单相电压源变换器减少开关次数调制算法的研究

作为基本的电力电子变换器,单相全桥结构两电平电压源变换器包括单相电压源逆变器、单相并网逆变器、单相电压源整流器和单相有源电力滤波器,具有广泛的应用场合。鉴于单相电压源变换器具有多解性,可以寻找一种减少开关次数的调制算法,以便降低开关损耗。本文根据三相电压源全桥结构两电平电压源变换器的最小开关次数调制算法,设计了一种适合单相全桥结构两电平电压源变换器的最少开关次数的调制算法,在理论分析的基础上,采用MATLAB/SIMULINK进行了仿真验证。     

施瓦兹函数的幂级数分析与计算

本文给出了单位圆内、外域的施瓦兹函数的幂级数形式、系数递推公式、未定参数间的关系式其及应用。对正多边形变换给出了较完整的系数计算公式。这些公式可以使计算结果逼近到任意精度,较之其他近似公式具有明显的优点。     

多用户MIMO系统中的一种基于博弈论的功率控制

多输入多输出(MIMO)系统是未来移动通信热点技术之一。单小区多用户MIMO多接入系统性能受限于同信道干扰。该文提出了采用博弈论的分析方法,对系统进行分布式功率控制,优化系统资源配置。仿真结果表明,该文建立的非合作博弈模型是合理的,而分布式功率控制算法也是有效可行的。     

Wavelet kernel Support Vector Machines for sparse approximation

Wavelet, a powerful tool for signal processing, can be used to approximate the target function. For enhancing the sparse property of wavelet approximation, a new algorithm was proposed by using wavelet kernel Support Vector Machines （SVM）, which can converge to minimum error with better sparsity. Here, wavelet functions would be firstly used to construct the admitted kernel for SVM according to Mercy theory; then new SVM with this kernel can be used to approximate the target funciton with better sparsity than wavelet approxiamtion itself. The results obtained by our simulation experiment show the feasibility and validity of wavelet kernel support vector machines.     

基于带通采样的椭圆球面波函数数值解法

针对椭圆球面波函数原数值解法存在计算量大、计算时间长的问题,提出了基于带通采样的新数值解法.新数值解法根据带通采样定理确定采样频率,利用原数值解法求得椭圆球面波函数带通采样值,对带通采样值进行上抽样、数字滤波和格拉姆-施密特正交化,求得椭圆球面波函数的近似数值解.理论分析和仿真结果表明,新数值解法能有效降低计算量、计算...     

基于支持向量机的极化SAR图像分类

极化合成孔径雷达可以同时得到地面场景在不同极化组合下的雷达图像,极大地丰富了获取的地物目标信息量。针对极化SAR图像特征提取和目标分类的困难,由4种基本极化组成样本向量,运用基于统计学习理论的支持向量机以及不同的核函数设计分类器,提出了一种新的极化SAR图像分类算法,并对实测极化SAR数据进行分类实验。结果表明,将支持向量机分类器应用于极化SAR图像分类中是可行和有效的,并且通过选择适当的惩罚系数,可以进一步提高分类效果。     

一类非线性系统的变边界层滑模变结构控制

针对一类不确定非线性系统,在系统的非线性动态函数满足可估计和有界两个基本假设的条件下,给出了此类系统基于非线性动态函数估计的一般滑模控制设计.然后论证了此类系统的变边界层滑动模态的存在性与可达性.所设计的变边界层滑模控制律除了具有一般滑模控制率的优点外,还能够有效消除滑模控制的高频抖振.数值仿真结果证明了所设计控制率的有效性.     

基于圆域分割耦合法则的图像篡改检测算法

为降低图像伪造算法的错误检测率和漏检测率,利用互相关函数(CCF),设计了基于圆域分割耦合最优相关法则的图像复制-粘贴篡改检测算法。引入FAST算子,计算像素点及其邻点的灰度值,准确提取图像特征点,并利用特征点对应的直方图信息求取其主方向;同时,在该方向上建立特征点的邻域圆,对该圆域进行分割,计算每个分割区域的梯度特征,获取相应的特征向量;利用互相关函数对特征点间的相关程度进行计算,构建最优相关法则,完成特征匹配。利用匹配特征点的特征向量,计算特征点间的欧氏距离,对特征点进行集群,定位复制-粘贴篡改内容,实现伪造检测。实验结果表明：相对已有的伪造检测技术,所提算法具备更高的检测准确率,且对旋转、缩放等内容修改表现出更高的鲁棒性。     

粒子群算法优化神经网络结构的研究

针对BP神经网络初始权阈值确定的随机性和隐含层节点数的不确定性,通过利用十进制粒子群优化算法（DePSO）和二进制粒子群优化算法（BiPSO）,同时优化神经网络的初始权阈值和结构。通过粒子群优化算法首先确定一个较好的搜索空间,然后在这个解空间里利用BP算法对网络进行训练和学习,搜索出最优解。通过函数拟合数值实验对该模型来进行训练和测试,相比其他算法,该模型可以获得较高的预测精度,结果表明该方法是可行的。     

一种构造系数的自相关函数特征提取算法

由于遥感影像具有数据量大、维数高和不确定性等特点,遥感影像的分类已经远远超出了人的分析和解译能力,为了达到理想的分类效果,提取深层次空间结构信息的需求越来越强烈。根据各类样本的均值和方差构造加权系数,对样本的自相关函数进行加权,提出1种新的自相关函数特征提取算法,以改善样本不足造成的分类精度较低问题;采用支持向量机方法,对新的样本数据进行训练与分类性能研究。实验结果表明分类精度提高,在一定程度上能够反映遥感影像的深层次空间结构信息,验证了此算法的有效性与可行性。