两类变时间步长的非线性Galerkin算法的稳定性

1．引言近年来,随着计算机的飞速发展,人们越来越关心非线性发展方程解的渐进行为．为了较精确地描述解在时间t→∞时的渐进行为,人们发展了一类惯性算法,即非线性Galerkin算法．该算法是将来解空间分解为低维部分和高维部分,相应的方程可以分别投影到它们上面,它的解也相应地分解为两部分,大涡分量和小涡分量;然后核算法给出大涡分量和小涡分量之间依赖关系的一种近似,以便容易求出相应的近似解．许多研究表明,非线性Galerkin算法比通常的Galerkin算法节省可观的计算量．当数值求解微分方程时,计算机只能对已知数据进行有限位…     

人工神经网络法预测二维色谱柱效

 采用基于变步长BP算法的人工神经网络,对高效微 填充柱-毛细管柱构成的二维柱色谱系统建立了柱效与影响因素的权接拓扑模型, 并用于不同操作条件下二维柱系统的柱效预测中,取得了较好的效果。     

一类非线性反应扩散方程及方程组的分数步长差分格式

对一类反应扩散方程及方程组的初边值问题提出分数步长差分格式．利用高阶差分算子的分解,以及先验估计的理论和技巧,得到次优阶ｌ２ 误差估计．     

基于交错Buck变换器的光伏系统MPPT控制

具有最大功率点跟踪(MPPT)功能的控制器常采用单相Buck变换器,输出功率稳定性差。鉴于此,提出将交错并联技术应用于Buck变换器,并以两相交错并联Buck变换器为例进行研究,减小输出电压、电流纹波,提高了输出功率稳定性,有利于实现MPPT控制;然后针对固定步长扰动观察法跟踪速度与精度之间的矛盾,研究了一种自适应变步长的算法,MATLAB仿真结果表明,改进算法具有较好的跟踪速度和稳态性能。     

基于自适应步长人工鱼群算法的仿生机器鱼目标检测研究

以全局视觉仿生机器鱼的视觉子系统为研究对象,为准确检测与跟踪目标(水球),提出了一种基于自适应步长人工鱼群算法的目标识别方法。该方法首先对鱼群个数进行初始化,以图像像素梯度值为目标函数,随机分布在像素矩阵中;然后计算初始鱼群中各机器鱼当前位置的食物浓度,选取其最小值作为公告板值,并将此鱼当前状态赋值公告板;在此基础上,各机器鱼分别模拟追尾行为和聚群行为,进行评价并选取目标函数值较优者为实际行为,通过不断更新公告板值,直到找到最优结果。实验结果表明该方法可减少计算复杂度,提高系统实时性,有效应用于全局视觉仿生机器鱼的目标检测与追踪。     

Adaptive step-size modified fractional least mean square algorithm for chaotic time series prediction

This paper presents an adaptive step-size modified fractional least mean square （AMFLMS） algorithm to deal with a nonlinear time series prediction. Here we incorporate adaptive gain parameters in the weight adaptation equation of the original MFLMS algorithm and also introduce a mechanism to adjust the order of the fractional derivative adaptively through a gradient-based approach. This approach permits an interesting achievement towards the performance of the filter in terms of handling nonlinear problems and it achieves less computational burden by avoiding the manual selection of adjustable parameters. We call this new algorithm the AMFLMS algorithm. The predictive performance for the nonlinear chaotic Mackey Glass and Lorenz time series was observed and evaluated using the classical LMS, Kernel LMS, MFLMS, and the AMFLMS filters. The simulation results for the Mackey glass time series, both without and with noise, confirm an improvement in terms of mean square error for the proposed algorithm. Its performance is also validated through the prediction of complex Lorenz series.     

应用于声反馈抑制的变步长归一化子带自适应滤波算法*

针对自适应滤波算法中稳态失调量和收敛速度之间的矛盾,提出了一种新的变步长归一化子带自适应滤波算法。该算法在系统噪声抵消原理的基础上,用迭代收缩的方法估计得到无噪先验子带误差的功率,对每个子带步长进行更新。对所提出的算法进行数学分析,可以得出该算法是稳定的和收敛的。在长回声路径和短回声路径两种情况下,将该算法应用于助听器声反馈抑制系统中。相对于其他归一化子带自适应滤波算法,仿真实验表明,所提算法实现了更快的收敛速度,获得了更低的失调量。     

基于傅里叶变换光谱技术的Zoom-FFT算法研究

在分析经典的Zoom-FFT算法基础上,提出一种基于傅里叶变换光谱技术的Zoom-FFT算法,用matlab仿真常规FFT算法和Zoom-FFT算法,对不同采样步长的干涉条纹进行数据处理,通过反演出的光谱曲线图和原始光谱曲线图可以看出:采样步长小于20 m时,FFT和Zoom-FFT算法都可以反演出光谱;而当采样步长大于20 m且小于33.3 m时,FFT算法未能反演出光谱,而Zoom-FFT算法仍然可以反演出光谱。     

一种有效的变步长的自适应独立分量分析算法

步长因子的优选是自适应算法中的一个重要问题,本文建立了步长因子与互相关性测度之间的一种非线性函数关系,以此为基础,提出了一种新的变步长的自适应独立分量分析算法,分析了算法收敛性能和稳态性能.该算法根据互相关性测度所反映的信号分离状态自适应地调节步长因子,克服了传统算法在稳态步长调整过程中的不足.仿真实验结果表明了算法的有效性.     

二维三温流体力学计算中时间步长的自动控制

研究了二维三温流体力学计算中时间步长的控制问题,提出了控制时间步长的多种约束条件:既考虑了显式流体力学离散方程的CFL(Courant-Friedrichs-Lewy)条件,又考虑了隐式三温能量方程温度的相对变化,还考虑了Lagrange网格密度(或体积)的相对变化以及三温能量方程的迭代次数等.在计算过程中这些约束条件可以随时自动地改变时间步长,以最经济和合理的时间步长完成计算.最后给出了数值实验结果.