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該文針對圖像融合領(lǐng)域內(nèi)難于對先驗知識加以利用的問題提出一種新的有監(jiān)督學(xué)習(xí)的Takagi Sugeno Kang (TSK)模糊系統(tǒng)圖像融合方法。該方法通過引入TSK模糊系統(tǒng)構(gòu)建標準圖像融合圖像庫進行學(xué)習(xí)，將學(xué)習(xí)準則記錄下來形成融合模型，并指導(dǎo)新的圖像融合過程。不同于傳統(tǒng)方法，該方法可以有效地避免模型參數(shù)擇優(yōu)的難題，在融合圖像質(zhì)量和適用范圍方面表現(xiàn)出一定的優(yōu)勢。從單一類型圖像融合和多種類型圖像融合兩個角度進行了實驗研究，實驗結(jié)果說明該方法的有效性。

正 一、鹼金屬元素(Li、Na、K、Rb、Cs)的性能 元素周期表中第一主族元素鹼金屬的性能有它的規(guī)律性。例如:按Li、Na、K、Rb、Cs的順序,由于原子半徑逐漸增大,原子最外層電子與核之間的吸引力逐漸減小,因此,最外層電子則按Cs、Rb、K、Na、Li的順序比較易于脫離原子。它們表現(xiàn)出來的效果就是按Li、Na、K、Rb、Cs的順序,金屬性逐漸增強,化學(xué)性逐漸活潑,逸出功逐漸變小,光電發(fā)射靈敏度逐漸增大,光譜響應(yīng)的峰值(峰)與閾值(閾)逐漸移向長波。鹼金屬元素的這些性能如表1所列

針對彈性光網(wǎng)絡(luò)中物理損傷導(dǎo)致業(yè)務(wù)頻譜利用率低和傳輸能耗高問題，該文提出一種面向業(yè)務(wù)的鏈路損傷感知頻譜分區(qū)(LI-ASP)能效路由策略。在LI-ASP策略中，為降低不同信道間非線性損傷，基于負載均衡設(shè)計一個綜合考慮鏈路頻譜狀態(tài)和傳輸損傷的路徑權(quán)重公式，根據(jù)調(diào)制方式的頻譜效率和最大傳輸距離構(gòu)造分層輔助圖，從最高調(diào)制等級開始，為高質(zhì)量業(yè)務(wù)選擇K條邊分離的最大權(quán)重傳輸路徑；為低質(zhì)量業(yè)務(wù)選擇K條邊分離的最短能效路徑。然后，LI-ASP策略根據(jù)業(yè)務(wù)速率比值對頻譜分區(qū)，采用首次命中(FF)和尾端命中(LF)聯(lián)合頻譜分配方式，減少不同傳輸速率業(yè)務(wù)間的交叉相位調(diào)制。仿真結(jié)果表明，該文所提LI-ASP策略在有效降低帶寬阻塞率的同時，減少了業(yè)務(wù)傳輸能耗。

基音在語音編碼中通常采用7bit無失真均勻量化。由于濁音段語音的基音普遍具有緩慢漸變的特點，為了更有效地去除前后幀基音之間存在的相關(guān)性，該文基于Eriksson和Kang提出的4bit基音量化算法，針對漢語語音進行研究，實現(xiàn)了一套4~6bit基音量化算法。該算法計算簡單，無需碼書存儲。將此基音量化方案應(yīng)用于WI模型和WI編碼器，主觀A/B聽力測試結(jié)果表明，該方案在高效量化基音的同時保證了合成語音質(zhì)量幾乎沒有損失，完全滿足低速率WI編碼器對量化基音的要求。

本文在W.Li(1991)循環(huán)斜卷積算法和分布式算法的基礎(chǔ)上,通過軟件模擬和具體硬件設(shè)計,利用FPGA完成了可用于高清晰度電視核心解碼器及其它信號與信息處理系統(tǒng)的88二維DCT/IDCT處理器的全部電路設(shè)計工作。它采用一根信號線控制計算DCT/IDCT,其輸入、輸出為12位,內(nèi)部數(shù)據(jù)線及內(nèi)部參數(shù)均為16位。

對Tseng-Jan(1999)的群簽名方案提出了一種新的偽造攻擊，任何人利用這種攻擊都能偽造出有效的群簽名。針對該文提出的偽造攻擊和Z.C.Li等人(2000)提出的偽造攻擊，對 Tseng-Jan的群簽名方案進行了改進，提出了一種新的安全群簽名方案。新方案不僅能抵抗各種偽造攻擊，而且保留了Tseng-Jan方案的主要優(yōu)點，并且增加了群成員可注銷的特性。

該文提出一組基于廣義局部沃爾什變換(GLWT)的紋理特征。首先給出局部沃爾什變換(LWT)的定義，并在空域中對其加以推廣，用以提取圖像的局部紋理信息；然后在一個宏窗口中估計12個GLWT系數(shù)的二階矩作為圖像的紋理特征。對這組紋理特征的鑒別性能進行了分析，并與Haralick(1973)，Wang Li(1990)，以及Yu Hui提出的紋理特征進行了比較。實驗結(jié)果表明，該文提出的紋理特征具有更好的鑒別性能和分類能力。

經(jīng)典數(shù)據(jù)驅(qū)動型TSK(Takagi-Sugeno-Kang)模糊系統(tǒng)在獲取模糊規(guī)則時，會考慮數(shù)據(jù)的所有特征空間，其帶來一個重要缺陷：如果數(shù)據(jù)的特征空間維數(shù)過高，則系統(tǒng)獲取的模糊規(guī)則繁雜，使系統(tǒng)復(fù)雜度增加而導(dǎo)致解釋性下降。該文針對此缺陷，探討了一種基于模糊子空間聚類的〇階L2型TSK模糊系統(tǒng)(Fuzzy Subspace Clustering based zero-order L2- norm TSK Fuzzy System, FSC-0-L2-TSK-FS)構(gòu)建新方法。新方法構(gòu)建的模糊系統(tǒng)不僅能縮減模糊規(guī)則前件的特征空間，而且獲取的模糊規(guī)則可對應(yīng)于不同的特征子空間，從而具有更接近人類思維的推理機制。模擬和真實數(shù)據(jù)集上的建模結(jié)果表明，新方法增強了面對高維數(shù)據(jù)所建模型的解釋性，同時所建模型得到了較之于一些經(jīng)典方法更好或可比較的泛化性能。

不同于MAP(Maximum A Posteriori)算法，SOVA(Soft-Output Viterbi Algorithm)算法的軟輸出不是真正意義上的后驗概率，很少有文獻給出SOVA算法的完整數(shù)學(xué)解釋。該文給出了一種完整的SOVA的數(shù)學(xué)表達形式，并從SOVA的數(shù)學(xué)表達出發(fā)推導(dǎo)出了兩種等價于MAP，具有SOVA形式的譯碼方法，一種是Li等人(1995)給出的適用于連續(xù)傳輸?shù)淖罴衍涊敵鏊惴?Optimal Soft output Algorithm, OSA)；后一種是對OSA算法的改進，后者可以得到與前者等價的軟輸出，但是降低了運算復(fù)雜度。

為了弄清光學(xué)區(qū)目標散射模型GTD模型在目標諧振區(qū)散射機理分析中的適用性，該文提出了一種基于匹配追蹤的GTD參數(shù)提取新算法。在此基礎(chǔ)上，利用該算法和Li 的最小二乘擬合方法，分別使用GTD模型，Altes模型以及擴展了的Altes模型對導(dǎo)體球體諧振區(qū)理論散射場和實測有限長柱體的超寬帶散射場進行了分析，并通過對提取的散射類型參數(shù)與擬合結(jié)果的對比分析給出了幾點有意義的結(jié)論。