NOD随机变量序列加权乘积和的强大数律

利用乘积和的一表示定理和NOD（negatively orthant dependent）随机变量的性质,在较一般的条件下,得到了不同分布的NOD随机变量序列加权乘积和的强大数律,推广和改进了已知的一些文献中相应的结论.     

浅海多径时延估计的功率谱加权自相关方法

针对浅海近距离时倒谱多径时延峰变弱难以提取的问题,提出了一种功率谱加权自相关多径时延估计方法。该方法采用FFT估计信号功率谱,对功率谱取1-α次幂(0<α<1),再进行IFFT变换,对其实部进行峰值检测获得多径时延估计。根据目标能量通过特性在正横前递增正横后递减的特点,在已检测时延前后一定区间内搜索下一个时延值,实现多径时延的自动提取.理论分析表明,多径时延估计的倒谱法与自相关法都可以看作功率谱加权自相关法的特例.海试数据处理与基于Bellhop射线模型的仿真计算表明,该方法在近距离时多径时延峰比倒谱法更清晰,输出信噪比提高了3~4 dB.采用该方法自动提取的海底反射多径时延用于单个水听器对目标距离的估计,与GPS测量距离基本相符,验证了方法的有效性.      

三维荧光光谱结合自加权交替三线性分解算法检测农药类混合物

三维荧光光谱技术与自加权交替三线性分解(SWATLD)算法相结合,对三类农药混合溶液进行检测。在乙腈溶剂中配制西维因、速灭威和三唑磷不同浓度比的混合溶液为测量样品(西维因、速灭威及三唑磷的最佳激发波长/发射波长分别为285/325,305/345和265/305 nm),利用荧光光谱仪获取样品的三维荧光光谱,经过空白扣除以及激发与发射校正,有效地去除仪器误差以及散射产生的影响,得到样品的真实光谱。采用基于自加权交替三线性分解算法对测得的光谱数据进行分析,得到的三种农药的平均回收率为96.9%±1.9%,99.8%±1.0%和100.8%±3.2%。根据SWATLD算法预测结果,计算三类农药的预测均方根误差(RMSEP)值为0.616×10-2,0.539×10-2和0.374×10-2 μg·mL-1,低于平行因子(PARAFAC)分析法预测结果的RMSEP值,且最低检测限均在0.005~0.022 μg·mL-1范围内。和PARAFAC算法相比较,突出了SWATLD算法的优势,表明该算法对光谱重叠严重的三类农药混合物有较好的分解能力。     

Legendre函数加权的声纳宽频带恒定束宽波束特性分析*

为了处理水声信号,声纳阵列通常需要形成宽频带恒定束宽的波束。采用两种阵元加权方法分析二维圆弧形恒定束宽换能器声纳阵列:球面Legendre函数加权方法和柱面Legendre函数加权方法。分别对球面阵、柱面阵和平面阵这三种几何结构的声纳阵列进行分析,并且计算波束宽度和波束方向。结果表明,在宽频带范围内,除了柱面Legendre函数加权的球面阵之外,其余Legendre函数加权的声纳阵列均能利用简单的、不随频率变化的阵元权重和阵元延时,形成恒定束宽的波束,并且具有较小的旁瓣,此外波束方向与预设方向也较为一致。相对于其他恒定束宽波束形成方法,Legendre函数加权方法能利用较低的计算复杂度来实现良好的宽频带恒定束宽的波束特性。     

采用空间谱加权稀疏约束的稳健Capon波束形成方法

针对标准Capon波束形成器旁瓣级高以及期望信号方向存在误差时,性能会严重下降的问题,提出一种基于噪声及干扰空间谱加权的稀疏约束Capon波束形成方法。该方法利用波束响应本身具有的稀疏特性,以及在稀疏重构算法中l₁范数具有抑制较大值保护较小值的特性,使用噪声及干扰的空间谱对不同角度的波束响应进行加权,然后施以稀疏约束。仿真、水池试验与湖上试验中,与其它几种方法比较表明该方法可以降低波束形成器的旁瓣级,获得较深的零陷,提高了阵列输出信干噪比与抗导向向量误差的能力。      

单位球上μ-Bloch空间到Zygmund型空间的加权Cesàro算子

设α>0,g是单位球B上的全纯函数,μ(r)是［0,1）上的正规权函数,利用泛函分析多复变的方法,讨论了单位球上μ-Bloch空间到Zygmund型空间的加权Cesàro算子T_g的有界性和紧性问题.并给出了单位球上μ-Bloch空间到Zygmund型空间的加权Cesàro算子T_g为有界算子和紧算子的充要条件.     

一种求解弹性l_2-l_q正则化问题的算法

给出了一种求解弹性l_{2}-l_{q}正则化问题的迭代重新加权l_{1}极小化算法, 并证明了由该算法产生的迭代序列是有界且渐进正则的. 对于任何有理数q\in(0,1), 基于一个代数的方法, 进一步证明了迭代重新加权l_{1}极小化算法收敛到弹性l_{2}-l_{q}(0相似文献   

荧光光谱结合支持向量机测定食用色素纯度

采用一种由原点矩法改造所得的特征压缩算法对荧光光谱数据进行预处理,将处理后的数据与加权最小二乘支持向量机(WLS-SVM)算法结合,建立鲁棒回归模型,用以预测实际食用色素粉末的纯度。以亮蓝和胭脂红这2种色素为例论述该方法对实际食用色素粉末纯度的预测效果。首先,利用FLS920荧光光谱仪测量获得两种色素的标准样本和实际样本在最佳激发波长下的荧光发射光谱数据,利用由原点矩法改造所得的特征压缩算法对获取的荧光光谱数据进行压缩和变换,一方面缩短了算法的运算时间,另一方面也提高了模型的预测精度。将预处理后的荧光光谱数据输入加权最小二乘支持向量机中建立浓度预测模型,该模型对亮蓝、胭脂红实际样本溶液给出的预测光谱与它们的实测光谱吻合程度好,半高峰宽区间内的平均决定系数分别为0.662和0.931。所有亮蓝、胭脂红溶液的预测浓度和标称浓度之间具有良好的线性关系,相关系数分别为0.997和0.992。由此通过多项式拟合得到的亮蓝、胭脂红粉末的预测纯度分别为61.0%和72.3%。     

离散分数阶随机变换与加权直方图交叉置乱的双图像加密算法

为了实现对两幅图像进行同步加密,降低传输负载并提高密文的抗明文攻击能力,提出了离散分数阶随机变换与加权像素混沌置乱的双图像加密算法。将2个分阶参数引入到Tent映射中,设计了新的Tent映射;根据明文像素值,构建加权像素直方图模型,联合位外部密钥,生成改进的Tent映射的初值;再利用初值对分数阶Tent映射进行迭代,输出2组随机序列,对2幅明文进行位置交叉混淆,获取2个置乱密文;基于DWT(discrete wavelet transform)技术,对2个置乱密文进行稀疏表示;根据混沌序列,定义随机循环矩阵,联合稀疏表示,获取2个置乱密文对应的测量矩阵。根据随机掩码与调制相位掩码,建立数据融合模型,将2个测量矩阵组合为复合矩阵;基于离散分数阶随机变换,对复合图像进行扩散,获取密文。测试数据显示:与已有的多图像加密方案相比,该算法的抗明文攻击能力与用户响应值更理想,密文的NPCR、UACI值分别达到了99.83%、34.57%。该算法具有较高的加密安全性,能够有效抵御网络中的外来攻击,确保图像安全传输。     

基于概率加权共轭梯度算法的混凝土超声波层析成像

在混凝土层析成像中,为了提高反演的准确性和计算效率,针对共轭梯度算法提出一种加权算法——概率加权共轭梯度算法.新算法不同于常规的加权算法,权重是加在成像单元上而不是方程上.为取得较好的权重因子和较好的迭代初始值,采用IART算法的权重和迭代初始值的选取方法.模拟算例和混凝土试验均表明这种加权算法的可行性.