电气化铁路弓网接触压力功率谱的特征提取

电气化铁路中,弓网间的接触压力数据是表征弓网受流质量和动态特性的重要参数,现行弓网技术标准中的时域平稳统计参数难以准确全面地反映弓网动态特性。本文使用自回归模型功率谱估计方法,利用信息理论准则选择合适的模型阶数,得到接触压力的功率谱估计。根据接触压力谱的趋势和波动提出了一种接触压力谱的特征提取方法,该方法通过使用二次多项式拟合接触压力谱下包络线表征谱的趋势特征,用谱中极大值点所对应的波长和谱幅值表征谱的波动特征,以此制定固定线路和固定受电弓类型时一定车速下的接触压力谱标准。比较和分析表明,该方法提取的特征参数具有一定规律性和实际意义,为弓网动态性能评价、弓网系列化标准的建立提供了参考。     

Apriori and N-gram Based Chinese Text Feature Extraction Method

A feature extraction, which means extracting the representative words from a text, is an important issue in text mining field. This paper presented a new Apriori and N-gram based Chinese text feature extraction method, and analyzed its correctness and performance. Our method solves the question that the exist extraction methods cannot find the frequent words with arbitrary length in Chinese texts. The experimental results show this method is feasible.     

基于图像熵技术的匀速运动目标多脉冲图像增强方法研究

提出了一种基于图像熵技术的匀速运动目标多脉冲宽带时延．时间伸缩成像方法．通过对匀速运动目标多个相邻回波脉冲的时延-时间伸缩分布图的特征提取，得到目标的运动参数，将传统的宽带相关成像得到的目标散射点的时延-时间伸缩分布像转化为目标的几何像，然后利用图像熵技术对多个相邻脉冲图像进行精确对准，达到图像增强的目的．通过计算机仿真验证，表明该方法是有效的．     

吗啡在慢性染毒大鼠体内死后再分布

目的　研究吗啡在慢性染毒大鼠体内的死后再分布特性。方法　在室温条件下 ,将对吗啡形成依赖的大鼠处死 ,分别在死亡当时和死后 2 4、48、72、96h采集心血及心肌、脑、肝、肾、肺组织 ,用固相萃取 气相色谱法 (SPE GC)检测吗啡含量。结果　除肺外 ,心血和各组织吗啡含量在大鼠死后 96h内有不同程度增加。肝增加幅度最大 ,肾在 72～ 96h呈现下降 ,心肌在 2 4h有所下降 ,以后逐渐上升。各组织与死亡当时心血中吗啡含量相比 ,在大鼠死后 96h内脑中吗啡含量与其相差最小。结论　吗啡在慢性染毒大鼠体内存在死后再分布现象 ,脑组织能较好反映死亡当时心血中的吗啡含量     

手写体数字识别的一种模糊神经网络方法

将模糊特征取技术与区组设计前馈网络相结合用于手写体数字识别。实验表明，该方法对５００个未学习样本的识别率达到了９５．８％。这一结果，相当于或优于目前已经发表的先进成果。     

A Novel Method for Character Segmentation in Natural Scenes

Introduction Nowadays the applications of scene text recog-nition are rapidly expanding with the developmentof portable digital imaging devices[1]. However,character extraction from scene images has alwaysbeen a challenging problem due to complex back-ground, uneven illumination, shadows and noise ofimages[2]. Besides, languages also impose anotherlevel of variation in text. Characters in such lan-guages as Chinese, Japanese and Korean are usual-ly composed of several strokes, which do not n…     

基于混沌遗传算法的基元提取

提出了一种直接在灰度图像上进行基元提取的方法．与传统基元提取方法相比，该方法不需对灰度图像进行边缘检测二值化处理，而是利用图像边缘的梯度信息对混沌遗传算法导向，直接在灰度图像上提取基元．同时，该方法也避免了Hough变换高的时空开销问题．仿真表明该方法方便、有效并具有较高稳定性．     

基于瞬时频率二次特征提取的辐射源信号分类

提出了基于瞬时频率二次特征提取的雷达辐射源信号分类方法．首先利用改进的瞬时自相关算法提取信号的瞬时频率特征．在此基础上，对所获得的瞬时频率进行级联归一化处理，提取分类特征向量．最后，采用层次决策方法实现自动分类．仿真结果表明，该方法提取的特征向量具有较好的类间分离性，整体信号分类方案在信噪比不低于6dB时，可获得90％以上的分类准确率．     

水中目标水压场信号特征提取与检测研究

利用目标信号功率主要集中在低频部分的特点，用功率谱估计方法提取低频信号的能量作为特征，提出了所谓的浮动阈值方法，对信号滑动地进行目标检测．通过对实验船模水压场信号进行检测验证。讨论了在各种不同情况下，目标信号的特征提取及目标检测方法的效果，验证了该方法的有效性．     

A HOS-based blind signal extraction method for chaotic MIMO systems

A novel method to extract multiple input and multiple output （MIMO） chaotic signals was proposed using the blind neural algorithm after transmitting in nonideal channel. The MIMO scheme with different chaotic signal generators was presented. In order to separate the chaotic source signals only by using the sensor signals at receivers, a blind neural extraction algorithm based on higher-order statistic （HOS） technique was used to recover the primary chaotic signals. Simulation results show that the proposed approach has good performance in separating the primary chaotic signals even under nonideal channel.