基于模式间混淆关系自适应构建层次化分类器

为了解决层次化分类器的设计难点——子分类器的层属关系及其内部组成的确定,本文首先定义了模式间混淆关系,用于描述不同模式在判决域中的相互作用;进而提出了基于混淆矩阵度量模式间混淆关系的方法。设计并实现了多模式混淆关系分析机MPCRAM,将有师指派和无师自组两种常用的模式重组方法有机结合,遵循Fisher准则,自适应地产生层次化分类器结构。大量综合测试证实了该方法有效、实用,可显著提高分类器的识别性能和稳健性。     

"火神"拍瓦装置及其应用

英国卢瑟福·阿普尔顿实验室的科学家和工程师已完成“火神”激光器的升级工作,成为可产生拍瓦功率的光源。装置于2002年中期出光,计划年终首次对外部研究人员开放。 “火神”已能产生100TW光束,为何还要建造拍瓦激光器?据该室中央激光研究室主任HenryHutchinson说,“其原因就是科学的好奇心。物质与如此高强度光的相互作用,对科学和技术应都很有意义。在这样高的光强下会发生什么现象?我们知道一些答案,也可以预言一些现象。但是还有好多问题无法回答。” “这种新光束对于在物理前沿进行研究的科学家是个独特的机会。它是世界上最强的激光器,对英国科学界是个大好机会。”     

一种改进型自适应加权模糊均值滤波算法

针对原有的自适应加权模糊均值AWFM滤波器对局部噪声幅度估计不足的缺点。提出了一种新的改进型自适应加权模糊均值MAWFM滤波算法。该算法采用了一种新的模糊检测方法，可以同时检测各个像素点的正负向噪声幅度，从而能够建立一种新的自适应的模糊信号空间，以适应噪声在各个图像局部的变化。实验结果表明，MAWFM滤波器比以前的AWFM滤波器及传统的中值滤波器均有较优越的性能。     

HFC电缆分配系统的建设与思考

结合沧州市网络的实际情况，主要分析HFC电缆分配系统双向传输改造的建设标准和实施方案。     

大庆长垣以东地区深层天然气输导特征及成藏

大庆长垣以东地区深层天然气输导通道主要由断裂、不整合面和砂体构成。该区砂体横向分布不稳定，物性差，不是天然气侧向长距离运移的输导通道，但可以起到衔接输导作用。输导通道时该区天然气成藏与分布起到了重要控制作用，主要表现在断裂将天然气输导致上覆不同储集层中聚集成藏。不整合面和砂体将天然气输导到四周古隆起上聚集成藏。沿断裂输导的天然气形成以断层为主的构造气藏。沿不整合面和砂体输导的天然气形成以地层及岩性为主的气藏。沿断裂输导运移聚集的天然气在剖面上呈串多层分布，沿不整合面和砂体输导运移聚集的天然气在平面上呈环状分布。     

无线通信的跨层优化

传统的OSI分层结构无法适应无线网络环境，随着越来越多无线应用的出现，人们提出了跨层设计，其主要内容就是通过在协议栈的各层之间（主要是应用层、传输层、网络层、链路层和物理层）传递特定的信息，使协议栈能够根据无线环境的变化来实现对资源的自适应优化配置，从而更有效的利用无线网络资源，提高系统的性能。     

色散补偿及EDFA增益均衡的一体化

提出一种新的色散补偿及EDFA增益均衡的一体化方法。在10Gb／s的光通信系统和600km G652光纤中首次实现了基于16个碉啾光纤布拉格光栅(FBG)的色散补偿及掺饵光纤放大器(EDFA)的增益均衡。16个FBG的波长间隔为1．6nm，波长覆盖C波段1529～1556nm约27nm的范围。经600km G652光纤传输后，10Gb／s的NRZ码传输功率代价小于2dB。     

一种高精度的非平稳随机信号实时建模算法研究

针对传统的非平稳随机信号时变参数筹分模型算法的不足,论文把非平稳随机信号时变参数差分模型与一种带自适应遗忘因子的RLS算法结合起来,形成一种有效的非平稳随机信号实时建模算法,仿真分析表明该算法不仅能获得快的收敛速度而且能获得高的建模精度。     

P系列大功率全频专业数字功放模块

来自DIGISYNTHETIC CO.LTD的P1000SW是一款全频段音频数字功率放大器模块,便于全系列有源多通道的应用。P1000SW采用整合开关电源和CLASS D的全SMT工艺,可以从可选输入电源115V或230V输出1000W的RMS输出功率。P1000SW具有可靠性高、体积小和质量轻的特点,能达到出色的艺术级性能,其原理方框图如图1所示。P1000SW可以应用在:(1)有源音箱和超重低音;(2)专业音频;(3)扩音广播系统;(4)高端立体声和多通道功放。P1000SW同时提供3种直流电源输出:(1)120V(P1000模块使用);(2)80V(P500模块使用);(3)±12V(通用的辅助外部电源…     

一种基于极值的自适应均值滤波算法

图像增强过程中,如何在去除噪声的同时尽可能保留图像边缘细节非常重要.提出了一种基于极值的自适应均值滤波算法,该算法根据图像中某点的灰度值是否为邻域灰度极值将全部像素分为可疑噪声与信号两类,然后对可疑噪声点采用包括四个一维窗口和一个二维窗口在内的不同方向的五个子窗口分别计算均值,按照各个子窗口的均方差大小,自动选择窗口进行滤波,明显降低了普通均值滤波算法造成的模糊程度,使被误判的边缘像素点得到最大限度的保护.实验证明,该算法能在去除噪声的同时较好地保留边缘等细节信息,降低了图像处理后的模糊化程度,优于经典的邻域平均算法.