基于群延迟和模糊函数的LFMICW对消分析

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基于FFT的频域LMS算法在宽带噪声对消系统中的应用

数字对消系统。其使用块处理技术，与时域ＬＭＳ算法Ⅲ 相比，其处理相同量的数据所需的计算量大大减少。仿真
结果表明与时域ＬＭＳ算法相比，其在收敛速度以及对随机宽带噪声的抑制度方面并没有减弱。
关键词：自适应滤波；快速傅里叶变换；泄漏对消
ｗｉｔｈｔｉｍｅｄｏｍａｉｎＬＭＳａｌｇｏｒｉｔｈｍ．Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓｉｎｄｉｃａｔｅｔｈａｔｔｈｅｃｏｎｖｅｒｇｅｎｃｅｒａｔｅａｎｄｔｈｅ
中图分类号：ＴＮ９７１．１
文献标识码：Ａ
文章编号：ＣＮ３２ — １４１３（２０１７）０６ — ００９７ — ０３
ＤｏＩ：１Ｏ．１６４２６／ｊ．ｃｎｋｉ．ｊｃｄｚｄｋ．２０１７．０６．０２２
ＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆＦｒｅｑｕｍＢａｓｅｄｏｎＦＦＴｔｏＷｉｄｅ－ｂａｎｄＮｏｉｓｅＣａｎｃｅｌｌａｔｉｏｎＳｙｓｔｅｍ
杨建，刘苏
中国洛阳电子装备试验中心，河南洛阳４７１００３）（１．中国电子科技集团公司第五十一研究所，上海２０１８０２；２．
摘要：针对电子对抗设备中发射的宽带信号对接收通道泄漏的问题，提出了一种基于频域最小均方（ＬＭＳ）算法的

基于数据场的改进LOF算法

基于数据场的改进LOF算法MENG Haidong;SUN Xinjun;SONG Yuchen【摘要】LOF(Local Outlier Factor)是一种经典基于密度的局部离群点检测算法,为提高算法的精确度,以便更精准挖掘出局部离群点,在LOF算法的基础上,提出了一种基于数据场的改进LOF离群点检测算法.通过对数据集每一维的属性值应用数据场理论,计算势值,进而引入平均势差的概念,针对每一维度中大于平均势差的任意两点在计算距离时加入一个权值,从而提高离群点检测的精确度,实验结果表明该算法是可行的,并且拥有更高的精确度.【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2019(055)003【总页数】5页(P154-158)【关键词】数据挖掘;局部可达密度;数据场;平均势差;局部离群因子【作者】MENG Haidong;SUN Xinjun;SONG Yuchen【作者单位】【正文语种】中文【中图分类】TP311;TP181 引言在数据挖掘领域中，离群点检测是一个非常重要的研究方向，关注的数据对象是不同于正常情况的异常数据，这些数据不同于预期对象，只在数据集中占有极其稀少的比重。

离群点检测最早的定义由Hawkins提出：“异常是在数据集中与众不同的数据，使人们怀疑这些数据并非随机产生的，而是产生于完全不同的机制”。

在实际应用中，离群点检测已经在多个领域中取得了成功，如欺诈检测、公共安全、图像处理、工业损毁检测等[1]。

离群点检测大致可以分为以下几类[2-12]：基于统计的方法、基于距离的方法、基于密度的方法、基于聚类的方法、基于分类的方法。

文献[5]提出了一种基于多重聚类的方法；文献[6]提出了基于K-means的数据流方法；文献[7]提出了基于粗约简和网格的方法；文献[8]提出了基于混合式聚类算法的方法。

LOF（Local Outlier Factor）算法[9-12]是一种基于密度的方法，该方法将一个表征数据离群程度的局部离群因子赋予每个数据对象，根据局部离群因子的数值来确定离群点。

模糊云资源调度的CMAPSO算法

模糊云资源调度的CMAPSO算法作者：李成严，宋月，马金涛来源：《哈尔滨理工大学学报》2022年第01期摘要：针对多目标云资源调度问题，以优化任务的总完成时间和总执行成本为目标，采用模糊数学的方法，建立了模糊云资源调度模型。

利用协方差矩阵能够解决非凸性问题的优势，采取协方差进化策略对种群进行初始化，并提出了一种混合智能优化算法CMAPSO算法（covariance matrix adaptation evolution strategy particle swarm optimization，CMAPSO ），并使用该算法对模糊云资源调度模型进行求解。

使用Cloudsim仿真平台随机生成云计算资源调度的数据，对CMAPSO算法进行测试，实验结果证明了CMAPSO算法对比PSO算法（particle wwarm optimization），在寻优能力方面提升28%，迭代次数相比提升20%，并且具有良好的负载均衡性能。

关键词：云计算;任务调度;粒子群算法; 协方差矩阵进化策略DOI：10.15938/j.jhust.2022.01.005中图分类号： TP399 文献标志码： A 文章编号： 1007-2683（2022）01-0031-09CMAPSO Algorithm for Fuzzy Cloud Resource SchedulingLI Chengyan，SONG Yue，MA Jintao（School of Computer Science and Technology， Harbin University of Science and Technology， Harbin 150080，China）Abstract：Aiming at the multiobjective cloud resource scheduling problem， with the goal of optimizing the total completion time and total execution cost of the task， a fuzzy cloud resource scheduling model is established using the method of fuzzy mathematics. Utilizing the advantage of the covariance matrix that can solve the nonconvexity problem， adopting the covariance evolution strategy to initialize the population， a hybrid intelligent optimization algorithm CMAPSO algorithm （covariance matrix adaptation evolution strategy particle swarm optimization，CMAPSO） is proposed to solve the fuzzy cloud resource scheduling model. The Cloudsim simulation platform was used to randomly generate cloud computing resource scheduling data， and the CMAPSO algorithm was tested. The experimental results showed that compared with the PSO algorithm （particle swarm optimization）， the optimization capability of CMAPSO algorithm is increased by 28%， the number of iterations of CMAPSO algorithm is increased by 20%， and it has good load balancing performance.Keywords：cloud computing; task scheduling; particle swarm algorithm; covariance matrix adaptation evolution strategy0引言云計算是一种商业计算的模型和服务模式[1]，而云计算资源调度的主要目的是将网络上的资源进行统一的管理和调式，再给予用户服务调用。

对称三角线性调频连续波雷达信号多周期模糊函数分析

M ulti period Ambiguity Function Analysis of Symm etrical Triangle Linear FrequencyM odulation ContinuousW ave Signals
WU L ,i PENG Shu sheng , XI AO Ze long , SH I X iang quan
[ 6]
式中: t 、 ! 分别表示时延和多普勒频率 , u( t) 为发射信号的复包络。在大时带宽积条件下 , 必须考虑多普勒效应对复包络函数的影响。这时模糊函数表示为:
, 代入式 ( 5) 可得 !∀ 0 时的模糊
76 (, t! )=e
j
(, t! )2 2∀!
南京理工大学学报 ( 自然科学版 )
N- 1
{C ( x1 ) + C( x2 ) |
* [ 5] j2 !t
式中: C ( x)、 S( x)为菲涅尔积分函数。当 != 0时 : (, t 0) = e 定义 dt ( 1)
i ktT
sin ( kt( T - t) ) ktT
( 6)
t= t / ( 1 /B ) 为归一化相对延时, 其物
u( t) u ( t+ t) e
理意义是目标距离差所包含的距离单元数; ! = !/ ( 1 /T ) 为归一化相对多普勒频率, 其物理意义是 T 时间内相对多普勒频率振荡周期数; ∀ = B / f0 为信号相对带宽函数:
j kt2
。但由于 LFM C W 雷达信号时宽
通常较大, 距离速度耦合将引起运动目标出现较大的测距偏移, 而采用对称三角 LFMCW 信号, 可以实现距离速度去耦合

matlab算信号模糊函数

信号模糊函数是指在信号处理领域中常用的一种数学工具，它用来描述信号在传输、采集或处理过程中所引入的模糊效应。

而Matlab是一种强大的数据处理与可视化工具，广泛应用于信号处理、图像处理等领域。

在Matlab中，我们可以通过使用信号处理工具箱来实现对信号模糊函数的分析与处理。

一、信号模糊函数的基本概念信号模糊函数可以看作是一种描述信号变换过程中引入的失真和模糊效应的数学模型。

它通常用数学函数或算子来表示，可以对信号的频域、时域特性进行分析，帮助我们理解信号传输与处理过程中的特性和规律。

在信号处理中，信号的模糊效应通常由传输介质、传感器特性、采集设备等因素引起。

这些因素会对信号的频谱、幅度、相位等特性产生影响，导致信号的失真和模糊化。

对信号模糊函数的分析与处理对于提高信号处理的准确性和稳定性具有重要意义。

二、 Matlab中的信号模糊函数分析在Matlab中，我们可以使用信号处理工具箱提供的函数和工具来实现对信号的模糊函数分析。

下面简要介绍几种常用的信号模糊函数分析方法：1. 时域分析在时域中，信号的模糊函数通常通过卷积运算来描述。

在Matlab中，我们可以使用conv函数来实现两个信号的卷积运算，从而得到模糊函数的时域表示。

对于输入信号x和系统响应h，可以使用y=conv(x,h)来计算它们的卷积结果。

2. 频域分析在频域中，可以利用傅里叶变换来实现对信号模糊函数的分析。

Matlab提供了fft和ifft函数来实现信号的傅里叶变换和逆变换。

通过在频域中对信号和系统响应进行乘法运算，可以得到信号模糊函数的频域表示。

3. 图像处理中的应用除了对一维信号的处理外，在图像处理中也经常需要对图像的模糊函数进行分析和处理。

在Matlab中，我们可以使用imfilter函数来实现对图像的模糊滤波，从而获得模糊函数对应的图像。

Matlab还提供了一些常用的图像模糊函数的算法和工具，如高斯模糊、均值模糊等。

三、信号模糊函数的应用领域信号模糊函数的分析和处理在实际应用中具有广泛的应用领域，包括但不限于：1. 通信系统中的信号传输与接收过程中，信号会受到传输介质、信道特性等因素的影响，导致信号的模糊化。

基于频谱分析的匀速运动模糊图像模糊方向识别

JIA NG Yan feng YU Qi feng L IAN G Yong hui
( College of O pt oelect ronic Sci ence and Engin eering, N at ional U nivers ity of D ef ens e T echn ology, Ch angs ha 410073, China )
方向模拟值/ ( ) 方向实测值/ ( )
35 45 70 128 135 35 45 70 128 135
5结论
在匀速运动模糊图像复原时, 先用其频谱特性初步确定出模糊参数, 然后进行复原, 这样会取得较好的恢复效果。而在频谱图的直线检测中, 针对图 3 ( e) 的图像, 本文是用 Radon 变换来替代 H ough 变换, 可以非常简洁地检测到直线位置。该方法具有操作简单和计算量小的优点, 并且可以对任意方向上的匀速运动模糊方向进行识别。
Abstract Set ting the point spread functio n o f mot ion blur red image is the key pr oblem in t he imag e r esto ration. Fo r unifo rm linear motion blur red imag es, the blur directio n and leng th det ermine t he po int spread function. T he identification of blur di r ect ion in motion blurr ed imag es is one of the most impor tant steps o f imag e resto ratio n. T here are sets of neg ativ e ripples co rr esponding to zer o values o f the t ransfer functio n, which can be found o n spect rums o f motion blur red imag es. Based o n this spectrum relatio nship betw een mo tio n blur red image and original imag e, a met ho d t o identify the motion blur directio n from t he mo tion blurr ed image is presented by detect ing the neg ativ e ripples directio n and lo cat ion on the 2D Fo ur ier trans fo rm spect rum with binary imag e and Radon t ransfo rm. T he metho d is used to detect motio n blurr ed imag es and vague direc t ion. T he identification accuracy is less than 1 . T he ex per iment al r esult s pro ve that this metho d is able to measure mo tio n blur in discr etio nar y dir ection. Key words mot ion blur; transfer function; fr equency spect rum; Radon tr ansfor m

“LFMCW雷达信号多周期模糊函数分析”再研究

Ａｂｓｒｔｔａｃ：ＴｈｒｓａｗｒｎｔｔｍｅｔｉｏＬｉＳｐｐｒ“ ｌｉｐｒｏｅｅｉｏｇｓａｅｎｎＧｕｅ ’ ａｅＭｕｔ— ｅｄＡｍｂｇｉｕｃｉｎｏＭ－ｉｉｕｔＦｎｔｆＬＦｙｏＣＷｄｒＳｇａ ’ Ｒａａｉｎｌ’ｗｈｃｓａｏｔｔｅｓｎｌｅｏｍｂｇｉｙｆｎｔｏｆｌｅｒｆｅｕｎｙｍｏｕａｅｉｈｉｂｕｈｉｇｅｐｒｄａｉｕｔｕｃｉｎｏｉａｑｅｃｄｌｔｄｉｎｒ
ｔｎ（Ａ）ｏｅｃｉ —ＷｂａｅｙｔｅｅａｏｓｉｂｔｅｎＳＡｎＡ．ｈＰＦｏｅｉｏＰＦｆｈｈｒＣｉｏｔｎｄｂｌｉｈｐｅｅＰＦａｄＰＦＴｅＳＡｒｈｔｐｓｉｈｒｔｎｗｔ
ｍｕｔ— ｌｉＰＡＦｏＦＭＣＷａｄｕｅｆｉｔｃｆＬｈｓｏｄｎｍｂｒｏｎａｔ“ｋｉ — ｄｅ’ ｎｗｏ “ｈｌ－ｎｆ・ｄｅ ’ｔｒｕｈｓｍ— ｎｆｅｇ ’ａｄｔｅａｆｋｉｅｅｇ ’ ｈｏｇｉ
ｃｎｎｏｓａｅ（ＦＷ）ｒｄｒｉａｉｉｇｅｏｎｕｔｐｒｄｒｎｅａｔｃｒｌｔｎａｄｏｔｕｕｖＬＭＣｉｗａａｇｌ，ｔｓｌｐｒｄａｄｍｌ－ｅｏｇｕｏｏｒａｏｎｓｎｓｎｅｉｉｉａｅｉａｉｕｙｄｇｍ．Ａｃｒｉｇｔｔｅｓｇｅｅｏｍｉｉｎｔｎ（ＰＦｆｈｙｌｍｏｕａｄｍｂｇｉｉｒｔａａｃｏｄｎｉｌｐｒｄａｂｇｔｆｃｏＳＡ）ｏｅｃｅｄｌｅｏｈｎｉｕｙｕｉｔｃｔｃｎｎｏｓａｅ（Ｗ）ｓｎ，ｈＰＦｏｅｃｉ —Ｗｅｕｅ，ｎｅｐｒｄａｉｉｎ — ｏｔｕｕｖＣｉｗｉａｔｅＳＡｆｈｈｒＣｉｄｄｃｄａｄｔｅｏｍｇｔｆｃｇｌｔｐｓｈｉｂｕｙｕ

基于L_1度量的Type-2熵模糊聚类红外图像分割

基于L_1度量的Type-2熵模糊聚类红外图像分割
张俊峰;景伟娜
【期刊名称】《微电子学与计算机》
【年(卷),期】2010()1
【摘要】为了准确实现目标识别,从红外图像的特点出发,提出了将L1空间度量的二型(Type-2)熵模糊聚类算法应用于红外图像分割.该算法首先通过L1空间度量样本点与类别中最大最小值的距离,代替了传统聚类算法中样本点与聚类中心的聚类,然后根据熵模糊聚类算法获得上模糊隶属度和下模糊隶属度两个隶属度函数,并采用二型模糊融合得到隶属度函数,其中给出了一种权重加权降型算法.通过对实际的红外图像分割表明,这种算法能准确地实现红外图像分割,自适应性强,鲁棒性好,能够在复杂背景下获得较为理想的分割效果.
【总页数】4页(P49-52)
【关键词】红外图像分割;嫡模糊聚类;二型模糊;L1度量
【作者】张俊峰;景伟娜
【作者单位】河南城建学院计算机科学与工程系
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.基于快速递推模糊2-划分熵图割的红外图像分割 [J], 尹诗白;王一斌;邓箴
2.基于模糊Havrda-Charvát熵与混沌PSO算法的红外人体图像分割 [J], 聂方彦;
高潮;郭永彩
3.基于最大熵的模糊核聚类图像分割方法 [J], 沙秀艳;辛杰
4.基于Type-2模糊聚类的图像分割算法 [J], 周晚辉;刘文萍
5.基于快速二维熵的加权模糊C均值聚类图像分割 [J], 沙秀艳;王贞俭
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关键词：ＦＩＷ；消；延迟；ＬＭＣ对群模糊函数
中图分类号：Ｎ７Ｔ９
文献标识码：Ａ
文章编号：６３５９（０１０．７－６１７ —６２２１）２１５０
ＡｎｌｓｓｏａｙｉｆＬＦＭＩＣＷｎｅｌｔｏｓｄｏｏｐＤｅａｎＣａｃｌｉｎＢａｅｎＧｒｕｌｙａｄａ
（ＦＩＷ）ｓｎｌｈＦＩＷａｃｌｔｎｓａｉｄｓｎｄｕｉｇｔｅｇｏｐｄｌｒｐｒｆｔｅＬＭＣｉａ，ｔｅＬＭＣｃｎｅｌｉｉｌｓｅｉｅｓｒｕｅａｐｏｅｔｏｇａｏｇｇｎｎｈｙｙｈ
（．海军航空工程学院电子信息工程系，１山东烟台２４０；６０１
２．中国人民解放军９１２部队，南三亚１７海５２０）７００
摘要：针对线性调频中断连续波（ＦＩＷ）ＬＭＣ信号的隐身问题，根据ＬＭＣ回波信号中目ＦＩＷ标信息处理方法，出利用信号和匹配滤波器的群延迟特性设计ＬＭＩＷ对消信号。定义了对消误差因提ＦＣ子，并分析了信噪比为６ｄＢ且该因子不同取值时单目标的对消结果，用模糊函数分析对消后的利目标合成回波和未对消的干扰目标回波信号的模糊特性，并给出了糊函数表达式。仿真表明基模于所提方法针对ＬＭＣ信号的有源对消，ＦＩＷ成功地削弱了雷达对目标的探测能力，而且在对消误差因子存在的情况下依然有效。
ａｄｅｈｆｕ－ａｃｌｔｎｉｔｒｅｅｔｒｅｒｎｌｚｄｔｒｕｈａｉｕｔｕｃｉｎＡｎｅｆｒｌｆｎｃｏｏｎｃｎｅｌｉｎｅｆｒａｇｔａｅａａｙｅｏｇｍｂｇｉｆｎｔ．ａｏｈｙｏｄｔｏｍｕａｏｈａｉｕｔｕｃｉｎｉｒｖｄｄｉｌｔｄｒｓｌｎｉａｅｔａｈＦＣｃｉｅｃｎｅｌｔｎｍｅｓｒｍｂｇｉｆｎｔｓｐｏｉｅ．ＳｍｕａｅｅｕｔｉｄｃｔｈｔｔｅＬＭＩＷａｔａｃｌｉａｕｅｙｏｓｖａｏ
第２期
２１年４月０１
中鼋；鼍陂学日坷．ｆ研宪瓤
ＪｕｎｌｆＣＩｏｒａｏＡＥＴ
Ｖ０．ｏ２１６Ｎ．
Ａｐｒ２．０１１
基于群延迟和模糊函数的ＬＭＩＷ对消分析ＦＣ
向迎春曲长文侯海平陈跃科，，，
ＡｍｂｇｉｙＦｕｃｉｎｉｕｔｎｔｏ
ＸＡＧＹｎ —ｈｎ，ＵＣａｇｗｎ，Ｏａ—ｉｇ，ＨＥｕ —ｅＩＮｉｃｕＱｈ —ｅＨＵＨｉｎＣＮＹｅｋｇｐ
（．ＤｐｒｎｏＥｅｔｎｃａｄＩｏｍａｏｎｉｅｒｇＮｖｅｏａｔａａｄＡｔｎｕｉｌｎｖｒｔ，１ｅａｔｔｆｌｃｏｉｒｎｒｔｎＥｇｎｅｎ，ａＭＡｒｎｕｉｌｎｓｏａｔａＵｉｅｉｍｅｒｉｆｉｉｃｒｃｓｙ
ａｄｄｉｅｅａｕｓｏｈａｔｒｎｆｒｎｔｖｌｅｆｔｅｆｃｏ．Ｔｈｅａｉｕｔｈｒｃｅｉｔｓｏｙｔｅｉｅｅｈｆｃｎｅｌｔｏａｇｔｍｂｇｉｃａａｔｒｓｉｆｓｎｈｓｚｃｏｏａｃｌａｉｎｔｒｅｙｃ
Ｓａｄｎｎａ２４０ｈｎｏｇＹａｔｉ６０１，Ｃｉａ；ｈｎ
２ｎｔ１７ｆＬＨｉａａｙ７００Ｃｉａ．Ｕｉ９１２ｏＡ，ａｎｎＳｎａ５２０，ｈｎ）Ｐ
ＡｂｔａｔＡｉｎｔｔｅｓａｔｒｂｅｏｉｅｒｆｅｕｎｙｍｏｕａｅｎｅｒｐｅｏｔｕｕａｅｓｒｃ：ｍｉｇａｈｔｌｐｏｌｍｆｌａｑｅｃｄｌｔｄｉｔｒｕｔｄｃｎｉｏｓｗｖｅｈｎｒｎ
Ｃｎｅａｉｎｅｒｒｆｃｏｅｎｄ，ａｄｔｅｃｎｅｌｔｎｅｆｃｓｏｎｌａｇｔａｅａａｙｅｔＳＢａｃｎｔｒｏａｔｒｉｄｆｅｏｓｉｎｈａｃｌｉｆｔｆｓｇｅｔｒｅｒｎｌｚｄａＮＲ６ｄａｏｅｉ
ｓｇａｎｔｈｄｆｌｒｃｏｄｉｇｔｈｅｔｒｅｎｏｍａｉｎｐｒｃｓｉｇｍｅｈｄｏｉｎｌａｄｍａｃｅｔ，ａｃｒｎｏｔａｇｔｉｆｒｔｏｏｅｓｎｔｏｆＬＦＭＩｉｅＣＷｃｉｎ．ｅｈｏｓｇａ１
ｂｓｄｏｈｏｏｅｔｏａｅｕｅｔｅｔｒｅｅｅｔｏａｂｌｔｆｅｅａｅｎｔｅｐｒｐｓｄｍｅｈｄｃｎｒｄｃｈａｇｔｄｔｃｉｎｃｐａｉｉｏｎｍｙＨＦＧＷＲｕｃｓｆｌｙｓｃｅｓｕｌｙ，