盲源分离问题是信号处理领域中的研究热点之一。众多盲源分离算法中固定点算法（FastICA）因其收敛速度快而备受关注，但是FastICA算法的收敛性易受初始解混矩阵的初值选择影响。针对FastICA算法的不足进行了改进，引入梯度下降法降低初值选择敏感性，并且提出改进弦截法，加快收敛速度。实验结果显示，基于改进弦截法的FastICA算法与其他FastICA算法相比，不但提高了算法的分离性能，而且减少了迭代次数，增强了收敛稳定性。所以，改进的FastICA算法克服了初值选择敏感的影响，获得更快速、更鲁棒的语音分离性能。

题目：基于霍夫变换的形状检测算法研究与实现 要求： 霍夫变换在几何特征检测中有着特殊的性能，它将检测目标从目标空间转换到参数空间， 避免了目标空间检测时的目标分类、目标编码等复杂运算，使得被测参数的测量变得简 单易行。本课题要求深入研究霍夫变换的原理，分析应用霍夫变换直线等简单形状的原理， 并对其进行推广，用于检测圆、椭圆、或实际图像中的直线形状等目标。 ================================ 设计 ================================ 1、输入一张图片（bmp），显示其形状 2、检测是否是直线（或其他的图形）；如果是，就将其显示出来 ================================ 分析 ================================ 1、计算机视觉中经常需要识别或者定位某些几何图形，比如直线、圆等。 2、图像空间中的一条线对应Hough空间中的一个点。 3、本软件就是采用MyEclipse为开发环境，主要讲述了霍夫变换的基本原理和实现方法，实现基于霍夫变换的图像文件(bmp)文件格式下简单图形的识别，主要是对直线和圆的识别。

为提高定位效率，提出了一种基于多分布密度位置指纹、精度渐进的室内定位算法。该算法把定位区域分为多个局部区域，并设定不同分布密度的参考位置点，根据来自锚节点的接收信号强度（RSS）时间和强度分布，通过各局部区域对应的信号覆盖向量和主成分分析法（PCA）提取的稀疏指纹的特征实现层次化匹配，有效减少在线指纹匹配过程的计算量，有利于目标节点存储空间和能耗的优化。实验结果表明，提出的算法在定位精度上不逊于其他室内定位算法，并且对锚节点分布密度依赖度小。

针对人体血压无创检测问题，提出了一种基于心电信号（Electrocardiogram，ECG）与光电容积脉搏波（Photoplethysmograph，PPG）的血压测量算法。通过脉搏波传递时间（Plusewave Transit Time，PTT）计算出收缩压；将弹性腔模型与脉搏波特征K值模型相结合，计算人体舒张压。实验中，对采集到的心电信号和指尖脉搏信号进行数字滤波，采用自适应特征提取方法对信号波形进行准确地分析计算，实现血压的无创连续监测，且计算结果与标准仪器测量结果相比平均误差小于5 mmHg。

遥感图像去雾算法研究 武汉大学 石文轩 李婕

基于卡尔曼滤波的小型无人机姿态估计算法研究-聂鹏

基于改进的TFIDF关键词自动提取算法研究，基于改进的TFIDF关键词自动提取算法研究

将数字水印技术应用到数据库版权保护中,针对基于混合遗传算法的关系数据库水印算法实施了研究。结合标准遗传算法和禁忌搜索算法优点,克服了标准遗传算法易出现早熟以及局部寻优能力差等缺点,设计了数据库水印嵌入、检测及提取算法。

对非完整移动机器人的有限时间轨迹跟踪控制问题进行讨论. 与基于非连续状态反馈的传统有限时间控制 算法相比, 基于连续状态反馈的有限时间控制算法更适合于控制工程应用. 利用该连续系统有限时间控制技术, 设计 一种连续的状态反馈跟踪控制算法. 使得对角速度为非零常数的期望轨迹, 非完整移动机器人能够实现全局跟踪, 并 能在有限时间内完全跟踪上期望轨迹. 仿真结果表明了该方法的有效性.

微光成像技术的核心在于采用不同于传统电荷耦合器件(CCD)的、能够对低光照响应的增强CCD(ICCD)图像传感器来获取目标图像信息。然而，在微光成像时，较差的光照条件与极低的光辐射量将导致目标图像质量（对比度及信噪比等）与正常环境相比有较大程度的下降，从而严重限制了其应用。因此，在分析微光图像特点（低信噪比、低对比度）的基础上，为了改善微光图像的质量和分辨率，提出了一种综合的微光图像增强算法，并且通过室外成像实验证明了该算法的有效性。研究表明，当环境照度降低到0.7 lx以下水平时，该算法依然有效。