基于改进遗传算法的盲解卷积

针对时域盲解卷积存在求解变量多、收敛速度慢、容易陷入局部最优等问题进行了研究,提出一种防止遗传算法局部收敛的“监测策略”,可以实时监控算法向全局最优解靠近的情况;同时对交叉概率、变异概率等关键技术进行相应设计,该算法能够自动跳出局部最优,快速地收敛于全局最优解。在概率密度估计的基础上,得到时域盲解卷积的基于最小互信息的分离准则。以此最小互信息准则确定遗传算法的寻优标准,快速地实现了时域盲解卷积。使用Matlab软件仿真验证了该时域盲解卷积算法的有效性。     

关注点分离在计算思维和软件工程中的方法论意义

关注点分离可追溯到柏拉图对整体与部分关系的思考.作为基本的系统化计算思维原则,关注点分离体现在问题求解、算法设计、软件设计、软件架构描述、软件开发过程等诸多方面.简要归纳了软件和计算的本质特点;重点分析关注点分离作为重要的方法论原则在软件工程中的主要作用和体现形式;介绍了近期有关关注点高级分离的研究,包括关注点的多维分离和面向方面软件开发;最后阐述了关注点分离原则与具体问题具体分析策略相结合的实践意叉.     

Novell与Sun联手推开源软件

珠海纳思达是通用硒鼓、墨盒、芯片、墨水等产品研发和生产企业,现在有4000多名生产工人,13万平方米的工业园.全球通用耗材市场中20%的墨盒产品、10%的硒鼓和70%的耗材芯片.     

液-液旋流器内近壁湍流处理方法及数值模拟

无论k-ε模型及其修正模型,还是广泛应用于水力旋流器数值模拟的雷诺应力模型(RSM),都只是针对湍流核心区,对近壁区无效,如何确定液.液水力旋流器湍流场模拟的近壁处理方法亟待深入研究.在介绍湍流近壁区流动特点和处理方法的基础上,引入了2种湍流近肇处理函数--标准的和非平衡的壁面函数,在相同的网格系统和计算条件下计算了双锥双柱型水力旋流器内湍流场,结果与激光多普勒测速仪(LDV)测试结果基本吻合,但采用非平衡的壁面函数预报结果更为可信,为进一步精确研究旋流器内的流动过程打下良好的基础.     

联合频域盲语音分离排序算法

提出了一种新的频域盲分离排序算法。算法对不同频率点采用不同的排序算法:频率较低部分采用比较分离信号相邻频率点和谐波频率点之间幅度相关性相结合的排序算法;中频部分采用基于语音信号方位估计的排序算法;频率较高部分采用相关比较和方位估计结合的排序方法。仿真结果表明,该排序算法的鲁棒性和精确性较现有的单纯利用分离信号相关性的排序算法或者基于语音信号定位的排序算法有了一定的增强。     

AspectC在Linux内核开发中的应用研究

AspedC是一种新的编程技术,是基于C语言的面向方面扩展。本文简述了面向方面编程的基本思想．介绍了AspedC的基本概念以及实现机制,重构了Linux内核中的典型贯穿特性——同步锁关注点,并对比分析了原始实现与方面实现对系统代码质量的影响,论述了面向方面技术对于设计和开发操作系统内核所具有的应用价值。     

面向三维重建的工程图信息预处理的研究

本文在基于多视图边界自动识别的基础上实现了视图分离,研究了确定投影原点坐标的算法,并建立起了空间投影坐标系,同时提出了利用数据库技术来存储图元的几何信息和拓扑信息.该方法为工程图的三维重建打下了良好的技术基础.     

PCNN在指纹图像分割中的应用

提出了采用新型的有生物学依据的人工神经网络-脉冲耦合神经网络（PCNN桺ulse Coupled Neural Network）来实现指纹图像分割的方法,选取低灰度值背景、高灰度值背景指纹图像以及带阴影的指纹图像进行分割实验,有效的实现了指纹图像有效区和背景区的分离,并与传统的标准差阈值跟踪法进行了比较,试验表明这种方法具有更好的效果。     

基于工业控制机的黄磷炉电极控制

本文设计采用工业控制机配以相应的板卡为硬件,Visual Basic和SQL SERVER 2000数据库软件作为编程的基础,运用带死区的PD和PID分离的算法,控制黄磷炉的电极,相对于现有的手动操作黄磷炉电极的生产方式,具有良好的人机交互能力,提高了生产效率和降低了生产能耗。     

基于线性预测的自适应递归最小二乘盲源分离

为了分离具有时序结构的信号,将线性预测均方误差作为代价函数.使分离出信号的可预测性最大,这样就可以分离出源信号.这种最小均方误差型算法,其在线形式采用瞬时预测误差代替预测误差的期望值.导致收敛速度较慢.为了提高这类算法的收敛速度,本文将线性预测误差的加权平均作为代价函数,提出了递归最小二乘型线性预测盲源分离算法.计算机仿真和实际语音分离试验均表明:提出的算法与最小均方误差型线性预测盲源分离算法相比具有更快的收敛速度,且增加的计算量不大.