基于稀疏校验的DVB-S2标准LDPC码快速识别

针对DVB-S2（Digital Video Broadcasting-Satellite 2）标准低密度奇偶校验（LDPC）码的识别问题,提出了基于稀疏校验的快速识别方法。基于LDPC码编码矩阵的稀疏性,只有少量校验位和信息位有校验关系,因此只需要对少量的信息位进行校验即可。遍历不同的生成矩阵,并对多个码字的校验结果进行累积,通过对其校验累积量的分布特点实现不同码率LDPC码的识别。由于只采用了很少的信息位进行校验,因此算法计算量小,同时可以有效减少误码带来的影响。仿真结果表明所提算法有效且可以适应15%以上的误码,完全可以满足实际系统对LDPC码的检测需求。     

应用深度学习的信号解调

针对噪声干扰信道下的信号解调问题，提出了应用深度学习的信号识别方法，通过识别信号完成信号解调。深层置信网络使用受限波尔兹曼机为基本单元，设计针对通信信号识别的多层深层置信网络。通信信号首先变换为特定表征序列，并以此构建完备的训练集合对深度置信网络进行逐层的无监督学习和全局有监督的微调反馈学习，在深层置信网络的权重参数优化过程中实现对通信信号的特征提取与识别。仿真实验表明，与传统调制信号解调方法相比，应用深度学习的信号解调方法的检测性能有约0.4 dB的提升。     

一种基于本原多项式的LDPC构建新算法

在分析传统LDPC编码方式的基础上,提出一种基于本原多项式实现LDPC编码的新方 法。根据特定LDPC码长选择合适的本原多项式作为子矩阵,对子矩阵进行行列分解、组合, 最终构建LDPC码校验矩阵〖WTHX〗H〖WTBZ〗。仿真实验结果和工程应用证明：新算法构建 的LDPC码在恶 劣的通信环境下,误码率、误帧率优于传统Mackay-LDPC码,具有较好的性能。     

基于热电偶实现精确校验电阻炉设计的思考

随着科技的不断进步,热电偶在各个行业得到广泛应用,基于热电偶实现精确校验电阻炉的设计也更加科学和精确.本文结合试验设计,对热电偶实现精确校验电阻炉进行研究,以期有效推广热电偶校准的技术方法,更好地体现其应用优势,为相关行业发展提供切实可行的建议.     

大动态PCM/FM遥测信号的非相干解调

针对大动态低码率PCM/FM遥测信号的可靠接收问题展开研究,给出了一种基于连续相位调制（CPM）信号原理的载波频偏矫正及差分序列检测的非相干接收方案。针对限幅鉴频、多符号检测及差分序列检测等3种非相干解调算法,介绍了各自应用于PCM/FM信号的算法原理,并比较了3种算法的解调性能及对大动态环境的适应能力。计算机仿真表明,在无残留频偏情况下,2符号相位差分序列检测性能最好;但在0.05倍码速率的残留频偏下,1符号相位差分序列检测的性能更好,优于2符号相位差分序列检测、限幅鉴频检测和多符号非相干检测。对PCM/FM信号的讨论包含了几种典型的非相干解调,对大动态环境下的PCM/FM接收有重要的参考价值。     

基于GP分布拟合检验的BPSK/QPSK信号调制识别

针对二进制相移健控(Binary Phase Shift Keying,BPSK)/正交相移键控(Quadrature Phase Shift Keying,QPSK)相位编码信号的调制识别问题,提出了一种基于广义帕雷托(General Pareto,GP)分布拟合优度检验的识别算法。基于极值分布理论,利用观测信号的平方幅度谱构建其超阈值序列,通过检验超阈值序列的分布是否近似服从GP-I分布来实现对BPSK/QPSK调制方式的分类识别。在不同条件下,大量仿真结果证明了所提算法的有效性,并且和已有的调制信号识别算法相比,所提算法具有更好的识别性能。     

SAP在发票校验和付款中的应用研究

本文首先分析了SAP进行发票校验和付款的具体流程,根据采购订单输入一张发票时,SAP系统依据采购订单编码提取供应商、物料、等待开票的数量、付款方式等数据提示用户;如果采购订单和发票不一致,系统会在必要的时候警告用户并锁定不予以过账,过账后还需对发票校验误差、冲销校验发票,生成校验发票付款计划;探讨了当前SAP发票校验和付款应用中存在的问题;并针对性地提出了加强组织结构设计、系统权限控制、规范业务流程、加强专业人员培养、加强数据分析建设、加强付款人员稽核、加强财务人员学习、加强往来账项清理、转换财务人员身份等加强SAP发票校验和付款应用的对策措施。     

DCT域视频图像转码的下采样算法

研究了DCT域视频图像转码的下采样算法，包括DCT域帧内编码帧Ⅰ帧的两种下采样算法——线性内插法和DCT系数截断法，以及DCT域帧间编码帧P帧的下采样算法——DCT域反运动补偿和DCT域运动补偿算法。对stefan视频序列第一帧（Ⅰ帧）分别采用两种下采样算法进行转码下采样，通过峰值信噪比（PSNR）值的比较说明线性内插法转码下采样的效果要优于DCT系数截断法。采用DCT域反运动补偿算法实现在DCT域重构stefan视频序列第四帧（P帧）的帧内数据。     

GMSK信号的后解码相干解调

为提高现有通信系统中高斯最小频移键控（GMSK）信号的接收性能，提出了一种基于后解码的GMSK相干解调方法。对于接收到的GMSK基带信号，首先完成相位和载波的同步，将信号的初始相位补偿到零相位；然后通过交替抽取GMSK基带信号的虚部与实部幅度采样值完成信息提取；最后通过后续解码处理完成信号解调。仿真表明，在误码率为10-3时，基于后解码的GMSK解调性能仅比预编码GMSK相干解调差0.5 dB，与传统基于维特比迭代处理的GMSK相干解调性能基本相当，但算法实现更为简化，有利于在现有非相干解调GMSK通信系统中的性能提升实现。     

脉内相位编码信号的识别与码序恢复

为了提高低信噪比（SNR）下对雷达脉内相位编码（PSK）信号的处理能力,对传统的相位差分法进行了改进,并利用该方法对PSK信号进行了识别与码元序列的恢复。根据PSK信号的特性,结合滤波、数字变频和高阶差分来减小噪声对相位的影响,提高了相位差分法的抗噪性。对相位差分序列归一化后,先进行码元宽度的精确估计,再由码元关系去除伪跳变点。最后通过一系列的特征提取,实现了PSK信号的综合处理。仿真结果表明,所提算法在低信噪比下性能良好,具有很高的工程应用价值。     

一种混合多边缘型LDPC码密度进化算法

在二进制输入加性高斯白噪声信道下,研究了基于多边缘型低密度奇偶校验码（Multi-edge Low Density Parity Check,MET-LDPC）的密度进化算法。针对高斯近似算法在前期迭代中的不准确问题,提出了一种改进算法。在分析MET-LDPC码的密度进化的基础上,将全密度进化与高斯近似算法结合,通过设置切换限制条件,弥补早期迭代的不准确,提高编码阈值估计的准确性。仿真结果表明,与MET-LDPC全密度进化算法相比,所提算法可以有效提高编码阈值估计的准确性,对LDPC编码的设计有一定的参考价值。     

LDPC码的改进迭代比特翻转译码算法

为提高低密度奇偶校验（LDPC）码的低复杂度硬判决译码算法的性能，提出了一种改 进的比特翻转（BF）译码算法，在迭代时利用一个交替的门限模式对多个比特进行翻转，降 低了每次迭代时比特被错误翻转的概率，从而有效提高了译码性能。仿真结果表明，与BF算 法相比，该算法在保持低复杂度的基础上获得了更好的译码性能和更快的收敛速度。     

一种可快速编码的QC-LDPC码构造新方法

为解决LDPC码的编码复杂度问题,使其更易于硬件实现,提出了一种可快速编码的准 循环LDPC码构造方法。该方法以基于循环置换矩阵的准循环LDPC码为基础,通过适当的打孔 和行置换操作,使构造码的校验矩阵具有准双对角线结构,可利用校验矩阵直接进行快速编 码,有效降低了LDPC码的编码复杂度。仿真结果表明,与IEEE 802.16e中的LDPC码相比,新 方法构造的LDPC码在低编码复杂度的基础上获得了更好的纠错性能。     

BIBD循环置换矩阵的多进制LDPC码构造

提出了基于均衡不完全区组设计（Balanced Incomplete Block Design,BIBD）的 多进制准循环LDPC（Low Density Parity Check）码代数构造方法。在该构造方法 中提出了广义多进制位置向量的概念,并根据广义多进制位置向量和BIBD法对指数矩阵进行 广义二维扩展,构造出具有循环置换子矩阵的多进制校验矩阵,由此得到girth不小于6的多 进制LDPC码。仿真结果表明,采用FFT-QSPA（基于快速傅里叶变换的多进制和积算法）对构 造出 的LDPC码进行译码,在AWGN信道下相比 于同参数的RS码来说可以取得明显的编码增益,并且优于多进制Mackay码。     

一种基于3D-CNN的微表情识别算法

微表情是一种持续时间很短暂的面部表情。针对其识别率低的问题，提出了一种基于三维卷积神经网络（3D Convolutionnal Neural Network，3D-CNN）的微表情识别算法。使用Keras作为网络框架，在3D-VGG-Block(3Dimension Visual Geometry Group Block,3D-VGG-Block)的基础上加入批量归一化算法以及丢弃法，提升网络深度与训练速度的同时有效地防止过拟合；针对数据集稀少的问题，采取随机设置起始帧的位置，提前设定每次读取帧序列的长度，循环操作，在将所有数据均遍历的同时，达到数据增广的目的。该算法在CASME II数据集上的识别率最高达68.85%，在识别率上有一定优势。     

一种改进的低复杂度OFDM峰均比抑制PTS算法

针对正交频分复用系统中的信号峰值平均功率比问题,提出了一种基于时域采样点幅度筛选的低复杂度部分传输序列算法。算法通过设置信号经过逆向傅里叶变换后时域采样点的幅度之和为判别函数,并设置适当的幅度门限,筛选出幅度大于门限的信号采样点集合,利用该集合来搜索信号峰均比抑制相位因子,从而降低算法复杂度。仿真表明,与传统峰均比抑制算法相比,改进算法在保持峰均比抑制性能的同时降低了算法复杂度。     

广播数据系统(RDS)数据组的同步获取

广播数据系统(RDS)接收机信号处理过程中数据组的同步十分重要,是保证准确接收的前提。RDS数据组中每一块的最后10bit由校验字和偏置字组成,它们为消息提供误码校验和块、组同步。因此,本文从RDS数据组结构介绍开始,详细分析CRC校验编解码和快速算法,将传统的循环冗余校验(CRC)运算转化为三字节递推算法,并采用查表法进行快速计算,使MCU在有限的运算速度和内存资源的前提下实现了RDS数据组同步运算。     

适用于彩色图像人脸识别的字典学习算法

现有的基于稀疏表示的人脸识别算法在识别前需要将彩色人脸图像转换成灰度人脸图像,这样虽然提高了运算速度,但忽视了不同色彩通道数据本身所包含的信息及它们之间的相关性。为了利用不同通道间相关性,基于标签一致的K奇异值分解（LC-KSVD）字典学习算法,提出了一种适用于彩色图像人脸识别的字典学习算法。该算法将RGB通道数据顺序排列成列向量,并在稀疏编码的环节中,对正交匹配追踪（OMP）算法的内积计算准则进行修正,以此提高字典原子的色彩表达能力。在彩色人脸数据库上进行实验,结果表明：所提出的字典学习算法能够有效地提高识别率。     

自适应编码调制的一种高效半盲检测算法

给出一种基于协议信息的自适应编码调制高效半盲检测算法,该算法同时采用信号多序列抽取和信号多频点滑动匹配两种方法,能够有效克服中频调制信号最佳采样点偏差和频率偏差的影响,可以准确高效地识别出信号类型、信道编码方式、调制类型。实验表明,该算法在低信噪比下就能达到很高的识别率,性能明显优于传统模式识别的检测算法,具有较好的实用前景。