可变数据重用因子仿射投影算法

从修改传统仿射投影算法（Affine Projection Algorithm,APA）的约束条件出发,推导出了一种新的可变数据重用因子仿射投影算法。该算法解决了传统APA算法收敛速度与稳态失调和计量复杂度之间的矛盾,实现了在初始阶段数据重用因子大,收敛后数据重用因子小的目标。仿真结果表明该算法最终达到了高数据重用因子APA的收敛速度和NLMS算法的计算量和稳态失调。     

基于混合采样的多模型机动目标跟踪算法

提出了一种新型的基于混合采样的多模型粒子滤波算法,该算法能够有效降低多模型粒子滤波器的采样粒子数. 文中证明了这种基于混合采样的粒子滤波算法是一种多模型粒子滤波算法. 该算法的计算复杂度与单模型粒子滤波算法相当. 仿真实验表明,与已有的多模型粒子滤波算法相比,算法的计算复杂度大幅降低.     

基于BS预判的H.264去块滤波优化算法

首先介绍了H.264去块滤波的滤波强度计算原理,并基于滤波强度的计算量为去块滤波过程中最大的部分,提出了一种滤波强度提前预判的优化算法。通过仿真实验证明该算法在对解码图像质量没有任何影响的情况下较标准算法降低了75％左右的滤波运算时间,有效地缓解了H.264解码运算复杂度,提高整体解码时间,以有助于实时应用的实现。     

基于压缩感知技术的自适应阵列天线滤波系统的研究

随着通信等行业的发展,对自适应阵列天线滤波系统的吞吐量提出了更高的要求。本文利用压缩感知技术的稀疏化特点降低数据的计算复杂度。首先减少天线阵元所接收信号的测量数据,再送至自适应天线系统进行滤波处理,然后通过重构算法——SP算法(子空间匹配追踪)进行信号重构,能有效地降低自适应阵列天线滤波系统的计算复杂度,提高自适应阵列天线滤波系统的数据吞吐量。     

自适应Voltera滤波的一种快速算法

Ｖｏｌｔｅｒｒａ滤波是非线性自适应信号处理中一种有效的方法．但是其很高的计算复杂度使之在实际应用中有较大的局限性．针对这一问题，本文提出了一种Ｖｏｌｔｅｒｒａ滤波快速算法，可有效地降低计算的复杂度．我们分析对比了现有算法与快速算法的复杂度．文章还给出了一个用Ｖｏｌｔｅｒｒａ自适应模型建模的仿真实例．     

自适应Volterra滤波的一种快速算法

Ｖｏｌｔｅｒｒａ滤波是非线性自适应信号处理中一种有效的方法。但是其很高的计算复杂度使之在实际应用中有较大的局限性。针对这一问题，本文提出了一种Ｖｏｌｔｅｒｒａ滤波快速算法，可有效地降低计算的复杂度，我们分析对比了现有算法与快速算法的复杂度。文章还给出了一个用Ｖｏｌｔｅｒｒａ自适应模型建模的仿真实例。     

基于集员滤波的双归一化数据重用盲均衡算法

数据重用可以有效地加快盲均衡算法的收敛速度,但会带来噪声放大的问题。针对这种情况,该文将数据重用方法应用到基于实虚部分开处理的改进常模盲均衡算法中,采用集员滤波克服应用数据重用时引起的噪声放大问题,推导出一种收敛速度较快的盲均衡算法。实验仿真表明,该算法具有较快的收敛速度,适用于短时信号处理。     

基于变换系数重用的 H.264 /AVC自适应块变换模式 *

提出了基于单指令多数据 ( single instruction multiple data, SIMD)指令集架构的 4 ×4变换系数重用算法,用于简化 H. 264/AVC自适应块变换 ( adaptive block-size transforms, ABT)模式的计算复杂度。在 ABT编码模式下 ,该算法通过重用 4 ×4变换系数 ,用 8 ×8导出变换量化计算得到 8 ×8变换量化系数。提出的算法可在 PC和 DSP等 SIMD指令集架构中简单实现 ,显著减少 H. 264 / AVC ABT模式中 8 ×8变换的计算时间和资源开销。仿真结果显示 ,变换系数重用算法能节省 8 ×8变换的计算时间约达 50%。     

初等对称函数对GM-CPHD算法执行效率的影响

多目标跟踪问题中,GM-CPHD滤波算法能够同时递推估计势分布及强度分布信息,滤波精度较高。然而其缺点是时间复杂度较大,尤其是当杂波率较高时,滤波时间过长。导致该问题的主要原因是该算法更新步骤中的初等对称函数的计算复杂度很高。针对该问题,采用递推方法替换定义方法计算初等对称函数,提高了求解效率,降低了整个算法的时间复杂度。仿真结果表明,通过递推方法计算初等对称函数能够大大降低滤波时间复杂度,且不影响滤波精度。     

一种改进的集员滤波仿射投影算法

在优化算法的研究中,集员滤波的仿射投影算法具有比传统仿射投影算法迭代次数少、计算量小等优点,但实际应用中,算法的计算复杂度与滤波器长度成正比,当滤波器长度较大时限制了实时实现.为减少误差,实时运行,提出了一种改进算法.算法中当输出误差小于给定误差门限时,滤波器系数不必进行调节;否则将滤波器系数分成多个系数子集,通过仅更新权系数某一子集的方法,减少了原算法每次迭代中需更新的抽头权系数个数.采用一个声回波消除方法进行仿真.仿真验证了改进算法的性能,表明新算法与基于集员滤波的仿射投影算法相比,具有更快的收敛速度,并降低了计算复杂度.     

Is neglected heterogeneity really an issue in binary and fractional regression models? A simulation exercise for logit, probit and loglog models

Theoretical and simulation analysis is performed to examine whether unobserved heterogeneity independent of the included regressors is really an issue in logit, probit and loglog models with both binary and fractional data. It is found that unobserved heterogeneity has the following effects. First, it produces an attenuation bias in the estimation of regression coefficients. Second, although it is innocuous for logit estimation of average sample partial effects, it may generate biased estimation of those effects in the probit and loglog models. Third, it has much more deleterious effects on the estimation of population partial effects. Fourth, it is only for logit models that it does not substantially affect the prediction of outcomes. Fifth, it is innocuous for the size of Wald tests for the significance of observed regressors but, in small samples, it substantially reduces their power.     

An autonomous GP-based system for regression and classification problems

The aim of this research is to develop an autonomous system for solving data analysis problems. The system, called Genetic Programming-Autonomous Solver (GP-AS) contains most of the features required by an autonomous software: it decides if it knows or not how to solve a particular problem, it can construct solutions for new problems, it can store the created solutions for later use, it can improve the existing solutions in the idle-time it can efficiently manage the computer resources for fast running speed and it can detect and handle failure cases. The generator of solutions for new problems is based on an adaptive variant of Genetic Programming. We have tested this part by solving some well-known problems in the field of symbolic regression and classification. Numerical experiments show that the GP-AS system is able to perform very well on the considered test problems being able to successfully compete with standard GP having manually set parameters.     

一种代理证书在线签署的网格安全框架设计*

提出一种新网格安全框架UserCA.它支持跨域的访问;利用在线签署代理证书的透明使用,免去了网格用户在使用网格前需手工提供代理证书的麻烦;减少了私钥在网上传输的次数,增强了系统的安全性;一次提供后还可以多次使用,增强了网格的实用性.     

一种新型的多目标优化混合量子进化算法

针对复杂多目标优化问题,提出一种混合量子进化算法,并利用它求解多目标函数优化问题。该算法根据多目标优化的特点,创建外部集合保存历代搜索到的非支配解,利用其中的精英个体设计了一种旋转角自适应调整的量子门更新策略,并对量子比特表示的概率幅设置最大和最小阈值,以防止量子群体早熟收敛。借鉴量子门引入了专门针对量子个体的旋转交叉算子,同时小概率地对量子比特进行取反变异操作。对所提算法的计算复杂度进行了理论分析。与另一种已有的多目标量子进化算法的比较结果表明,所提算法具有更好的收敛性能、分布特性及求解效率。     

基于C＋＋语言的《数据结构》教学技巧讨论

《数据结构》作为计算机专业的核心课程之一,学好它对于学生后续课程的学习有很重要的意义。但与基于C语言等的《数据结构》相比,C＋＋由于语法灵活、功能强大,学生的学习难度比其他语言大。而《数据结构》本身就是综合性很强的专业基础课,课程的难度较大。两者的结合使学生感觉难度更大,从而导致部分学生失去学习兴趣。针对上述问题,提出在教学中可以使用的几点教学技巧。实践证明．使用这些教学技巧可以获得良好的教学效果。     

面向容灾的备份数据透明加密机制

针对备份数据的安全保护问题,设计一个基于层叠式文件系统的面向容灾的备份数据透明加密机制,采用基于虚拟磁盘的透明加密方法,在写入数据时加密,在读取数据时解密,从而在实现数据容灾的基础之上,增强对备份数据的加密保护,实现对数据的完整性、机密性的保护。     

多核处理器硅后调试技术研究最新进展

针对多核处理器硅后调试技术进行综述和分析.首先,介绍了多核处理器硅后调试技术面临的困难,特别是非确定性错误带来的新挑战;然后,概括介绍了国内外多核处理器硅后调试研究的最新进展,并分析了已有方法存在的问题;最后,对多核处理器硅后调试研究热点和趋势进行了分析,并指出该领域未来可能的研究方向.     

基于Petri网的联锁软件安全性测试的研究

安全是铁路运输生产永恒的主题。联锁软件是保障铁路车站列车或机车(以下简称列机车)作业安全的关键软件,充分的测试对于保证其安全性具有举足轻重的作用。文章在分析文献[1][5][6]的联锁软件安全性需求故障树模型的基础上建立了联锁软件安全性需求的Petri网模型,提出了一种基于十字链表的Petri网的存储结构,给出了一种求解割集的算法实现;接着简述了安全性测试用例的自动生成方法;最后给出了该方法在HJ04A系统联锁软件安全性测试中的应用。     

一种用于三维重建的彩色Sift准稠密匹配算法

针对复杂光照条件下Sift算法对彩色图像匹配能力较差,基于Kubelka-Munk理论,提出了一种适用于未标定图像的准稠密立体匹配算法,有助于更精确地进行三维重建。该算法首先求出彩色图像各个像素的颜色不变量,提取彩色特征点并通过构造彩色Sift特征描述子进行初匹配,采用RANSAC鲁棒算法消除误匹配生成种子点;然后依据视差约束提出一种基于视差梯度均值自适应窗口方法,根据视差梯度均值调整搜索范围;最后采用最优先原则进行区域增长。实验证明,该算法能获得比较满意的匹配效果,是一种有效的用于三维重建的准稠密匹配算法。     

浅谈设计专业素描教学的改革

本文从素描的理念、体系结构、内容三方面来探讨设计素描教学的创新,以便于在今后的设计专业素描课的教授中具有更强实战型;在这里抛砖引玉,希望设计教育界同行们能研究出更加科学的设计素描教授的理论与方法。