基于分块压缩感知理论的太赫兹波宽光束成像技术

提出了一种基于分块压缩感知理论的太赫兹波宽光束成像技术。模拟结果显示,该技术可以实现高分辨率、高质量的快速成像。采用连续太赫兹波CO_2气体激光器光源,基于宽光束矩阵调制采样,对不同物体进行了分块压缩感知成像,并与基于单像素随机采样的分块压缩感知方法进行了对比。结果表明,所提技术具有更高的成像稳定性,且其采样过程对不同成像物体的普适性更好。     

基于压缩全息和空分复用的多彩色图像加密

针对现有光学加密方法进行彩色图像加密时加密容量低、解密图像失真度高等问题,提出一种基于压缩全息和空分复用的多彩色图像加密方法.在光学加密阶段,结合改进的Mach-Zehnder干涉仪与空分复用技术,通过不同的随机相位掩膜对多幅彩色图像进行同时加密,仅需单次曝光即可得到由多幅彩色图像加密的全息图.在解密过程中,由于记录全息图的过程可建模为压缩感知过程,使用两步迭代收缩/阈值算法即可求解.实验结果表明,提出的加密系统加密容量大,解密重建图像质量高,结合压缩感知理论,有效地消除了同轴全息中平方场项对解密重建性能的影响,解密图像平均峰值信噪比仅下降约2～5dB;密钥安全性高,随机相位掩膜与传播距离均起到密钥的作用,在随机相位掩膜错误或传播距离仅偏移0.25%时,便无法解密出原始彩色图像;且对噪声与遮挡性攻击具有良好的鲁棒性,解密重建性能随噪声增大下降趋势缓慢,加密全息图80%信息受到遮挡性攻击时,仍可取得良好的解密重建结果.     

基于网络文本挖掘的冰雪旅游形象感知研究——以哈尔滨市为例

旅游形象塑造是制约旅游市场竞争的关键因素,形象感知研究对旅游形象塑造具有重要意义.随着在线旅行社(OTA)的快速发展,产生了大量旅游城市和景点的在线评论数据,为形象感知研究提供了新的视角.以Baidu旅游、携程网、马蜂窝等多家OTA网络点评数据为例,采用词频-逆文档率(TF-IDF)和LDA文档主题生成模型两种典型的文本分析方法,分析游客对冰雪大世界、太阳岛、圣索菲亚大教堂、中央大街、雪乡、亚布力滑雪场等哈尔滨6个冰雪旅游景点的认知形象、情感形象和总体形象感知.研究表明:1)冰雪旅游认知形象要素可归纳为相关地标、旅游活动、建筑、餐饮住宿、游玩价格等5个群组,相关地标是第一要素,其余认知形象要素在各景点权重有所差异;2)冰雪旅游情感形象以积极正面为主,除雪乡外,其余5个景点均具有强烈的推荐意愿;3)冰雪旅游的整体形象感知主题涵盖冰雪娱乐、冰雪观光、冰雪运动、特色美食和文化.研究丰富了旅游大数据研究方法,为哈尔滨市冰雪旅游形象塑造提供建议.     

基于通道可靠性的多尺度背景感知相关滤波跟踪算法

针对现实场景中跟踪目标的光照变化、尺度变化、遮挡等问题,提出了一种基于通道可靠性的多尺度背景感知相关滤波跟踪算法。通过提取方向梯度直方图特征、灰度特征和颜色属性特征作为目标表观模型,提高了目标跟踪方法在复杂场景中的稳健性;独立训练每个通道的背景感知相关滤波器,采用通道可靠性系数衡量每个通道响应图的置信度;根据所有通道的响应图和可靠性系数,合成多通道背景感知相关滤波跟踪器的最终响应图,对目标进行精确定位;运用尺度池方法估计目标的最优位置和尺度。实验结果表明:与现有跟踪算法相比,所提算法可以有效地处理光照变化、尺度变化、遮挡等复杂因素的干扰,取得较高的跟踪精度和成功率,其整体性能优于其他算法。     

面向信息化战争的广义兰切斯特战争模型

21世纪是一个信息化时代,为了更好的面向信息化战争.通过对传统的兰切斯特微分方程进行改进,考虑了信息化的诸多因素,引入了战场情报感知系数和信息优势系数.构建了数学模型,并对其进行差分处理求解,比较分析了交战双方对战场感知系数变化和信息优势系数变化情况下,对战争的影响.以海湾战争为例,检验了模型的可行性.     

码本在压缩感知矩阵中的应用

压缩感知矩阵的构造在压缩感知理论中起着举足轻重的作用.基于线性码和最优码本构造了一类新的压缩感知矩阵,并与DeVore构造的压缩感知矩阵和Gaussian随机矩阵的进比较,从不同的角度分别证明了当参数满足一定的条件时,新构造的压缩感知矩阵具有更好的性能.     

科学“类比” 合理“整合”——对培养学生直觉思维能力的思考

直觉思维是一种自觉行为,根据自己的感知迅速地对问题作出判断、猜想,其在创造活动中发挥了积极的作用.在实际教学中,教师要为学生提供一个自由的学习平台,让学生在分析、类比、整合的过程中提升自身的直觉思维能力,落实数学素养.     

基于空-谱编码的压缩感知高光谱计算成像

压缩感知高光谱计算成像技术是当前高光谱计算成像领域的研究热点之一,其能够在保持系统元器件物理特性不变的前提下,有效地提升成像质量。本文概述了高光谱计算成像的研究背景和基本概念,详细介绍了压缩感知高光谱计算成像系统的发展现状,重点阐述了本团队提出的基于空-谱编码的压缩感知高光谱计算成像技术,并对其系统组成、数理模型以及最新进展进行了说明。通过总结压缩感知高光谱计算成像的背景知识以及空-谱编码压缩感知高光谱计算成像的研究工作,力求为科研人员探索压缩感知高光谱计算成像新体制带来新的思路,促进高光谱计算成像技术的发展。     

深海远程正交频分复用水声通信簇约束的分布式 压缩感知信道估计*

在深海远程正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)水声通信中,信道时延较长,导致信道频率选择性衰落严重,传统的压缩感知信道估计算法性能大幅下降。为此,本文利用深海远程信道在一定时间内具有相关性并呈较稳定簇状分布的特点,在分布式压缩感知信道估计中引入簇区域信息,进行簇约束的多数据块联合稀疏信道估计,提出一种簇约束的分布式压缩感知信道估计方法,并在深海开展了定点远程水声通信实验进行验证,实验结果表明,与传统的分布式压缩感知信道估计算法相比,本方法的能够降低50%左右的误码率。     

超声全矩阵数据联合稀疏重构的多测量向量模型应用

针对单测量向量模型(Single Measurement Vector,SMV)等传统压缩感知方法处理超声全矩阵数据时,存在重构精度低和重构耗时长等问题,本文研究了多测量向量模型(Multiple Measurement Vectors,MMV)应用的可行性。针对铝合金试块中不同深度的φ2 mm横通孔,分别使用MMV模型中的多测量稀疏贝叶斯(Multiple Sparse Bayesian Learning,MSBL)算法和SMV模型中的稀疏贝叶斯(Sparse Bayesian Learning,SBL)算法进行超声全矩阵数据重构,并实施全聚焦成像。随后,引入归一化均方误差和阵列性能因子评价图像和信号的重构效果。实验结果表明,SBL算法在25%采样率时的归一化均方误差为1.9%,而MSBL算法仅需15%采样率即可达到相似效果且耗时更少。