基于VHDL的GOLD序列发生器的设计与实现

在分析m序列优选对的基础上,利用有限域法寻找一对优选对序列,采用VHDL语言实现一平衡GOLD序列,构造GOLG序列发生器.给出了流程图及仿真波形;通过EP1C3T144C-8芯片得到了较理想的测试波形,验证了该方法的可行性.     

AANA序列的Brunk-Prokhorov型强大数定律

相依随机变量序列极限理论的研究是概率极限理论研究的必然.相依随机变量序列的种类有很多,弱鞅序列就是其中具有广泛应用的相依序列.AANA(渐近几乎负相协)序列作为一种具有代表性的弱鞅序列,对它的研究很有必要.通过AANA序列的大偏差,结合一般随机变量序列的强大数定律,得到了AANA序列在正数p满足不同条件时的Brunk-Prokhorov型强大数定律.同时,得到了特殊的AANA序列——NA(负相协)序列的Brunk-Prokhorov型强大数定律.     

关于一类非线性映射迭代序列收敛的等价性

对任意实Banach空间中的广义Φ-压缩映射分别证明了Mann迭代序列与Noor迭代序列收敛的等价性以及Mann迭代序列与Ishikawa迭代序列收敛的等价性,所得的结果是2005年S.M.Soltuz和2007年Xue Zhiqun等人结果的相应推广与改进.     

外汇汇率时间序列静态属性的抽取

为了能够使用现有的数据挖掘技术(例如粗糙集)对外汇汇率时间序列进行数据挖掘,必须从外汇汇率时间序列数据中抽取决定时间序列行为发展趋势的静态属性.针对外汇汇率时间序列的特殊性,给出了时间序列静态属性抽取技术的几个关键步骤,完成了从外汇汇率时间序列中抽取出静态属性,最后利用这些静态属性组成的数据库,实现了对外汇汇率时间序列比较准确的预测.     

外汇汇率时间序列静态属性的抽取

为了能够使用现有的数据挖掘技术(例如粗糙集)对外汇汇率时间序列进行数据挖掘,必须从外汇汇率时间序列数据中抽取决定时间序列行为发展趋势的静态属性.针对外汇汇率时间序列的特殊性,给出了时间序列静态属性抽取技术的几个关键步骤,完成了从外汇汇率时间序列中抽取出静态属性,最后利用这些静态属性组成的数据库,实现了对外汇汇率时间序列比较准确的预测.     

基于交织最佳自相关序列的ZCZ序列设计

为了减少零相关区序列设计中对相关参数的限制,基于任意一个周期大于4的最佳自相关序列,运用交织技术和递归运算,提出了一类新型的接近最优零相关区序列集的构造方法.通过递归运算,在保持ZCZ (zero correlation zone) 序列集包含的序列数目不变的条件下,可以将序列长度和零相关区宽度成倍扩展.构造的ZCZ序列集接近理论界,可应用于准同步CDMA (code division multiple access) 通信系统,消除共道干扰,提高通信质量.      

基于混合自回归模型和神经网络的时间序列预测

在求出混合自回归时间序列模型的成分个数的基础上, 应用BP神经网络对时间序列进行了预测, 并对模型进行了数值模拟表明该预测模型的具有较高的精确度和广泛的应用前景.     

零相关区序列的交织构造

用交织方法研究ZCZ序列集合的构造，提出了基于交织技术的ZCZ序列构造的新方法．对于给定的周期为L的最佳自相关序列a和正交矩阵峨，首先选择合适的移位序列，对序列a进行交织得到（L，N）-交织序列b；再用正交矩阵HN将交织序列b扩展为新的序列集，则该序列集就是所构造的ZCZ序列集．用该方法可以构造达到或接近理论界的具有大的零相关区的ZCZ序列集，并统一了三元、四相和多相ZCZ序列集构造方法。     

基于改进加权一阶局域法的空中交通流量预测模型

空中交通流量精准预测是实施空中交通控制和管理的重要前提.针对空中交通流量时间序列的内在混沌动力特性,研究了基于改进加权一阶局域法的混沌交通流量时间序列预测模型.首先,提出了一种临近相点演化加权的改进一阶局域预测法,并通过在预测过程中构建误差序列进行预测结果修正;其次,利用关联维数出现饱和现象验证了4组不同统计时间间隔的实测空中交通流量时间序列均存在混沌特性;最后,在对空中交通流量时间序列进行相空间重构的基础上,利用改进加权一阶局域预测方法进行了流量预测结果的对比实验.结果表明,4组空中交通流量时间序列预测精度均有提高,时间尺度为10 min的流量预测效果最好,预测相对误差减小了29.7%.      

一种基于混沌序列的数字水印算法实现及分析

数字水印技术是进行数字产品保护的一种重要手段.提出了一种基于混沌序列的数字水印算法,在水印嵌入原始图像之前,利用混沌发生器生成的随机序列对水印图像进行置乱处理;水印位置的确定采用边缘提取的方法,简单易行.