基于概率裁剪的球形译码算法

在适当的裁剪函数下,基于概率裁剪的球形译码(SPSD)算法能有效逼近最大似然检测(ML)算法性能,但其复杂度在低信噪比下较高。本文重点对SPSD算法的复杂度进行优化,并提出改进算法。改进算法利用迫零检测(ZF)解计算出初始半径,能有效降低球形译码的搜索范围,并优化裁剪函数,在几乎不损失性能的前提下,有效降低算法复杂度。仿真结果表明,在多输入多输出(MIMO)系统中,改进算法能够逼近SPSD算法的性能,并有效减少算法复杂度,能很好地达到检测算法性能和复杂度之间的折中。     

采用FBMA+EDAZ算法来实现H.263的一种快速算法

介绍了采用频域块匹配 预判全零系数运动搜索算法来实现H．263的一种快速算法，分析了预判全零系数运动搜索算法，并在A1ice Yu算法的基础上提出了改进算法。计算机仿真结果表明：与DSS法相比，本算法的平均搜索次数和平均编码时间大大减少，但码流长度和峰值信噪比基本相当。最后，以该算法实现了软件编码器，它可基本满足可视电话、会议电视等实时通信的要求。     

基于802.16d的OFDM导频信道估计

以基于导频的信道估计展开研究。首先总结一般无线信道的多径时变统计特性,给出SUI-3信道模型的仿真实现。在此基础上,研究现有的块状导频插入方式下信道估计算法的原理和性能。基于Alamouti空时编码方案,构建1种具有2个发射天线和1个接收天线的时-频空时编码的正交频分复用(OFDM)系统,提出适用于虚载波系统的基于DFT变换的信道估计算法。该方法利用DFT迭代算法来重构虚载波的频域信道状态信息,通过时域滤波方法来抑制噪声。仿真结果表明：该算法实现了良好的信道估计性能,有效可行。     

基于计算听觉场景分析的语音增强改进算法

针对单通道语音增强问题,基于计算听觉场景分析（CASA）的原理,提出了一种基于CASA计算模型的语音增强改进算法。该算法在特征提取中选择了目标语音有效能量、信道互相关等特征,对语谱能量和互相关特征的阈值选取进行了改进。在5种低信噪比噪声干扰条件下的仿真实验结果证明,该算法输出增强语音的信噪比平均提高了9.32 dB,有效地抑制了噪声。     

基于遗传搜索和模板匹配的快速运动估计

基于遗传算法的运动估计具有较好的全局寻优能力,但其过高的算法复杂度需要很大的计算和存储开销,增加了编码时间;另一方面,传统的基于遗传算法的运动估计普遍采用较低的遗传迭代次数,降低了遗传算法的搜索精度。为解决传统算法搜索时间长和搜索精度低的缺陷,提出了一种基于遗传搜索和模板匹配的混合算法。该算法结合多种运动矢量的预测方法以及运动矢量的统计特性设计了3种终止策略,使用模板匹配算法对遗传搜索过程进行优化。实验结果表明：该算法在确保编码质量的同时,能大幅缩减搜索点数和编码时间。     

基于正弦载波的粒子群算法

针对传统粒子群算法(Traditional Particle Swarm Optimization, TPSO)存在的易陷入局部最优、收敛速度慢等缺点,提出了一种基于载波的粒子群算法(carrier-wave Particle Swarm Optimization,CWPSO)。根据正弦函数具有的自变量连续变化而值域不变的特点,该算法设计了以载波自变量变化确定粒子搜索位置的新方法,从而极大地提高了全局搜索能力。同时对于搜索到的可能极值点,通过载波扩展的方法进行局部寻优,以进行精确搜索。对一系列测试函数的寻优结果表明：CWPSO算法不仅都能找到最优值,且寻优时间仅为TPSO算法和惯性权值线性下降的改进PSO算法（Line-WPSO,LWPSO）的1/3~1/5;同时,CWPSO具有对寻优问题维数不敏感的优点,大大扩展了该算法的适用范围。     

基于改进基音跟踪算法的单通道语音分离

基于计算听觉场景分析（Computational Auditory Scene Analysis,CASA）的语音分离系统通过模拟人耳的听觉感知系统对混合信号进行处理并分离出感兴趣的目标语音,近年来得到了很大的发展。如何在干扰噪声存在的情况下进行正确的基音提取跟踪一直是CASA系统研究的重点。提出了一种基于目标语音源的改进基音跟踪算法。该算法通过对目标源估计和基音检测两个步骤的反复迭代计算,得到最终的基音轨迹。通过在不同噪声干扰条件下与传统基音跟踪算法对比的实验结果证明,该算法能够有效地抑制噪声,提高输出语音的信噪比和语音质量。     

基于FFT频域积累的非接触生命参数信号检测

目的：提高非接触生命参数检测系统信噪比。方法：采用两种基于FFT的频域积累检测方法，利用Matlab软件环境编写算法，进行仿真实验与实际信号处理。结果：该方法提高了非接触检测系统信号的信噪比，能够在强噪声背景下检测出生命参数信号。结论：该方法适用于低信噪比下的微弱信号提取，在本系统中得到了较好应用。     

基于Alopex的进化优化算法

提出了一种基于Alopex的进化优化算法。该算法在进化过程中从种群中随机选择2个个体,通过计算2个个体和目标函数值的变化情况,确定算法进一步搜索方向的概率,逐步迭代最终收敛到全局最优。该算法具备基本进化算法的特点,同时具备Alopex算法的优点,即在一定程度上具有梯度下降法和模拟退火算法的优点。对典型函数的测试表明：新算法的全局搜索能力有了显著提高,特别是对多峰函数能够有效地避免早熟收敛问题。     

基于改进PSO算法和集成神经网络的裂解炉在线优化

针对传统粒子群算法(PSO)寻优时易陷入局部最优、后期全局搜索能力下降等不足,提出了基于载波的粒子群算法(CWPSO)。通过粒子基于载波的搜索和载波扩展精确寻优,较好地克服了上述缺点,且寻优时间明显减少。同时,针对工业裂解炉在线优化要求,采用了权值动态集成的集成神经网络(NNE)对双烯收率进行建模预测,并结合CWPSO算法进行了在线滚动优化。仿真结果表明,该方法对裂解炉的优化效果明显,双烯平均收率有了明显提高。     

黑色珍珠的无机染色

为了对化工动态系统进行快速的全局优化,结合并加强迭代动态规划算法和一阶梯度算法的优势,同时利用随机搜索和定向搜索,提出了基于一阶梯度算法的迭代动态规划算法,通过2个化工生产实际例子应用,证明了该算法具有高效、高精度、全局性好等特点。     

经颈动脉途径肝动脉插管及脾内注射肝细胞移植治疗急性肝衰大鼠的疗效比较

变异量子粒子群算法（MQPSO）通过在量子粒子群算法(QPSO)中引入变异机制,增加了全局搜索能力,避免陷入局部最优。在粗糙集理论和MQPSO算法基础上,提出了基于MQPSO优化的决策表属性约简方法,并在算法实现中提出了迭代记录策略,改进了算法中的耗时计算部分,降低了算法的时间复杂度。     

基于进化策略和公平竞争的多用户OFDM系统资源分配

提出了一种用于多用户OFDM系统的资源分配算法(ESFC),能以低复杂度完成用户间的子载波、比特及功率分配,达到快速优化系统发射功率的目的。该算法同时考虑到动态业务的实时性和用户间的公平竞争性,将系统资源分配问题转化为数学模型的多约束优化求解问题。资源分配过程分为两个步骤,包括基于进化策略进行子载波分配和使用注水算法进行比特及功率分配。仿真结果表明：与现有算法相比,该算法能有效降低复杂度,在优化OFDM系统性能的同时兼顾了实时性需求,明显减少了运算量,能快速收敛到优化解。 关键词：OFDM; 进化策略; 子载波分配; 比特分配     

一种新型的信号盲分离迭代算法

基于动态逼近的思想，提出了一种新型的信号盲分离迭代算法。通过构建一个动态过渡系统，设置相应的系统参数，可以获得满意的动态分离过程。从而使分离算法具有较高的效能，理论分析的结果出了算法收敛的充分条件和必要条件，最后，计算机仿真实验的结果表明了算法的高效性。     

“三低”技术联合人工智能迭代重建算法在主动脉CT血管成像中的临床应用

  目的  探讨“三低”（低辐射剂量、低对比剂用量及低对比剂流速）技术联合人工智能迭代算法（artificial intelligence iterative reconstruction, AIIR）在主动脉CT血管成像中的应用价值。  方法  前瞻性纳入33例主动脉CT血管造影（CT angiography, CTA）的患者,按复查时间先后分为A、B 两组。A组为对照组（100 kV, 0.8 mL/kg, 5 mL/s）;B组为“三低”组（70 kV, 0.5 mL/kg, 3 mL/s）。A组使用Karl迭代重建图像,B组分别使用Karl和AIIR重建得到B1和B2组。测量3组升主动脉、降主动脉、腹主动脉、左髂动脉及右髂动脉的CT值和SD值、计算信噪比（signal-to-noise ratio, SNR）和对比噪声比（contrast-to-noise ratio, CNR）。同时对图像质量行主观评分。记录A、B组辐射剂量参数。  结果  3组各管腔节段CT值、SD值、SNR及CNR差异均有统计学意义（P<0.001）。B2组CT值、SNR、CNR高于B1组,SD值低于B1组,差异均有统计学意义（P<0.017）。B2组与A组的CT值差异无统计学意义（P>0.017）,各管腔节段的SD值、SNR和CNR均优于A组（P<0.017）。3组图像主观评分差异有统计学意义（P<0.05）,A组与B2组差异无统计学意义（P>0.017）。B组辐射剂量、对比剂用量较A组分别降低84.14%、37.08%。  结论  “三低”联合AIIR算法可以获得和常规剂量扫描相当的主动脉CTA图像质量,而患者的辐射剂量、对比剂用量及对比剂流速都明显降低。     

基于突发传输的平均速率优化算法

随着互联网和移动通信的快速发展,对数据传输速率的要求也越来越高。本文针对总功率有限的慢衰落系统,在短期功率约束和长期功率约束下,提出了实现最大平均速率的优化方案。在短期功率约束下,通过研究信道增益进而得出突发传输下的最优量化方案;在长期功率约束下,提出了基于注水算法的改进功率分配算法,进而实现最大速率。理论分析及仿真结果显示,本文算法对改善传输速率有较好的表现。