基于自适应小波变换和矢量量化的图像压缩编码

运用小波变换进行图像压缩的算法其核心都是小波变换的多分辨率分析以及对不同尺度的小波系数的量化和编码 .本文提出了一种基于能量的自适应小波变换和矢量量化相结合的压缩算法 .即在一定的能量准则下 ,根据子图像的能量大小决定是否进行小波分解 ,然后给出恰当的小波系数量化 .在量化过程中 ,采用一种改进的LBG算法进行码书的训练 .实验表明 ,本算法广泛适用于不同特征的数字图像 ,在取得较高峰值信噪比的同时可以获得较高的重建图像质量 .     

经济风险的一个量化模型

Based on the analysis for economic activity of businesses,in this paper the author set up a mathematical model to evaluate the economic risk,and explain its application in a case.     

解探索性问题的四种策略

探索性问题,已是新高考命题的一个热点和亮点.它以非完备性、不确定性、发散性和探究性为主要特征,以规律探索、量化设计、对象构造、模型建构、命题组建、情境研究为常见设计模式,解题者除了要有敏锐的思维品质和扎实的数学功底外,还须具备较强的综合分析与独立解题能力.本文选取部分高考试题或其变式,谈谈它的解题策略问题.1“退中求进”策略当问题本身具有“归纳”信息或难以确定其基本类型时,可先取若干“初值”进行试验(退),发现某种规律后作出一般性归纳(进),最终可使问题获得解决.例1已知点的序列An(xn,0),n∈N*,其中x1=0,x2=a(a>0)…     

农、兽药及工业化学物残留量分析中样品前处理微量化学法技术研究

建立了一种用于残留物分析样品处理的微量化学法(MICCM)体系,提出了该体系的基本概念、原理、单元操作,选择了一套基本系列设备和器具,并将这一体系用于检测不同样品中的农药、兽药、工业化学物残留量及食品添加剂。实例中,各方法检测限、回收率、变异系数的实验数据均达到了国际上对残留量分析方法的技术要求。该体系与经典常量化学法(MaCCM)样品处理体系相比,具有快速、简便、工效高,节省人力、试剂材料、能源以及占用场地小等多种优点。残留物分析可广泛用该体系取代经典法样品处理体系。     

微量滴定装置及滴定分析微量化初探

设计了一种简易的微型化滴定分析装置，取样量仅需１～２ｍｌ，滴定操作简便，易于操作，而且可节省滴定剂。其滴定分析的准确度、精密度与常规方法相当。     

李克特式量表与模糊语言量表计分的差异比较——以梯形模糊数仿真为例

李克特式量表是社会科学研究中常用的计分方式,但也有为数不少的研究采用模糊语言量化方式.为了了解模糊语言的计分性质,文中以梯形模糊数为例,对李克特式量表与模糊语言的计分误差进行了比较.仿真结果表明,模糊语言量表计分误差小于李克特式量表,从而为模糊语言量表的应用者以及相关的研究者提供了参考.     

带约束集值均衡问题的近似Henig有效解

在Hausdorff局部凸拓扑线性空间中引进了带约束集值均衡问题近似Henig有效解的概念.在没有任何凸性假设下,利用非线性泛函建立了该解的必要和充分最优性条件.特别地,通过减弱泛函的性质建立了该解的另一充分最优性条件.     

Advances in Doppler OCT

We review the principle and some recent applications of Doppler optical coherence tomography (OCT). The advances of the phase-resolved Doppler OCT method are described. Functional OCT algorithms which are based on an extension of the phase-resolved scheme are also introduced. Recent applications of Doppler OCT for quantification of flow, imaging of microvasculature and vocal fold vibration, and optical coherence elastography are briefly discussed.     

SOLVING A CLASS OF INVERSE QP PROBLEMS BY A SMOOTHING NEWTON METHOD

We consider an inverse quadratic programming （IQP） problem in which the parameters in the objective function of a given quadratic programming （QP） problem are adjusted as little as possible so that a known feasible solution becomes the optimal one. This problem can be formulated as a minimization problem with a positive semidefinite cone constraint and its dual （denoted IQD（A, b）） is a semismoothly differentiable （SC^1） convex programming problem with fewer variables than the original one. In this paper a smoothing Newton method is used for getting a Karush-Kuhn-Tucker point of IQD（A, b）. The proposed method needs to solve only one linear system per iteration and achieves quadratic convergence. Numerical experiments are reported to show that the smoothing Newton method is effective for solving this class of inverse quadratic programming problems.