程,这样可以快速地得到商式和余式,从而可以减少迭代运算的次数.与传统欧几里德算法相比,该算法在求解关键方程的过程中能够更方便地得到错误值多项式和错误位置多项式,并且能够减少硬件电路的复杂性,提高RS码的译码速度.     

基于优化内积模型的压缩感知快速重构算法

针对压缩感知理论中现有重构算法耗时过长的问题,提出一种基于优化内积模型的快速重构算法,且理论推导了迭代停止条件.该算法在重构的每次迭代过程中,仅在第1次迭代时采用传感矩阵与余量的矩阵求内积运算,在后续的迭代中则通过向量运算代替矩阵求内积的运算,迭代停止时只需进行一次最小二乘法即可获得重构信号.仿真结果表明,提出的快速重构算法在保证重构信号性能的基础上,大大减少了重构时间.     

分块结式矩阵逆阵的快速算法

利用结式矩阵求逆矩阵的多项式快速算法,给出了具有结式矩阵块的分块矩阵逆矩阵的一种快速算法。该算法仅用结式矩阵的第一行元素进行计算,在计算机上实现时只有舍入误差,故在理论上是精确的。最后给出了应用该算法的数值例子。     

辨识方法的计算效率(2):迭代算法

讨论了最小二乘迭代辨识算法及其计算效率问题.最小二乘迭代算法由于涉及矩阵求逆运算,为减小计算量,提出了基于块矩阵求逆的最小二乘迭代辨识算法.基于块矩阵求逆的最小二乘迭代辨识算法不是一种新算法,只是从辨识算法的实现方式上降低计算负担,它与最小二乘迭代算法产生相同的参数估计,但计算量小.文中研究了伪线性回归系统、多元伪线性回归系统、多变量伪线性回归系统的最小二乘迭代辨识算法及其基于块矩阵求逆的最小二乘迭代算法.     

BM译码算法的实现

本文提出了一种硬件实现BM算法的有效的串行结构，可以用于BCH和RS码的译码，采用无逆运算Berlekamp-Massey算法，不仅消除了有限域的逆运算，而且可以简化硬件设计。     

置换因子循环矩阵求逆和广义逆的Euclid算法

利用多项式的Euclid算法给出了非奇异的置换因子循环矩阵求逆矩阵的一个新算法，并将该算法推广用于求奇异置换因子循环矩阵的Moore-Penrose逆．最后给出的数值例子证明了该算法的有效性．     

输入排队iSLIP算法的改进与比较

高速路由器交换网络中,输入排队调度算法有良好的性能。为了进一步提高经典算法iSLIP的性能,根据虚拟输出队列(VOQ)中包的个数和队首包的等待时间不同,对iSLIP算法进行改进,提出了lp-iSLIP(Long Queues Prioriy iSLIP)算法和op-iSLIP(Old Queues Priority iSLIP)算法。通过仿真可以看到改进后两种算法包的延时较iSLIP算法有一定降低,即算法性能有了提高。最后对iSLIP算法和对信元加入优先级的pri-iSLIP算法进行比较,仿真结果显示pri-iSLIP算法的性能较好。     

进化算法在求解连续空间函数优化问题上的比较

优化算法就是一种搜索过程和规则，它是基于某种思想和机制，通过一定的途径和规则来得到满足用户要求问题的解.优化问题也是人们在工程技术、科学研究和经济管理等诸多领域中经常遇到的问题.鉴于工程优化问题的复杂性、约束性、非线性、多极小等特点，分析各种算法，寻求一种适合要求的算法很重要.目前，进化算法主要包括遗传算法、模拟退火法、混沌算法、蚂蚁算法、粒子群算法等.分别介绍了5种算法的基本思想以及它们的特点，并且通过对几个连续函数的优化比较，阐述了算法的各自不足.     

密码学中信息摘要算法MD5的改进

在MD5算法的基础上,针对MD5算法密文是一个32位16进制字符来表示值的特征,提出MD5改进算法,首先采用替换加密算法Md5Replace加密MD5算法密文,隐藏MD5算法密文的特征;再选定替换加密密文中某一位置插入由随机函数算法Md5Random产生定长的字符串得到最后的密文,改变了替换加密密文位数,隐藏了替换加密算法替换规律。在不改变算法效率的前提下,提高算法安全强度。     

基于单纯形和粒子群优化的搜索算法

在综合分析单纯形算法与粒子群算法优缺点的基础上,将单纯形算法与粒子群算法相结合,提出了一种单纯形,粒子群混合算法,有效地避免了原有两种算法的缺陷,提高了对目标函数的搜索效率与质量,并用试验函数验证了算法的可行性.     

EDF调度算法的实时性改进

在实时调度算法中,常用的EDF调度算法是非抢占式的,针对这个问题,研究应用SLAD算法和BACK-SLASH算法来改善EDF调度算法的实时性.对过载情况下的截止期错失率DMR的测试,结果表明其实时性确有所改进.     

常用细化算法在纸浆纤维图像处理中的应用与比较

本文介绍了三种常见的细化算法,其中详细介绍了hilditch算法,并且通过编程将其应用于纸浆纤维图像的处理中.通过对处理后的纤维图像质量的比较,结果显示hilditch算法更适用于对纸浆纤维图像的细化,但仍然需要在对纤维图像中的非纤维图像信息进行有效地删除方面进行改进.     

多算法加权融合的盲均衡算法

在研究了多种广泛使用的盲均衡算法的基础上,设计了一种对多种算法加权融合的新算法：
当均衡器的输出信号可靠性足够高时,用可获得高收敛精度的多模辅助算法(MAMA)进行均衡
;当均衡器的输出信号可靠性不够高时,用修正的常模算法(MCMA)、多模算法(MMA)和MAMA 三种算法的加权融合来均衡,且控制权重,使权重随迭代次数变化,提高了算法性能. 仿真结果证明,新算法性能稳定,在恶劣的水声信道中,可以在大约2?800次迭代后收敛,达到-35?dB左右的码间干扰(ISI).     

RA码译码简化算法的研究

RA码BP译码算法，可以实现线性时间译码，然而具有较高的复杂度。为了便于硬件实现，首先提出将最小和算法应用于RA码，然后对最小和算法进行了改进，提出了归一化算法和偏移算法，使循环译码算法在复杂度和性能之间取得了较好的折衷。仿真结果表明：归一化算法和偏移算法复杂度低，性能接近BP算法。     

无信息图搜索算法的改进研究

研究和探讨了深度优先搜索算法和宽度优先搜索算法的缺点和不足,提出了相应的改进方法并加以例证.     

学习特征权值对聚类算法的优化

现有的k-均值聚类算法大都是以距离差异为基础的,而同等重要地依赖所有属性的相似性度量会引起误导.传统的k-均值算法选择的相似性度量通常是欧几里德距离的倒数,这种距离通常涉及所有的特征.而在距离公式中引入一些特征权值后,其聚类结果将依赖于这些权值,从而可以通过调整这些权值优化聚类效果.由于k-均值算法是迭代算法,很难直接确定其权值以优化聚类结果,因此提出了一种通过免疫算法学习权值的方法以改进聚类结果.实验结果显示,该方法确定的权重值在提高聚类效果方面是可行的、有效的.