基于改进Wave-U-Net跳跃连接的盲源分离算法

为了进一步提升现有盲源分离算法的分离性能,本文在Wave-U-Net的基础上提出了一种全尺度跳跃连接模型。首先为了解决Wave-U-Net下采样过程中信号特征丢失问题,该模型在跳跃连接中增加了卷积操作,通过对不同时间尺度的特征图进行连接,有效地结合了信号的浅层特征和深层特征,提升了模型的分离性能。针对Wave-U-Net最佳深度取值和全尺度跳跃连接模型的参数过多的问题,本文进一步提出了多尺度跳跃连接模型。在多尺度跳跃连接模型中,通过嵌入不同深度的Wave-U-Net来代替跳跃连接中的卷积操作,在牺牲一部分分离性能下减少了模型参数,该模型共享下采样块来降低模型训练时间以及模型最佳深度取值带来的影响。仿真实验表明,相比于其他基线模型,本文提出的两种模型能显著提升信号分离性能,在SDR,SIR,SAR提升奖将近3~4 dB。      

建筑智能化技术在物联网时代的新发展

介绍了智能建筑的现有技术及物联网技术对建筑智能化技术的影响,分析了物联网在智能建筑中的具体应用,并对建筑智能化技术在物联网时代的发展趋势作了展望。     

整数线性规划的改进分支定界算法

分支定界(B&B)算法是求解整数线性规划(ILP)问题的一种最常用的方法,如何划分问题(分支)和按何种策略选择子问题进行扩展是影响算法效率的两个重要因素.提出了一种改进的分支定界算法,采用伪费用分支策略划分问题,采用深度优先搜索(DFS)策略选择子问题进行扩展,并在Matlab中编程实现.数值实验表明,改进的算法能够有效提高求解效率,当问题规模较大时,改进效果尤其明显.     

一种基于一维卷积残差网的单通道信号源个数估计算法

单通道信号源个数估计是单通道盲源分离问题的前提与难点,传统方法无法直接进行估计且准确率较低.文章提出了一种基于深度网络分类器的单通道信号源估计方法.该方法将源个数估计作为分类问题,在经典CNN的基础上引入一维卷积网络与残差结构作为分类器,采用短时傅里叶变换和梅尔倒谱系数作为联合特征输入分类器.在Libricount数据集上的测试结果表明,该方法的源个数估计准确率明显优于基准模型.     

密度聚类方法研究

密度聚类分析方法是经典聚类的一个重要分类,能够发现具有相同密度结构的数据,而不拘泥于数据的凹凸类型和集群形状.基于此,研究了密度聚类方法的发展现状:首先介绍了几种重要的经典密度聚类算法,并对其核心思想、算法流程、算法特性等进行了分析;其次总结归纳了各个经典密度聚类算法的优缺点、适用场景,介绍了密度聚类算法的实用案例;最...     

基于采样周期的RED改进算法

针对早期随机检测(RED)算法的wq等参数设置对网络变化敏感的问题,提出一种去掉低通滤波器,引入freeze_time参数的改进算法,并在“大时滞负载变化”和“TCP加UDP混合流网络”这2种情景下进行仿真验证。实验结果表明,在大范围动态网络中,RED改进算法能获得更高的吞吐量和更低的网络时延,具有较好的队列控制性和健壮性。     

研讨式教学法在《通信网设计与分析》课程中的应用

研讨式教学是本科教育中一种先进的教学方法。在《通信网设计与分析》课程教学中,结合课程内容和学生特点,引入并灵活应用研讨式教学法,旨在培养学生多方面的能力,提高学生的综合素质。     

一种相控阵光学天线设计方法

相控阵天线可实现波束的电控扫描,已在微波波段获得广泛应用.但在光波波段,由于波长短引入的大电尺寸问题影响了相控阵的应用.本文提出了一种相控阵光学天线设计方法,通过增大阵列栅距大幅减少阵元数量,并通过设计阵元辐射特性抑制大栅距产生的栅瓣,显著增强相控阵光学天线的可实现性,该方法的代价为限制了天线的扫描范围.此外,还提出了通过模2π的方法降低光学移相器的实现难度,并论证了该方法在光波波段的合理性和可行性.     

并行处理提高Oracle工作性能的研究

数据库的的工作性能直接决定应用系统的工作性能。并行处理可以提高Oracle数据库的工作性能。本文在对Orade并行原理、并行参数设置的基础上，对Orade并行处理功能的使用方法、使用条件提出了自己的观点，为用户合理使用并行处理提供了方便.