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1. 基于卷积神经网络的超宽带信道环境的分类算法

杨亚楠, 夏斌, 赵磊, 袁文浩

计算机应用 2019, 39 (5): 1421-1424. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018071516

摘要（364）

PDF （561KB）（247）

针对非视距（NLOS）状态鉴别需要已知信道类型的分类的问题，提出了一种基于卷积神经网络（CNN）的信道环境分类算法。首先，对超宽带（UWB）信道进行采样，构建样本集合；然后，利用样本集合训练CNN，对不同的信道场景特征进行提取；最终实现超宽带信道环境的分类。实验结果表明：所采用的分类方法的总模型准确率约为93.40%，能有效地实现信道环境的分类识别。

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2. 基于P2P网络的动态QoS多源多播模型

赵磊陈世平赵树枫

计算机应用

摘要（1637）

PDF （927KB）（664）

针对服务质量(QoS)约束的覆盖网络多播问题，提出了一个适合有多个数据源的多播模型。该模型中每个数据源不必维护一个以它为根的多播树，每个节点只需维护局部状态信息，多播信息以类似洪泛的方式传输。通过控制，信息的传输路径形成树型结构，多播树可动态调整来适应以不同源节点发起的满足QoS要求的多播应用。实验结果表明，该模型的节点多播覆盖率高，通过控制节点的子节点数，可使多播树的调整代价达到最低。

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3. 一种新的改进OPTA细化算法

赵磊陈琼陈中

计算机应用

摘要（1530）

PDF （866KB）（1159）

深入研究改进的OPTA细化算法，针对已有算法中存在细化后毛刺较多的问题，提出了一个新的改进OPTA细化算法。该算法在原有细化算法的基础上，根据纹线角度和弯曲方向的不同采用不同的细化顺序，并修改了消除模板，改进了保留模板的去除情况。大量实验表明，该算法在继承原有算法优点的基础上显著地减少了细化后的毛刺，是一种较为理想的细化算法。

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4. 指纹图像预处理新方法

赵磊杨路明吴建辉

计算机应用

摘要（1422）

PDF （829KB）（1248）

介绍并实现了一套完整的指纹图像预处理方法，通过剩余块处理和平滑方法改进了传统的指纹图像分割算法；使用方向匹配的方法对指纹图像方向块进行方向滤波完成图像增强；并除去细化后存在的短线和毛刺。该算法对Secugen指纹仪采集的图像和FVC2004数据库中的指纹图像进行实验，结果表明经过预处理后的指纹图像质量得到明显增强，方便进行细节特征提取。

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5. 基于VC的图形标识工具GLSTool设计与实现

马现峰; 李国和; 赵磊

计算机应用

摘要（1841）

PDF （656KB）（844）

在各类工程应用中采集到的大量数据以图形曲线方式实现可视化。为了更好地便于人们对图形曲线进行识别和解释，通过引入标识集概念，并利用VC++开发环境设计了图形曲线标识工具，实现了标识集的创建、编辑以及对图形曲线的标注。该标识工具在石油测井曲线解释中得到成功应用，并取得很好的效果。

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