奇异的活化石--远古鱼类

达尔文曾用“活化石”一词来形容银杏树,银杏树那奇特的楔形叶与几亿年前三叠纪时期的银杏树叶化石相比几乎完全一样。目前科学家们已发现有数百种生物几百万年以来几乎没有什么变化,其中包括巨型美洲杉、倍足纲节动物、犰狳、鳄鱼以及某些细菌等。腔棘鱼以及其他一些远古鱼类是最具典型性的“活化石”。与其他种类的“活化石”相比,远古鱼类在种类上则更具多样性,它们已在大海中生活了4.5亿多年,为科学家们打开了一扇了解远古时代地球生态变化的窗户。作为所有脊椎动物的祖先,这些远古     

基于峭度的组分分析方法解析重叠峰

基于峭度的组分分析方法用来解析重叠峰．其优点是半盲源分离，即只要确定出重叠峰所含组分的数目，就能从混合波谱中分离出纯组分谱．采用CABK来解析模拟两组分重叠峰体系和酒样的GC-MS混合谱，得到了令人满意的结果．     

基于协方差矩阵的自适应盲分离算法

提出了一种新的线性混叠信号的盲分离算法,该算法利用信号相互独立时其协方差矩阵的对角化特征作为分离准则,采用最速下降法进行分离.该算法对源信号和混叠矩阵没有过多要求且计算量不大,理论分析与仿真结果表明:该算法具有很好的分离效果.     

体育系学生苯硫脲尝味能力与血型的研究

对体育系１４０名学生苯硫脲尝味能力及血型的研究发现：（１）体育系学生的味盲率为２２．９％，显著高于一般人群。（２）Ｏ型血者在排球专项中占５７．９％，显著高于其他血型的比率。（３）各种血型中以Ｏ型血者味盲率最高，为２５．６％。     

盲信号分离的自稳定算法

在传统盲分离算法的迭代过程中，为了保证分离矩阵的行正交性，都要对其进行反复的正交化，以避免算法的不收敛。针对这个问题，笔者主要研究了在Stiefel Manifold上的盲分离算法，该算法使分离矩阵不需要每一步都进行正交化。仿真表明，本文提出的新算法具有很好的稳定性。     

盲源分离问题的分析研究

介绍盲源分离的基本原理、算法基本框架,总结了常用对比函数的构成方法,分析了各种不同解决算法的优缺点,并展望BSS的研究方向.     

单通道涡流无损检测信号盲源分离算法

针对脉冲涡流无损检测(pulsed eddy current testing, PECT)系统中获取单一检测信号存在的混叠问题,文章提出一种基于经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD)和快速独立分量分析(fast independent component analysis, FastICA)的单通道盲源信号分离算法。该算法首先通过EMD对混合观测信号分解,然后利用奇异值分解(singular value decomposition, SVD)估计源信号数目,根据估计得到的源信号数目将观测信号和对应模态分量构成新的虚拟信号,最后利用FastICA算法分离得到源信号的估计。有限元仿真实验表明该算法能有效分离单通道混合检测信号,并且优于小波分解的单通道盲源分离算法。     

一种盲信号分离的信息理论方法

给出了一种新的基于信息理论的盲信号分离的判据,该判据基于统计独立的假设,同时利用了最大信息传输和输出互信息最小化。将该判据用于独立分量分析,得到源信号的盲分离。仿真实验结果表明,同ｉｎｆｏｍａｘ方法相比,该方法可分离范围更广的信号。     

基于盲签名的电子选举方案的改进

在分析Sensus电子投票系统的基础上,针对该系统的不足之处提出了相关的改进意见,并改进设计一个可用于互联网大规模投票的电子选举方案,该方案采用了阈值、盲签名、验证序列号等思想,使得本协议方案在保持了原有方案的各种优点的同时,增强了电子投票系统的安全性和公正性,并具有较高的效率,是一个实用的电子投票方案。     

一种基于径向基函数网络的盲波束形成方法研究

针对阵列信号处理的特点 ,提出了一种基于径向基函数网络 (RBFNN)的盲波束形成方法。该方法把高阶累积量可消除高斯噪声干扰这一特性和神经网络可并行计算的结构优势有机地结合起来 ,利用高阶累积量估计阵列的导向矢量 ,引入径向基函数网络逼近波束形成的权矢量 ,实现盲波束形成。理论分析和仿真实验表明 ,提出的算法能有效地提高运行速度 ,对系统误差也具有很强的鲁棒性。