基于GUI和矢量信号源的微波着陆信号模拟器设计

提出了基于GUI和矢量信号源的微波着陆信号模拟器设计方法。首先利用MATLAB图形用户界面开发环境设计了集信号参数设置、干扰模拟和基带数据生成于一体的基带波形仿真功能;其次提出了一种改进的扫描波束模拟方法,实现了对微波着陆扫描信号的精确模拟;最后利用矢量信号源MG3700A对基带数据进行混合调制。测试结果表明,该信号模拟器达到设计要求。     

海水中电磁波的弯曲

利用导电媒质中的斯耐尔定律 ,研究了电磁波在空气—海水界面的行为及在海水中的传播情况 ,得出了低频电磁波总是沿垂直海面的方向向海里传播 ,在存在温度梯度的情况下电磁波在向海底传播过程中会发生弯曲的结论     

GSVM:一种支持Gather/Scatter的向量存储器

宽单指令多数据流(Single Instruction Multiple Data, SIMD)架构数字信号处理器一般都能高效支持地址连续或等距跨步等规则应用的向量访存,但对于科学与工程计算中广泛存在的不规则应用的数据访存则带宽利用率往往较低,从而大幅降低了其整体运算能效。为了提高不规则应用的向量访存性能,基于某SIMD数字信号处理器的体系结构,设计了一种支持Gather/Scatter访存的向量存储器GSVM。通过设计与SIMD宽度相匹配的向量地址计算单元和合适深度的冲突缓冲器阵列,实现了Gather/Scatter指令向量地址计算、仲裁与缓存的全流水访存操作。实验结果表明,相比以前不支持Gather/Scatter访存的存储器,GSVM在增加22%的硬件代价基础上,基于稀疏矩阵向量乘的测试程序集获得了2～8的性能加速比。     

用于多类分类的层次式支持向量机

针对支持向量机存在的训练数据量大导致的训练时间过长和训练数据不平衡导致的分类结果会向训练数据多的类倾斜等问题,提出了适合于多类分类的层次式支持向量机。在训练过程中,首先折衷考虑各类之间的距离和各类的训练数据长度,据此将训练样本分为距离较远且其长度基本平衡的2类,然后逐层进行训练,最终形成二叉树分类结构。仿真实验证明,该方法能够有效地缩短训练和分类时间,且对多类分类中的数据不平衡问题有一定的效果。     

支持向量机在柴油机技术状况评估中的应用

介绍了现有的柴油机技术状况评估方法,分析了这些方法的局限性和支持向量机在处理小样本、非线性、高维数等方面的优势。提出了基于支持向量机的柴油机技术状况评估模型。确定了能够表征柴油机技术状况变化的特征,并通过实车试验提取这些特征;构建了基于支持向量机的柴油机技术状况评估模型,并对部分试验车辆柴油机进行了评估。结果证明：支持向量机在装甲车辆柴油机技术状况评估中的应用是可行的。     

一种GMM-SVM混合说话人辨认模型

文中提出了一种GMM和SVM混合说话人识别模型,在特征参数域和概率得分域对两种模型进行了融合。混合模型结合了GMM和SVM各自的优势,使SVM的概率输出兼顾各说话人模型内部和模型之间的信息,并有效解决了SVM训练算法复杂,难以处理大量样本的问题。采用TIMIT数据库进行了说话人辨认实验,结果证明本文提出的GMM-SVM模型比传统的GMM模型和SVM模型具有更好的辨识性能。     

支持向量顺序回归机的线性规划算法

支持向量顺序回归机是标准支持向量分类机的一个推广,它是一个凸的二次规划问题。本文根据l1范数与l2范数等价关系和优化问题的对偶原理,把凸的二次规划转化成线性规划。由此提了支持向量顺序回归机的线性规划算法,进一步用数值实验验证了此算法的可行性和有效性。并与支持向量顺序回归机相比,它的运行时间缩短了,而且误差i不超过支持向量顺序回归机;     

基于类神经网络模型的电路自主修复方法

为进一步提高电子系统在恶劣环境下的生存能力,对利用演化硬件实现电路自主修复的方法进行了研究。首先,根据FPGA芯片与多层前馈神经网络的相似性,建立了一个可用于数字电路演化的门级电路模型,设计了专用的二进制列向量编码方法;然后,给出了实现电路自主修复的工作流程,探讨了进行电路故障诊断和修复的途径,提出了快速重构与演化相结合的电路修复方法。Matlab仿真试验表明：基于类神经网络模型的遗传算法较适合进行演化修复操作;修复效果分析表明：快速重构与演化修复相结合的修复方法比单纯依靠演化修复更为便捷。     

模糊识别和随机森林算法在柴油机振动信号状态识别中的应用

针对模糊识别算法中,样本特征向量中各参量(分量)对状态分类的贡献权重难以确定的问题,提出了利用随机森林算法对特征参量的重要度评估结果作为特征权重的方法。通过对柴油机台架试验振动信号的跟踪分析,获得了柴油机在磨合期、100摩托小时、200摩托小时、300摩托小时及400摩托小时5种不同使用期(典型状态)的75个振动信号样本,然后计算出各类样本在幅域、时域和频域的特征参量,利用随机森林算法进行特征选择,确定4个重要特征参量及其权重,用统计方法得出其隶属度函数,最后根据评价向量对样本进行识别,识别准确率达到94%以上。     

一种基于DCT和SVM的人脸识别新方法

文中提出了一种新的人脸识别方法,该方法采用DCT提取人脸特征,并采用SVM对该特征进行分类识别。基于该方法,对ORL人脸库进行分类识别,仅用28个特征平均识别率达到97.4%。仿真结果表明,该方法显著地降低了特征维数和计算复杂度,明显提高了特征的可辨别能力,而且,SVM可以有效地提高分类器的分类和推广能力。