输入为Markov序列时的多用户检测算法

考虑当用户序列存在时间相关性时的多用户检测，并假设这种相关性可以用Markov链描述，在传统的线性最大似然检测器中嵌入一个隐Markov模型估计过程。因为输入序列是Markov链，检测器的输出可以看成是被噪声污染的Markov序列，Markov模型估计子用于估计用户序列及其转移概率，而估计得到的用户序列用来更新检测器的估计。因此，检测器和用户序列可以通过迭代的方式求解。仿真结果显示本文算法能充分利用信道输入的时间相关性．效果优于传统的最大似然线性检测器。     

基于响度特性加权的噪声下语音识别方法

提出了一种将人耳听觉响度特性应用于噪声下语音识别的前端特征提取方法.本文使用分层遗传算法设计响度加权滤波器,对频谱进行听觉特性加权.将本方法应用于TIMIT数据包的E-SET在Noise X92的各种噪声条件下的识别实验.实验结果表明,在各种噪声的不同信噪比下,对LPCC和MFCC特征,采用响度加权平均识别率分别有7%和¨%的提高,证明本方法是有效的.     

基于小波变换的视频压缩新方法

提出了以小波变换为核心技术的视频压缩系统的具体实现方法，设计了系统的整体框架，对各个模块都提出了改进和具体实现的算法。对于帧内图像的编码，提出了Mallat小波变换的改进延拓算法，加入了感觉加权量化。对于帧间图像的编码，针对低码率电视会议的特点改进了三步搜索法，在保持低复杂度的基础上提高了搜索的精度，同时为了提高编码效率，对运动补偿后的残差图像也进行小波编码。实验表明，这种算法的性能优于传统的视频压缩方法。     

自适应模型和固定模型结合的肤色分割算法

由于受环境、光照、人种等因素影响,不同图像中的肤色分布并不一样。在复杂背景情况下,采用固定的阈值边界模型进行肤色分割将导致较大的漏检或误检。基于YCbCr颜色空间,在固定阈值边界模型分割的基础上,运用简化的期望最大化(EM)算法计算出针对特定图像的自适应肤色高斯模型;然后综合考虑固定阈值边界模型以及自适应肤色高斯模型在不同颜色区域上划分的准确性,给出最终的肤色分割结果。实验结果表明,该方法相比固定阈值边界模型的分割方法,能同时降低误检率和漏检率,从而提高肤色识别的准确率。     

感觉以回波消除器的研究

本文提出在回波消除器中采用误差频率加权自适应滤波器结构，以充分利用人耳的听觉特性，提高回波消除的主观质量，客观测试和主观测试的仿真结果验证了新算法的有效性。     

脉冲袋式除尘器在立窑烟气除尘系统的设计与应用

介绍了脉冲袋式除尘器的特点及在立窑烟气除尘工程上的成功应用，同时介绍了袋式除尘系统的特点有及经济、社会效益；并指出了设计和运行过程中的注意事项。     

一种基于线性预测的长码CDMA盲多用户检测方法

将一种基于线性预测的盲均衡和盲多用户方法应用在长扩频码CDMA系统中。该方法能消除多址干扰和多径条件下引起的码间串扰,是一种适用于未来实际CDMA系统的多用户检测算法。     

一种基于多信道模型的IIR信道盲辩识算法

本文的主要贡献在于:1)证明了对单输入单输出(Single-Input-Single-Output SISO)IIR信道的输出进行过采样可以将其转化成单输入多输出(Single-Input-Multiple-Output SIMO)的多信道模型,不同的子信道具有相同的AR系数。2)由SISO向SIMO模型的转化时,本文指出子信道数是可变的,并且当子信道数等于过采样的倍数时,辨识效果最好。实验证明本文算法估计效果好,计算量小。特别是当用于估计的点数较少时仍能保持良好的性能,因而可适用于快变信道。     

基于图象内容的视频压缩方法

由于视频图像的知识冗余度,视频压缩可以采用基于图像内容的压缩方式。论文描述了基于内容的压缩系统的整体框架,并且对于视频对象的形状信息,运动信息和纹理信息的编码过程都进行了详细讨论,然后探讨了视频对象的Sprite编码和时间空间可分级编码,最后介绍了针对任意形状视频对象的形状自适应(SA)DCT变换编码,同时指出SA-DCT存在的缺陷并以此作为后继工作的基础。