代数流形奇点的切空间

利用一种新工具极限方程,从初等微积分的角度研究了代数流形奇点的切空间,给出了一般代数流形奇点的切空间决定于定义代数流形方程组的局部.     

基于指数尺度间隔连续小波变换的相位提取算法

只需要一幅调制图像的光栅投影测量方法主要有傅里叶变换轮廓术(FTP)、小波变换轮廓术(WTP)等。采用基于指数尺度间隔的连续小波变换与重构方法,提取调制图像的瞬时相位。针对指数尺度间隔连续小波变换,指出了足够大的噪声能够改变小波变换脊的位置,并且该脊向上移动的概率最大。因此,为了重构载频信号,选择脊及其紧邻的较大的那个尺度所对应的小波系数,采用灰度图像阈值分割中最大类间方差法(OTSU),剔除掉幅值较小的系数;针对斑点噪声的影响,对OTSU算法的结果进行了修正;使用修正后的系数集合重构载频信号,并计算该信号的瞬时相位。理论分析和实验结果表明算法有效且具有稳健性。     

新型三线摆周期测量装置的研制与探讨

形状复杂或非匀质刚体的转动惯量可以利用三线摆测量,其中,扭摆周期是关系到测试精度的重要参数.人工计数和秒表计时费心费力,容易出错.采用光电传感器和单片机测量容易受到横摆或晃动的影响,导致漏记一个周期.为此,提出一种新型三线摆周期测量装置,由光源、起偏器、检偏器、光敏电阻模块、数据采集系统和安装有上位机软件的电脑构成,利用光的偏振特性和马吕斯定律来检测三线摆下盘的扭摆情况.利用Origin软件的线性拟合功能处理数据可以得到三线摆扭摆的周期.利用市场上现有的光电测量装置和新型三线摆周期测量装置同时进行对比实验,测量三线摆下盘的转动惯量.实验结果表明:利用现有的光电测量装置,相对误差为0.83%;利用新型三线摆周期测量装置,相对误差可达0.11%,系列实验结果说明新型三线摆周期测量装置的准确度比现有的光电测量装置要高.因为三线摆下盘的横摆或晃动引起的起偏器小范围的平动并不影响透射光的强度,所以,新型三线摆周期测量装置的抗干扰能力较强.此外,该装置还具有测量速度快、操作简单、方便、快捷等优点,具有一定的推广价值.     

基于张量的深度学习算法的改进

提出用概率协同表示(probabilistic collaborative representation-based classifier, ProCRC)的方法生成权重系数对所提取的动作特征进行更新.首先,利用深度学习的思想将人体不同动作的视频分为5层;然后分别对各层的节点进行特征提取,同时,运用ProCRC产生梯度下降法所需的权重向量,对所提取的特征进行更新;最后,基于张量的思想进行特征的聚类分析.仿真实验结果表明,该方法优于稀疏表示的方法(sparse representation-based classifier, SRC).     

CaSi_n(n=1～10)团簇结构、稳定性与光谱性质的理论研究

利用密度泛函理论(DFT)中的B3LYP方法,在6-311G(d)基组的水平上系统研究了CaSin(n=1~10)团簇的几何构型、稳定性与光谱(红外与拉曼)性质.研究结果表明,CaSin团簇构型是在CaSin-1构型上戴帽1个原子而形成的;当n≥4,CaSin团簇的最低能量结构均为立体构型;Ca原子的掺杂降低了体系的化学稳定性;CaSi3与CaSi5是幻数结构;在相同的观察频段内,CaSi3团簇的红外与拉曼活性在低频段均表现较好,而在高频段拉曼活性则表现较差,与之不同的是CaSi5团簇的红外与拉曼活性在整个频段内都表现的较好.     

有限域上广义Markoff-Hurwitz-type方程的有理点个数

设N_q表示有限域F_q上广义Markoff-Hurwitz-type方程的有理点个数（a₁x₁^m₁+a₂x₂^m₂+…+a_nx_n^m_n）^k=cx₁^k₁ x₂^k₂…x_t^k_t,其中n ≥ 2, m_i, k, k_j和t ≥ n是正整数,a_i,c属于F_q^*,其中1 ≤ i ≤ n, 1 ≤ j ≤ t. 最近有研究推广了Carlitz的结果,给出了上述方程当k=k₁=…=k_t=1时的有理点个数. 当未定元的指数满足一定条件时,本文给出了上述广义方程的有理点个数,推广了已有结论.     

微课在大学物理实验教学中的应用

微课是以单一知识点为教学内容,通过简短的视频或音频等多媒体形式记载并结合一定的学习任务而形成的一种教学资源。介绍了微课的概念和特点,探索了如何将微课与大学物理实验课程教学相结合,以达到提高教学效果和培养学生创新能力为目的。     

迈克耳孙干涉仪自动测量系统设计

传统的迈克耳孙干涉仪实验需要人工转动微调手轮使动镜移动,需要人工读数获取动镜位移信息,人工计数获取干涉条纹吞吐的数目,不仅容易导致观察者视觉疲劳,而且很容易导致计数错误,引起较大的实验误差.因此,本文设计了基于单片机的迈克耳孙干涉仪自动测量系统,利用直流减速电机带动微调手轮转动使动镜发生位移;利用光敏电阻模块将干涉条纹的移动转换为条纹计数脉冲供单片机计数并显示;利用码盘和红外对射计数传感器模块将微调手轮的转动转换为位移计数脉冲供单片机计数并显示.实验表明:利用迈克耳孙干涉仪自动测量系统测量He-Ne激光波长的相对误差为0.21%,远小于人工测量的相对误差3.0%.     

基于Sigmoid-iCAM色貌模型的真实影像再现算法

为了模拟人类视觉系统成像机制,真实再现人眼对外界场景的视觉感知,为机器视觉提供符合生物视觉特性的理想图像,从色度学的角度研究了彩色图像的真实影像再现技术。针对色貌模型存在图像模糊、对比度低的缺点,在iCAM色貌模型的基础上,引入了人工神经网络的非线性Sigmoid函数,提出了基于Sigmoid-iCAM色貌模型的真实影像再现算法,并给出了该模型处理不同类型图像的控制参数统计规律。与基于CIECAM02、iCAM色貌模型的真实影像再现算法相比,该算法在对色调失真图像实现颜色复原的同时,有效地提高了图像的对比度和局部细节,很好地实现了视觉系统的颜色恒定性。     

基于流形学习和空间信息的改进N-FINDR端元提取算法

光谱端元提取是对高光谱数据进一步分析的重要前提。由于双向反射分布函数(BRDF),像元内的多重散射和亚像元成分的异质性等因素,高光谱图像中的混合像元实际上是非线性光谱混合。传统的端元提取算法是以线性光谱混合模型为基础,因此提取的端元精度不高。在光谱非线性混合的基础上,提出一种将流形学习与空间信息结合的改进N-FINDR端元提取算法。首先通过自适应的局部切空间排列算法寻找嵌入在高维非线性数据空间的本质的低维结构,将原始高光谱数据非线性降维到低维空间。接着利用地物分布具有连续性的特点,通过增大空间同质区域的像元的权重进行空间预处理。最后通过寻找最大单形体体积进行端元提取。提出算法很好的解决了高光谱遥感数据非线性结构,并利用了空间信息,提高了端元提取的精度。模拟数据实验和真实高光谱遥感数据实验结果均表明,采用该算法得到的结果优于顶点成分分析(VCA) 算法、基于测地线距离的最大单形体体积(GSVM)算法和空间预处理的N-FINDR(SPPNFINDR)算法。