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1.
基于无消相干子空间的量子避错码设计   总被引:11,自引:0,他引:11       下载免费PDF全文
张权  张尔扬  唐朝京 《物理学报》2002,51(8):1675-1683
针对量子系统的联合消相干模型,可以找到一些不受消相干错误影响的系统状态,这种状态被称为相干保持态,所有相干保持态构成的空间就称为无消相干子空间(decoherencefreesubspace,缩写为DFS).利用DFS的特性可以实现自动容错的量子避错码.首先提出一种DFS的定义,并且以定理的形式证明其他DFS的定义都是等价的.然后给出了DFS的存在性定理.最后利用群论的方法设计一种构造DFS的简单方法 关键词: 相干保持态 无消相干子空间 量子避错码 容错量子计算  相似文献
2.
李晋  汤井田  王玲  肖晓  张林成 《物理学报》2014,63(1):19101-019101
为了进一步保留大地电磁低频段的有用信息、提高矿集区复杂噪声环境下大地电磁测深深部探测能力,在形态滤波的基础上结合信号子空间增强和端点检测做二次信噪分离处理. 首先,针对形态滤波预提取的噪声轮廓运用信号子空间增强分离出信号子空间和噪声子空间. 然后,将信号子空间和重构信号相结合并将噪声子空间置零. 最后,借鉴端点检测做后处理,以识别波形突变的起止点. 仿真结果表明,卡尼亚电阻率曲线在低频段的数据质量得到了明显改善、视电阻率值相对稳定;有效地补偿了形态滤波处理过程中损失的低频有用信号,其结果更加真实地反映了测点本身所固有的大地电磁深部构造信息. 关键词: 大地电磁 噪声压制 信号子空间增强 端点检测  相似文献
3.
二维三温能量方程组离散求解的两个新预处理技术   总被引:4,自引:0,他引:4  
二维三温能量方程离散后得到的稀疏线性代数方程组中,系数矩阵各行的对角占优性相差十分悬殊,矩阵元素相差也十分大.针对前一问题,提出了改善对角占优性的一个新比例化方法.针对后一问题,利用每次舍弃前计算多个行的技术提出了多行ILUT预条件方法.最后,将对角占优性改善技术、多行ILUT与对角元比例化技术、RCM排序联合使用于实际的能量方程离散求解中,取得了较好的加速效果.  相似文献
4.
减背景的波段选择算法及其在目标探测中的应用   总被引:4,自引:1,他引:3       下载免费PDF全文
 介绍了正交子空间投影方法,这种方法可将背景信号从接收到的混合光谱中消除,在此基础上运用匹配跟踪算法自动地进行优化波段的选择,达到选择最佳波段进行目标探测的目的。将其运用到大气外目标探测的问题,得到了较好的探测波段的结果,说明此方法选择优化波段进行目标探测是有效的。  相似文献
5.
基于子空间分析的人脸识别方法研究   总被引:3,自引:0,他引:3  
人脸识别技术是模式识别和机器视觉领域的一个重要研究方向,在众多人脸识别的算法中,基于子空间分析的特征提取方法以其稳定可靠的识别效果成为了人脸识别中特征提取的主流方法之一。本文对目前应用较多的子空间分析方法进行了研究,具体介绍了线性子空间分析方法:主成分分析(PCA)、线性鉴别分析(LDA)、独立主成分分析(ICA)、快速主成分分析(FastICA)等及非线性子空间分析方法:基于核的PCA (KPCA)等的基本思想及其在人脸识别中的研究进展,包括一些新的研究成果。此外,还应用orl及Yale B人脸库对几个基础的子空间方法进行了验证实验。实验结果表明,在几个子空间分析方法中,FastICA算法取得了最高的识别率。最后结合实验结果对各算法的优缺点进行了分析总结。  相似文献
6.
根据表面反射特性进行目标探测的波段选择   总被引:3,自引:0,他引:3       下载免费PDF全文
范伟  王毅  饶瑞中 《光子学报》2006,35(5):755-759
计算和分析了表面反射特性对选择波段进行目标探测的影响.通过引入正交子空间投影方法,将背景信号从接收到的混合光谱中消除,从而达到压缩背景信号的目的.并在此基础上运用匹配跟踪算法自动地进行优化波段的选择,达到选择最佳波段的目的,从而进行目标探测.在大气外实际目标的探测中,得到了进行大气外目标探测的波段选择与目标表面反射特性的关系.  相似文献
7.
Nonparametric subspace analysis fused to 2DPCA for face recognition   总被引:2,自引:0,他引:2  
Two-dimensional principal component analysis (2DPCA) is one of the representative techniques for image representation and recognition. However, keen storage requirements and computational complexity consist in 2DPCA. Meanwhile, the performance of 2DPCA is delicate in illumination variations. Nonparametric subspace analysis (NSA) is a subspace learning method that can reduce dimensionality and identify local information for discrimination, so that it can make 2DPCA perform well in illumination. Motivated by above facts, 2DPCA fused with NSA is implemented for face recognition, which can reduce dimensions of the 2DPCA feature vectors and enhance the contribution of principal components to face recognition. Experiments carried out on ORL, Yale B, and FERET facial databases show that valid recognition rates can be achieved by the proposed method compared to 2DPCA, 2DPCA plus PCA, LDA methods and demonstrate promising abilities against illumination variations.  相似文献
8.
A subspace time-domain algorithm for automated NMR spectral normalization   总被引:2,自引:0,他引:2  
Recently, two methods have been proposed for quantitatively comparing NMR spectra of control and treated samples, in order to examine the possible occurring variations in cell metabolism and/or structure in response to numerous physical, chemical, and biological agents. These methods are the maximum superposition normalization algorithm (MaSNAl) and the minimum rank normalization algorithm (MiRaNAl). In this paper a new subspace-based time-domain normalization algorithm, denoted by SuTdNAl (subspace time-domain normalization algorithm), is presented. By the determination of the intersection of the column spaces of two Hankel matrices, the common signal poles and further on the components having proportionally varying amplitudes are detected. The method has the advantage that it is computationally less intensive than the MaSNAl and the MiRaNAl. Furthermore, no approximate estimate of the normalization factor is required. The algorithm was tested by Monte Carlo simulations on a set of simulation signals. It was shown that the SuTdNAl has a statistical performance similar to that of the MiRaNAl, which itself is an improvement over the MaSNAl. Furthermore, two samples of known contents are compared with the MiRaNAl, the SuTdNAl, and an older method using a standard. Finally, the SuTdNAl is tested on a realistic simulation example derived from an in vitro measurement on cells.  相似文献
9.
Krylov子空间法在SIMPLER算法中的求解性能分析   总被引:1,自引:0,他引:1  
本文开发了Krylov子空间法中的Bi-CGSTAB、GMRES(m)、CGS、TFQMR及QMR方法的计算程序,并将其实施于SIMPLER算法作为其内迭代方法,针对CFD/NHT领域的问题,研究了它们的求解特性;发现:Bi-CGSTAB方法有着高效的收敛速度和良好的稳定性;N-S方程求解中不同方程不同m值的协调选取是GMRES(m)方法在CFD/NHT领域推广应用的关键;CGS和QMR方法易于中断;TFQMR方法收敛速度慢于其他方法,但能适用于更广泛问题的求解.  相似文献
10.
How to efficiently utilize the color image information and extract effective features is the key of color face recognition. In this paper, we first analyze the similarities between facial color component image samples and their influence on color face recognition. Then we propose a novel color face recognition approach named within-component and between-component discriminant analysis (WBDA), which realizes discriminant analysis not only within each color component but also between different components. Experimental results on the face recognition grand challenge (FRGC) version 2 database demonstrate that the proposed approach outperforms several representative color face recognition methods.  相似文献
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