Journal of Zhejiang University

Current Issue: <FITEE>

Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering (former title: Journal of Zhejiang University SCIENCE C (Computers & Electronics), 2010-2014)

ISSN 2095-9184 (print); ISSN 2095-9230 (online); CN 33-1389/TP; Monthly.

FITEE is an international peer-reviewed journal indexed by SCI-E, Ei Compendex, DBLP, IC, Scopus, JST, CSA, etc. It covers research in Electrical and Electronic Engineering, including Computer Science, Information Sciences, Control, Automation, Telecommunications, and related disciplines.

Impact factor: 0.308 (2011), 0.297 (2012), 0.380 (2013), 0.415 (2014), 0.392 (2015), 0.622 (2016), 0.910 (2017), 1.033 (2018), 1.604 (2019), 2.161 (2020), 2.526 (2021).

Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering

ISSN 2095-9184 (print), ISSN 2095-9230 (online), monthly

2015 Vol.16 No.6 P.429-518

<<< CONTENTS >>>

Computer & Automation

Review: Distributed coordination in multi-agent systems: a graph Laplacian perspective

Zhi-min Han, Zhi-yun Lin, Min-yue Fu, Zhi-yong Chen

DOI: 10.1631/FITEE.1500118 Downloaded: 4146 Clicked: 7802 Cited: 2 Commented: 0(p.429-448) <Full Text> <PPT> 2376

Chinese summary <192> 圖拉普拉斯視角下(xià)的多智能體(tǐ)系統分(fēn)布式協調控制

概要：本綜述從圖拉普拉斯視角回顧多智能體(tǐ)系統分(fēn)布式協調控制中(zhōng)的主要成果和進展。在過去(qù)幾十年，多智能體(tǐ)分(fēn)布式協調控制被系統與控制領域視爲十分(fēn)具有吸引力的一(yī)個課題。利用多智能體(tǐ)分(fēn)布式協調控制可以解決分(fēn)布式一(yī)緻性控制、編隊控制、傳感器定位、分(fēn)布式最優化等問題。除回顧廣泛的多智能體(tǐ)分(fēn)布式協調控制文獻外(wài)，本文還提供一(yī)個全新的角度，即圖拉普拉斯，對衆多的分(fēn)布式協調控制基于基本機制進行分(fēn)類。對于不同類型的圖拉普拉斯，分(fēn)别總結其内在協調特性以及相應的研究課題。文章最後着重介紹具有發展前景的研究方向以及對未來有重大(dà)研究意義的開(kāi)放(fàng)性問題。

關鍵詞組：多智能體(tǐ)系統；分(fēn)布式協調控制；圖拉普拉斯

A sampling method based on URL clustering for fast web accessibility evaluation

Meng-ni Zhang, Can Wang, Jia-jun Bu, Zhi Yu, Yu Zhou, Chun Chen

DOI: 10.1631/FITEE.1400377 Downloaded: 2692 Clicked: 6563 Cited: 3 Commented: 0(p.449-456) <Full Text> <PPT> 1802

Chinese summary <26> 基于URL聚類的快速無障礙檢測抽樣方法

目的：大(dà)多數殘疾人士上網都會遇到各種障礙。爲減少上網障礙，對網站進行無障礙檢測評估是十分(fēn)必要的。鑒于大(dà)部分(fēn)網站具有海量網頁且某些網頁需涉及人工(gōng)檢測，通常利用抽樣算法對網站進行無障礙檢測評估。已有的分(fēn)層抽樣算法I/O開(kāi)銷和計算代價大(dà)。爲解決這一(yī)問題，本文提出一(yī)種基于URL聚類的抽樣算法。僅利用URL信息進行聚類，然後抽樣，最終實現快速的無障礙檢測和評估。
創新點：大(dà)部分(fēn)網站的網頁内容和URL信息都是由有限數量的模闆生(shēng)成的。因此這些網站的無障礙問題都可以追溯到模闆。鑒于同一(yī)模闆生(shēng)成的網頁具有相似結構和URL模式，可基于URL相似性對網頁進行聚類，将同一(yī)模闆的URL聚到一(yī)類中(zhōng)。本文所提抽樣算法僅利用網頁URL模式信息，無需存儲全部網頁内容，從而減少I/O開(kāi)銷和計算代價，實現快速的無障礙檢測和評估。
方法：利用模闆生(shēng)成的網頁具有相似URL模式，将URL進行聚類以實現同一(yī)模闆生(shēng)成的網頁聚在一(yī)類中(zhōng)。具體(tǐ)過程：首先，解析爬取到的URL以獲取候選URL分(fēn)詞和模闆URL分(fēn)詞；然後利用最小(xiǎo)長度描述原則進行URL聚類（算法1）；最後在每類中(zhōng)按照抽樣比例進行抽樣。
結論：不同于現有的分(fēn)層抽樣算法，本文提出的抽樣算法僅利用URL模式信息将網頁進行聚類，可減少大(dà)量I/O開(kāi)銷和計算代價。

關鍵詞組：>網頁抽樣；URL聚類；無障礙檢測

Topic modeling for large-scale text data

Xi-ming Li, Ji-hong Ouyang, You Lu

DOI: 10.1631/FITEE.1400352 Downloaded: 2534 Clicked: 6547 Cited: 3 Commented: 0(p.457-465) <Full Text> <PPT> 1802

Chinese summary <28> 大(dà)規模文本數據的主題建模

目的：研究大(dà)規模數據的主題模型在線推理算法，針對随機變分(fēn)推理算法中(zhōng)随機梯度誤差較大(dà)的問題，提出一(yī)種移動平均随機變分(fēn)推理算法。
創新點：使用多次叠代的随機梯度移動平均值近似代替真實随機梯度，以此減小(xiǎo)随機梯度和真實梯度間的誤差。
方法：以主題模型的基礎模型潛在狄利克雷分(fēn)配爲載體(tǐ)展開(kāi)研究。考慮不同次叠代的文本子集具有不同的詞彙（表1），使用不同次叠代的随機項移動平均值近似代替真實随機梯度的随機項。爲盡可能保證算法的精度，使用最近R次叠代的随機項（圖2）并驗證所提算法的收斂性。
結論：在随機變分(fēn)推理算法基礎上，提出一(yī)種移動平均随機變分(fēn)推理算法，實現更好的文本主題建模效果和更快的收斂速度。

關鍵詞組：潛在狄利克雷分(fēn)配；主題模型；在線學習；移動平均值

AGCD: a robust periodicity analysis method based on approximate greatest common divisor

Juan Yu, Pei-zhong Lu

DOI: 10.1631/FITEE.1400345 Downloaded: 2262 Clicked: 5781 Cited: 1 Commented: 0(p.466-473) <Full Text> <PPT> 1698

Chinese summary <24> AGCD：一(yī)種基于最大(dà)公因子逼近的魯棒周期分(fēn)析方法

目的：設計較現有方法魯棒性更佳、效率更高的周期分(fēn)析方法，從稀疏且含有噪聲的周期事件觀測數據中(zhōng)估算周期。
創新點：本文首次将最大(dà)公因子逼近算法應用于周期估算問題。該算法在處理稀疏且含有噪聲的數據方面具有效率高、性能穩定、魯棒性好的特點。
方法：首先，确定觀測數據的噪聲空間。本文根據觀測數據自适應獲取噪聲上下(xià)限。然後，對觀測數據進行預處理，消除其中(zhōng)包含的未知(zhī)相位參數，并對預處理後的數據逐對以噪聲窮舉方式搜索所有可能的最大(dà)公因子，即采用公因子逼近的方法搜索候選周期，同時統計這些候選周期在整個搜索過程中(zhōng)出現的頻(pín)率。搜索完成後，根據候選周期出現頻(pín)率估算周期值，即選擇出現頻(pín)率最高的候選周期爲估算周期。最後，采用仿真數據驗證AGCD方法在處理稀疏且含有噪聲的觀測數據方面的魯棒性和高效性。
結論：(1)AGCD算法效率高，因其以窮舉搜索噪聲空間方式估算周期。而現有方法是以窮舉周期的方式估算周期，噪聲空間相比周期的取值空間小(xiǎo)很多。所以，AGCD方法在效率上有很大(dà)提升。(2)AGCD能以更少的觀測數據獲得與其他方法近似或更高的準确率。(3)AGCD性能(準确性和效率)較其他方法更加穩定且受周期值影響更小(xiǎo)。(4)AGCD方法無需利用有關周期取值區間的先驗知(zhī)識，相比于其他方法适用性更強。

關鍵詞組：周期性分(fēn)析；周期估算；稀疏；噪聲；AGCD

Using hybrid models to predict blood pressure reactivity to unsupported back based on anthropometric characteristics

Gurmanik Kaur, Ajat Shatru Arora, Vijender Kumar Jain

DOI: 10.1631/FITEE.1400295 Downloaded: 3442 Clicked: 7034 Cited: 1 Commented: 0(p.474-485) <Full Text> <PPT> 1983

Chinese summary <26> 基于體(tǐ)位特征使用混雜(zá)模型預測血壓對于無支撐後背的反應

目的：準确測量血壓（BP）對于流行病學研究、篩查規劃、調研研究和高血壓相關病變（冠心病、中(zhōng)風、腎衰竭等）的早期診斷及預防有重要意義。被測者體(tǐ)位對于準确測量血壓有重要影響。血壓測量指南(nán)建議測試時被測者應在後背有支撐的情況下(xià)保持坐姿，以避免血壓讀數偏高。本文使用混雜(zá)模型預測血壓對于無支撐後背的反應。
創新點：本文考慮血壓正常和高血壓測試者的人體(tǐ)預測變量（如年齡、身高、體(tǐ)重、體(tǐ)塊指數和上臂周長(AC)），使用基于PCA的前向逐步回歸（PCA-SWR）、基于PCA的人工(gōng)神經網絡（PCA-ANN）、基于PCA的自适應神經模糊推理系統（PCA-ANFIS）和基于PCA的最小(xiǎo)方差支持向量機（PCA-LS-SVM）等模型預測血壓對無支撐後背的反應。
方法：使用PCA消除人體(tǐ)預測變量間的多重共線性，并在原始數據集中(zhōng)選取主元（PC）。所選主元被輸入至所建立預測模型用于建模及測試。
結論：通過評估合适的統計指标（确定性系數、平均平方根誤差、平均絕對百分(fēn)比誤差），得出較之其他模型，PCA-LS-SVM對于預測血壓反應較有前景。此評估也展示了混雜(zá)模型在預測生(shēng)物(wù)醫學領域其他參數時的重要性和先進性。

關鍵詞組：血壓（BP）；主元分(fēn)析（PCA）；前向逐步回歸；人工(gōng)神經網絡；自适應神經模糊推理系統；最小(xiǎo)方差支持向量機

Fast removal of ocular artifacts from electroencephalogram signals using spatial constraint independent component analysis based recursive least squares in brain-computer interface

Bang-hua Yang, Liang-fei He, Lin Lin, Qian Wang

DOI: 10.1631/FITEE.1400299 Downloaded: 4884 Clicked: 9677 Cited: 5 Commented: 0(p.486-496) <Full Text> <PPT> 2045

Chinese summary <24> 腦機接口中(zhōng)基于約束獨立分(fēn)量分(fēn)析和自适應濾波的眼電快速去(qù)除

目的：眼電是腦電的主要幹擾，采用眼電信号作爲參考的自适應濾波能有效消除眼電幹擾。然而眼電采集不方便且繁瑣。在腦機接口中(zhōng)爲從腦電中(zhōng)去(qù)除眼電，提出基于約束獨立分(fēn)量分(fēn)析和自适應濾波的快速去(qù)除方法。該方法具有無需記錄眼電信号且快速的優點。
創新點：所提方法避免了實驗過程中(zhōng)直接對被試者進行眼電信号采集，減少被試者在實驗過程中(zhōng)的不适。該方法處理後的識别正确率比單純用傳統ICA算法和不進行任何處理的源信号分(fēn)别提高了3.3%和12.6%。另外(wài)，該方法的時間耗費(fèi)較上述兩種算法分(fēn)别降低了83.5%和83.8%，更好地滿足腦機接口在線要求。
方法：該方法分(fēn)爲兩個階段：第一(yī)階段的目的是提取純淨的EOG信号。首先用ICA算法将輸入信号分(fēn)離(lí)成相互獨立的分(fēn)量（IC）。計算每個IC的峰态系數值并依據該值自動識别EOG獨立分(fēn)量（圖2）。然後運用經驗模态分(fēn)解（EMD）将所識别的EOG信号自适應分(fēn)解成數個IMF。根據IMF頻(pín)域特征，選擇數個IMF組合成純淨的EOG信号（圖3）。第二階段的目的是結合SCICA和RLS濾波算法去(qù)除混合在EEG信号中(zhōng)的EOG僞迹。首先SCICA利用第一(yī)階段分(fēn)離(lí)出的純淨EOG信号作爲參考模闆，迅速将混合在源信号中(zhōng)的EOG信号識别分(fēn)離(lí)出。然後将該EOG信号分(fēn)量作爲RLS濾波器參考信号進行自适應濾波，最終去(qù)除EOG僞迹（圖7）。
結論：針對腦機接口腦電信号包含的眼電僞迹，提出一(yī)種基于約束獨立分(fēn)量分(fēn)析和自适應濾波的快速自動去(qù)除方法。該方法去(qù)除效果良好，可用于腦機接口中(zhōng)眼電的在線自動消除。

關鍵詞組：眼電僞迹；腦電；眼電；腦機接口；約束獨立分(fēn)量分(fēn)析和自适應濾波

Electronic Engineering

A combined modulated feedback and temperature compensation approach to improve bias drift of a closed-loop MEMS capacitive accelerometer

Ming-jun Ma, Zhong-he Jin, Hui-jie Zhu

DOI: 10.1631/FITEE.1400349 Downloaded: 2626 Clicked: 6637 Cited: 1 Commented: 0(p.497-510) <Full Text> <PPT> 1941

Chinese summary <27> 一(yī)種聯合調制反饋和溫度補償改善閉環MEMS電容式加速度計漂移的方法

目的：根據Allan方差定義，分(fēn)析引起閉環MEMS電容式加速度計中(zhōng)長期漂移的因素，研究相應的消除和補償方法，實現降低漂移、提高閉環MEMS加速度計穩定性的目的。
創新點：首先設計利用載波調制反饋電壓信号的方法，避開(kāi)并濾除反饋通道上的低頻(pín)噪聲，降低Allan方差的偏置不穩定性；然後在反饋通道上加入參考信号，利用該參考信号經過模拟部分(fēn)後被解調的相位來表征溫度，進行溫度補償，進一(yī)步降低Allan方差的長期漂移。
方法：首先，根據Allan方差的偏置不穩定性定義，其影響因素來自于閉環系統的低頻(pín)噪聲。根據文獻資(zī)料和作者之前的實驗測試情況，大(dà)部分(fēn)低頻(pín)噪聲來自于反饋通道，因反饋信号是低頻(pín)電壓信号。爲降低反饋通道低頻(pín)噪聲，設計載波調制反饋信号及通過高通濾波器濾除低頻(pín)噪聲的方案MFA（圖4）。經測試，采用MFA的輸出噪聲和1小(xiǎo)時的穩定性明顯優于反饋信号直接反饋的方案DFA（圖10-12）。在MFA基礎上，繼續增加一(yī)個參考信号，該信号通過整個系統的模拟部分(fēn)後被數字系統解調，其相位信息攜帶了外(wài)界溫度變化信息，從而可利用該相位信息進行實時溫度補償（圖5、6）。對溫度補償方案進行靜态溫度範圍測試（圖16），補償後的度系數是補償前的1/46；在快速動态溫度變化下(xià)（圖17），實時補償結果是未補償的1/8，顯示了較好的補償特性。溫度補償後的Allan方差長期漂移獲得明顯降低，而偏置不穩定性略微升高（圖18、19）。總體(tǐ)上看，利用MFA和溫度補償，閉環MEMS電容式加速度計的整體(tǐ)漂移特性得到較好抑制。
結論：針對閉環MEMS電容式加速度計漂移問題，提出載波調制反饋和新型溫度補償方案。兩種方案能夠在同一(yī)閉環系統中(zhōng)同時使用，分(fēn)别降低了偏置不穩定性和長期溫度漂移，1 h的Allan方差顯示，偏置不穩定性約爲13 µg,100 s積分(fēn)時間的漂移爲17 µg，溫度系數降到0.1 mg/℃，顯示了較好的穩定性。

關鍵詞組：偏置漂移；閉環MEMS加速度計；調制反饋；溫度補償

An improved low-complexity sum-product decoding algorithm for low-density parity-check codes

Michaelraj Kingston Roberts, Ramesh Jayabalan

DOI: 10.1631/FITEE.1400269 Downloaded: 2898 Clicked: 6818 Cited: 2 Commented: 1(p.511-518) <Full Text> <PPT> 1953

Chinese summary <28> 一(yī)種改進的用于低密度奇偶校驗碼的低複雜(zá)度和積譯碼

目的：爲減少校驗節點過程總計算量，對低密度奇偶校驗譯碼提出低複雜(zá)度的和積譯碼算法。
創新點：降低和積譯碼計算複雜(zá)度的同時不損失譯碼性能。
方法：在校驗節點過程中(zhōng)使用時移快速傅裏葉變換降低計算複雜(zá)度；在變量節點過程中(zhōng)使用優化後的常整數提升譯碼性能。所提算法性能在Wi-MAX和WLAN中(zhōng)的标準低密度奇偶校驗碼上測試并驗證，且與SPA、SSPA和MSPA進行性能比較（圖1-3）。
結論：仿真結果表明，整體(tǐ)上所述算法對編碼增益的提高值在0.04到0.46 dB之間；與和積算法（SPA）相比，所述算法可以降低譯碼過程所需42%-67%的全部代數運算操作。

關鍵詞組：計算複雜(zá)度；編碼增益；快速傅裏葉變換；低密度奇偶校驗碼；和積算法（SPA）