湍流内尺度对光波起伏频谱的影响

在不同湍流内尺度情况下,对大气湍流引起的光波光强闪烁和到达角起伏的时间频谱特征进行了实验研究。由于实际大气湍流的复杂性和不可控性,利用大气湍流模拟箱来生成具有不同内尺度的大气湍流实验环境。利用位置敏感探测器对光波的光强闪烁和到达角起伏进行了同时测量,并反演得到了光传输路径上的湍流内尺度。实验结果显示:湍流内尺度为2.7~5.0 mm,对应同一湍流内尺度,闪烁频谱和到达角起伏频谱在高频段以相同的幂指数关系下降,幂指数的绝对值与湍流内尺度的大小呈线性关系,随着内尺度的增大,频谱指数变化区间逐渐向低频方向移动。     

基于高斯混合尺度模型的压缩传感图像重构

在图像处理领域中,压缩传感重构是稀疏表示下的最重要的病态反问题之一。压缩传感图像重构利用图像可稀疏表示的先验知识,从比奈奎斯特采样率低得多的随机投影观测值中重构原始图像。为了克服传统的压缩传感算法中收敛速度慢和未利用变换系数的邻域统计特性的缺点,提出了基于高斯混合尺度模型的压缩传感图像重构算法,证明了独立的高斯混合尺度分布作为压缩传感重构的稀疏先验知识的可行性,结合全变差调整进一步提高算法的性能。实验结果表明,该算法有效地提高了重构图像的主观视觉效果和峰值信噪比,加快了压缩传感图像重构算法的收敛速度。     

基于多尺度张量的边缘检测算法

如何在确保边缘精确定位的同时,最大程度地抑制噪声以及图像灰度不均匀所产生的伪边缘点,是当前边缘检测所面临的难题。针对此问题,提出了多尺度张量的边缘检测算法,这种算法可以在不同尺度下获取更丰富的局部结构信息。选取适当的阈值,滤除噪声点和伪边缘,从而得到细节丰富的边缘。实验证明该方法得到的边缘细节丰富,且抗噪声性能较好。     

基于多尺度总体最小二乘的图像去噪

提出了一种基于多尺度总体最小二乘的图像去噪算法.采用平稳小波变换对噪音图像进行分解,分别对各个分解层的高频子带,通过总体最小二乘算法估计信号小波系数;并且考虑到不同尺度小波系数之间的相关性,将尺度相关性约束到总体最小二乘算法中,进而准确估计各高频子带信号小波系数,再由估计的信号小波系数通过小波逆变换得到去噪图像.实验结果表明,考虑尺度间相关性的总体最小二乘平稳小波变换图像去噪算法能有效去除图像噪音,在信噪比和视觉质量上有了较大改善.     

一种新的遗传算法最优保存策略

提出了一种新的遗传算法最优保存策略,该策略在最优个体保留的基础上,添加一个与最优个体相异因子较大,而适应值不过小的个体.这样做既利用了最优保存策略的全局收敛性,又通过新添加的个体来保持种群的多样性,以防止早熟现象的出现.对典型优化函数进行了测试,结果表明基于新的最优保存策略的遗传算法(DESGA)收敛性能显著好于一般简单遗传算法(SGA)和最优保存简单遗传算法(ESGA).该策略与最优保存策略一样具有一般通用性.     

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针对准中性Vlasov-Poisson系统中多尺度物理参数共存的问题开展研究,采用渐近保持格式推导出与Vlasov方程相耦合的Poisson方程。数值模拟了一维等离子体在真空中的膨胀,比较了渐近保持PIC算法与传统PIC算法模拟结果的异同。结果表明：两种算法在满足多尺度中小尺度量限制的前提下,其结果保持高度一致;且在克服小尺度量束缚时,渐近保持PIC算法依然可以正确地模拟等离子体的物理行为,大大节省了计算时间。     

理想量子气体的尺度效应

根据欧拉-麦克劳林(Euler-MacLaurin)公式,导出有限理想量子气体的热力学量表达式,揭示系统尺度和边界形状对其性质的影响.结果表明,有限尺度效应导致了一系列与热力学极限条件下不同的性质特征,如系统的非广延性和压强的各向异性等.     

几种时频分析方法在沉积旋回判别效果上的对比

时频分析方法是沉积旋回判别中常用方法.不同时频分析方法时频谱对沉积旋回的刻画能力、模式判别精度和稳定性大为不同,因而有必要加以分析和甄别,优选出一种能准确反映沉积旋回频率变化趋势的时频分析方法.采用波动方程正演模拟方法对正旋回、反旋回、正反旋回、反正旋回共四种旋回地层进行正演模拟;选取广义S变换、小波变换、Wigner-Ville时频分布、仿射类时频分布(尺度图)计算地震记录的时频谱.考察不同时频分析方法对沉积旋回单元的判别极限,及其对噪声、突变层、反射系数突变、旋回单元组合方式变化的适应性.研究发现,时域波形特征与旋回模式有一一对应关系,但其判别稳定性差.在多种时频分析方法中,仿射类时频分布(尺度图)不仅能有效压制Wigner-Ville时频分布的交叉项干扰,同时对随机噪声的随机频率能量也有很好的压制作用.仿射类时频分布方法通过对频谱进行平滑,模糊瞬时频谱变化细节,突出主要频率变化趋势,使得主频受小层厚度突变、反射系数突变、旋回单元组合方式变化的影响小,具有很好的稳定性,在四种方法中具有最好的沉积旋回判别能力.     

基于偏正态数据下联合位置与尺度混合专家回归模型的参数估计北大核心CSCD

混合专家回归模型广泛应用于异质总体数据的分类,聚类及回归分析中.研究基于偏正态数据,提出了联合位置与尺度混合专家回归模型,该模型同时对位置,尺度和混合比例参数建模,应用MM算法和EM算法研究了该模型参数的极大似然估计.通过随机模拟和实例分析说明了该模型和方法的有效性与实用性.     

面向混合信息的个体优势特征识别与评析方法

针对现有个体优势特征识别与评析方法的不足,考虑指标值以混合信息形式给出,采用理想点效用评价模式,分别针对单层和多层次结构指标体系,围绕个体优势特征识别、个体代理评析、民主代理评析功能,依据竞优思想,根据直觉模糊数的运算规则以及不同类型信息与直觉模糊数的转化关系,提出基于直觉模糊数的面向混合信息值的个体优势特征识别与评析方法,并用算例验证了方法的可行性和实用性。为个体优势特征识别、个体竞优决策及相关组织的竞优管理提供方法与技术支持。