一种改进的B样条曲线曲面正交距离拟合算法

提出了一种改进的B样条曲线曲面拟合的正交距离算法.在此类算法中,需要求解点投影问题以得到数据点的垂足,考虑到控制顶点对投影的影响,利用泰勒展式对投影算法的初值进行修正,加快了求解点投影问题的速度,从而提高了拟合算法的稳定性和效率.数值实验表明,改进算法比修正前的方法更加稳定,与变量投影法及LBFGS算法相比,达到最优解的计算时间更短,迭代步数更少.     

基于最大相关熵的簇稀疏仿射投影算法

在系统辨识、回声消除、即时翻译系统中,背景噪声往往呈现出很强的脉冲特性,传统的自适应滤波算法对脉冲噪声的鲁棒性较差,而基于最大熵准则的自适应滤波算法可以有效地提高脉冲噪声环境下的自适应算法辨识性能.本文提出了一种基于最大相关熵准则的簇稀疏鲁棒仿射投影(Cluster-sparse robust affine projection,CS-RAP)算法,它可以用于辨识回声系统、卫星通信系统等簇稀疏系统.我们在基于最大相关熵准则的仿射投影算法的代价函数中引入权向量的混合L_(2,1)范数约束来利用系统的簇稀疏特性,采用基追踪法来推导CS-RAP算法.最后通过各种仿真实验,来验证提出的CS-RAP算法的鲁棒性和有效性.仿真结果表明,在脉冲噪声环境下,CS-RAP算法与其它相关算法相比具有更快的收敛速度和更低的估计偏差.     

有局部差异及全局性的半监督正交保局投影算法

结合局部结构及差异信息的有监督投影算法是一种有效的特征提取算法,但只能处理有类别标签样本,忽略了样本全局信息的作用,故本文提出了一种有局部差异及全局性的半监督正交保局投影算法.该算法的思想是利用有标签和无标签样本来构造准则函数,在保持数据的局部几何结构的同时,最大化样本的全局与近邻样本的差异信息,因此该算法不但能够揭示样本的全局结构而且可有效地防止过学习问题,同时为了进一步增强算法的识别性能对所求取的投影矩阵进行了正交化约束,最后给出了该算法的非线性拓展.人脸库上的实验结果表明所提方法是可行的和有效的.     

基于离散曲率的边折叠网格简化算法

在以往的网格简化算法中,大多是采用空间几何距离作为简化准则.几何距离能很好地控制简化后的网格与原始网格之间的误差,但在保持形状特征上相对较弱.本文提出的网格简化算法是根据网格顶点的曲率,采用边折叠的方式来减少低频区域的网格顶点密度.由于曲率能很好地刻画网格形状,故本文的算法能较好地保持原始网格的形状特征.     

多元代数方程组解的重数的计算

本文利用多项式理想对偶基的理论给出了当代数方程组只有孤立解(即零维理想的零点)时解的重数的一个算法,同时得到了零维理想有重零点的几个判定准则.     

边界形状对二维斜面颗粒流的影响

用实验方法研究了不同边界形状下二维斜面颗粒流在通道中的分布.结果表明,边界形状对二维斜面颗粒流有重要影响,粗糙边界条件下,颗粒流量密度在通道中横向呈对称马鞍型分布,且峰值位置与边界形状有关.对锯齿形边界,颗粒流量密度的峰值位置随斜面倾角（sinθ）的增大往中心区域移动,墙体附近20～30 d（d为颗粒直径）区域内颗粒流量密度随斜面倾角的变化呈指数衰减,衰减指数在2～3之间;对于半圆形边界,峰值位置始终出现在墙体附近20～30 d区域内,并且此区域内的颗粒流量密度随斜面倾角（sinθ）基本呈线性变化.     

奇异Hamilton微分系统极限圆型判别准则

在微分系统（Ⅰ）为极限圆型的一个判别准则的基础上,考虑了微分系统（Ⅱ）,并主要采用上、下解法进一步讨论了（Ⅰ）为极限圆型的另一个判别准则,并得到了相关结果.     

基于距离场的二维偏移曲线快速生成方法

提出了一种快速生成二维偏移曲线的方法.对于无自相交的二维多边形曲线,该方法能构造无自相交、保留准确尖锐特征的二维等距偏移曲线.算法的基本思想:先在一个均匀网格上根据给定的曲线采样一个局部有向距离场,然后使用等值线抽取方法从有向距离场中获取偏移曲线.在构造局部距离场时引入3个过滤器,在远离偏移曲线的区域消除大量冗余计算.采用经典MS(marching square)方法抽取初始多边形偏移曲线,通过一个混合解析解和二分搜索方法,快速计算得到偏移曲线与网格边的准确交点.根据最近点位置信息对初始多边形偏移曲线进行简化和特征重构(如尖角和圆弧),构造无自相交、顶点数少、具有尖锐特征、含混合直线和圆弧段的准确偏移曲线.大量数据实例说明该方法性能良好.     

基于改进的FA优化二维Otsu图像分割算法

针对一维最大类间方差算法(1-Otsu)抗噪性能较低、二维最大类间方差算法(2-Otsu)计算复杂度高、实时性差的问题,提出一种基于改进的萤火虫算法(FA)优化二维Otsu图像分割算法(FA-2-Otsu).首先,通过引入步长调整函数改进原有固定步长因子,使得FA中步长可随迭代次数及收敛需求自适应获得;然后,通过改进的FA算法优化2-Otsu距离测度函数的寻优过程,仅搜寻萤火虫位置更新点的最大亮度值,获得最佳阈值,以此进行图像分割.在经典Lena图与boat图上进行实验,结果表明:本文所提算法比1-Otsu抗噪性能强,较2-Otsu分割效率高,在保证香农熵、区域对比度基本不变的前提下,算法分割时间减少了约26.0%.     

一种新的基于Bloom filter数据结构的数据消冗算法

针对以往数据消冗算法存储消耗高,时间消耗久以及重复率检测效果不是十分理想,引入Bloom filter数据结构将大数据进行降维处理,提出了一种新的数据消冗算法,该算法首先利用完全文件检测算法对数据进行检验匹配,通过的数据块再利用CDC分块检测算法进行进一步检测匹配,依据余弦相似度公式以及Hamming距离值计算数据相似度,最终完成数据消冗。仿真实验结果表明本文提出的数据消冗算法综合性能良好,既确保了检测数据重复率的准确性又提高了数据检测速度,同时降低了存储开销。     

基于衰减 SPECT 投影数据的重建研究

基于 Novikov 反演公式针对扇形束投影得到了一种过滤背投影(FBP)算法,利用欧拉公式预先完成了取实步骤,使结果中不再需要取实,大大简化了后期的数据处理计算。同时采用坐标变换,使该算法能分别从平行束和扇形束几何特征下获取投影数据中重建图像。     

基于信号飞行时间与误差分析的改进无线传感网络Bounding-box定位算法

为提高无线传感网络定位算法的实效性,针对Bounding-box定位算法定位精度不足的问题,提出了基于信号飞行时间与误差分析的改进Bounding-box定位算法。该算法根据累计距离误差,在正方形重叠区域重新划分离散小方格,然后按照累计距离误差最小化准则,选择对应离散小方格的中心点坐标作为待定位节点的定位位置。通过仿真实验表明,提出的改进Bounding-box定位算法,在距离测量精确和小误差情况下,能够明显提高定位精度。此外,真实环境实验表明,在采用信号飞行时间作为距离测量技术的条件下,提出算法的定位误差最小。更多还原     

基于自适应和变游走方向的改进狼群算法

针对狼群算法涉及参数较多、步长参数无法动态调整、游走方向固定等缺点,提出了一种基于自适应和变游走方向的改进狼群算法.该算法改进了游走行为、召唤行为、围攻行为3个主要步骤的移动步长,特别是当游走行为的试探方向改进后,每头狼都能根据头狼位置的变化自动调节移动步长、更换游走方向,从而简化参数设定,提高收敛速度和求解精度.仿真结果表明,改进算法在低维单峰函数求解精度上较原算法有明显改善,亦进一步提高了高维多峰函数的求解精度.     

一种适合软件无线电的GMSK时钟和载波相位联合估计算法

利用最大似然估计准则,针对GMSK提出了一种不需要前导字的前馈载波相位和时钟误差联合估计算法,可用于通用的软件无线电结构.给出了这种算法的性能仿真,结果表明算法的误差方差接近参数估计的理论下界--修正Cramer-Ra0下界,在高信噪比下比目前其他算法的性能更优,而且可以工作在更低采样率下.算法复杂度低,可以节省硬件资源,增加软件无线电的信号处理带宽.     

感冒咳嗽颗粒高效液相色谱指纹图谱

采用高效液相色谱法分别分析了4个不同厂家的11个感冒咳嗽颗粒样品、6种原药样品和1个原药混合样品,利用中药指纹图谱相似度软件及主成分分析投影判别法对实验数据进行分析.结果发现,不同厂家的感冒咳嗽颗粒存在显著性差异.使用主成分分析和相似度分析能对样品进行判别,结合原药及原药混合样品色谱图对感冒咳嗽颗粒中的有效成分进行研究,结果表明,该方法能够鉴别中药质量.     

用二维阶次规正不变矩识别三维目标

论述了用二维投影图像的矩不变量来识别三维目标的方法．该方法有效地降低了目标识别的维数，简化了目标匹配和识别的算法．通过考察阶次规正不变矩ＯＮＭＩ的性能，证明ＯＮＭＩ有效地减小特征量的动态范围并提高了其抗噪性．分类结果表明，该特征量平衡方法比加权因子法更有利于目标的识别分类     

应用高效液相色谱法和化学计量学研究藿香正气水指纹图谱

采用高效液相色谱获得藿香正气水的色谱指纹图谱,利用基于主成分分析的投影判别法和聚类分析法分析实验结果.结果表明,不同厂家生产的藿香正气水存在显著差异,且主成分分析投影判别法和聚类分析法均能对样品进行正确分类,从而建立了识别不同厂家藿香正气水的方法,能有效地控制中药藿香正气水的质量.     

合成孔径雷达图像统计滤波降噪方法

基于统计滤波方法需要在尽可能大的同质区域内进行滤波处理的要求，根据MHR和EPOS算法采用的可变窗口思想，提出了从八个不同方向上逐步扩大窗口，直到出现边界的搜索算法，在保持图像边界信息的同时滤除了斑点噪声的影响。对于噪声统计量，提出了利用了比例图来估计其大小的方法，并由此求出搜索的域值，实验结果表明，该方法处理的SAR图像质量在噪声滤除和边缘保持方面比传统算法有了明显改进。     

自适应权重的GPSR压缩感知重构算法

在压缩感知信号重构的过程中,为使投影梯度稀疏重构算法（GPSR）在保持低复杂度的同时,能有效提高重构性能,引入了自适应思想,给重构模型添加具有惩罚意义的权重系数,以寻找算法复杂度和精度之间的最佳平衡点;根据解的收敛进程不断调整权重值,以加速收敛.仿真实验表明：在相同条件下,该算法的计算效率优于传统的GPSR算法和典型的OMP算法,能在较短的运行时间内大幅度提高重构精度.     

可变高度激光里程计在室内不平整地面环境下的地图构建

针对可变高度激光雷达的结构特点提出了一种基于线、面特征的匹配算法, 并应用于存在不平整地面的结构化的室内环境. 首先提取激光点云中的边缘点和平面点, 并使用随机抽样一致性算法拟合成线段和平面; 然后根据线段与平面几何关系提出特征匹配条件, 完成特征之间的匹配; 利用特征间的匹配关系构建约束方程求解机器人位姿; 最后把机器人竖直方向位姿变换信息补偿到激光点云中, 并把纠正后的有一定高度的激光点云压缩成二维激光构建室内栅格地图. 实验结果表明, 与常用的二维激光同时定位与构图算法Gmapping对比, 在地面不平整的室内环境构建的地图得到了改善, 提高了移动机器人的构图精度.