基于图像复原和小波分析的图像压缩算法

本研究以小波理论为基础进行有损图像压缩,并在小波压缩图像中引入复原技术。通过应用图像复原到低频成分（该成分由解压过程中的熵解码得到）可以检索获得高频成分,这是在频域重建图像纹理的一个表达。通过将本文算法与传统的小波压缩算法进行试验比较,表明该方法优于传统算法。     

基于自适应阈值的提升小波包漏磁信号去噪研究

为了更好地实现对原始漏磁信号噪声的抑制,针对硬阈值函数和软阈值函数中存在的问题,提出一种自适应阈值选择方法,研究了基于该方法的提升小波包降噪算法。采用小波包和提升小波包,分别在硬阈值、软阈值和自适应阈值处理函数下,对含噪信号进行降噪效果的分析和比较,并给出了漏磁信号在自适应提升小波包算法下的降噪效果。仿真结果表明：该方法具有更高的分辨率和近似优化能力,在保留原始漏磁信号有效成分的同时,能更好地去除噪声。     

基于类别可分性准则的金属磁记忆信号小波能量谱特征提取研究

为了解决金属磁记忆信号小波能量谱特征存在的相关性和冗余性问题,利用类别可分性准则,在提取金属磁记忆信号小波能量谱的基础上,将能量谱特征进行变换提取最优特征向量。将能量谱特征向量、最优特征向量和低频特征向量作为支持向量机的特征输入量分别对不同检测区域的金属磁记忆信号进行识别。实验结果表明：最优特征向量能够减小小波能量谱特征的相关性和冗余性,有效提高支持向量机识别的准确率。     

一种以太网拓扑发现算法

局域网内部的拓扑对于现代网络管理非常重要,而网络层拓扑发现对于局域网内部的拓扑是不可见的。文章提出了一种基于生成树协议(STP)的拓扑发现算法,利用简单网络管理协议(SNMP)读取交换机MIB中的生成树信息,可以得到局域网内设备间的连接。该算法不需要交换机地址转发表(AFT)完整,也能发现交换机的备份链路和集线器以及不支持SNMP的交换机。经分析,该算法是一种简单的,准确的以太网拓扑发现算法。     

基于自适应小波正交基神经网络的参数辨识

提出了一种基于小波正交基神经网络的非线性在线辨识方法.小波变换具有良好的收敛速度和逼近精度,神经网络具有强大的非线性映射能力、自学习、自适应等优势,采用正交基小波函数作为神经网络的基函数构成小波神经网络,该网络兼有小波函数和神经网络的优点;制导航弹数字仿真结果表明, 该方法对含噪声数据进行处理效果好,能很好地满足非线性在线辨识的需求.     

一种基于Wallace树的分散式DCT/IDCT体系结构

提出了一种新的基于Wallace树的分散式DCT/IDCT体系结构。它不依赖于ROM和乘法器,用面积开销低的加法器、移位器和4-2压缩器,实现了乘法密集的DCT/IDCT算法。该体系结构在SMIC 0.18μm工艺上进行了设计和综合,可以达到100Mpixels/s的吞吐率,只消耗了36 141个晶体管和1024bits转换存储器,时序—面积性能较已有的体系结构有了显著的改善。     

基于贝叶斯网络分类器的雷达辐射源识别方法

雷达辐射源识别是电子对抗中的重要组成部分.贝叶斯网络分类器建立在坚实的理论基础之上,具有较为优秀的分类性能,而且能够有效地处理不确定性问题,重点研究了如何利用贝叶斯网络分类器进行雷达辐射源识别,并通过仿真实验对朴素贝叶斯分类器及其扩展方法进行了分析比较.实验结果表明,与基于概率近似准则的方法相比,基于分类准确率提高准则的扩展树生成方法具有更为优秀的分类性能.     

基于小波分解的柴油机振动信号特征提取方法

柴油机振动是一种多振源的复杂振动形式,其机体表面振动是内部各种激振力共同作用的综合反映。在柴油机使用过程中技术状态的改变将导致激振力发生不同的变化,因此测量机体激振信号有利于对柴油机技术状态进行监测。通过测量不同技术状态的柴油机机体振动信号,利用小波包分析的方法,将柴油机振动信号按其特征频率进行了小波分解和重构,提取了振动信号特征。分析结果表明,此方法能够提高信噪比,提取的振动信号特征能够反映柴油机技术状态的变化。     

基于丛生树的多流水线并行Hash连接的处理机分配算法

本文介绍了并行数据库中实现多流水线Ｈａｓｈ连接的处理机分配算法，该算法对于执行Ｈａｓｈ连接的丛生查询树可同时实现流水线内并行（ＩｎｔｒａｐｉｐｅｌｉｎｅＰａｒａｌｅｌ）和多流水线间的并行（ＩｎｔｒａｐｉｐｅｌｉｎｅＰａｒ－ａｌｅｌ     

一个面向对象的系统故障诊断模型

本文介绍了一个基于面向对象方法的系统故障诊断模型,讨论了该故障模型的结构及其搜索策略和算法。