稀疏阈值的超分辨率图像重建

为了解决基于字典学习的超分辨重构算法耗时过长的问题,提出了基于稀疏阈值模型的图像超分辨率重建方法。首先,将联合字典理论与图像块稀疏阈值方法相结合,训练得到高、低分辨率过完备图像字典对。接着,通过稀疏阈值OMP算法对图像特征块进行稀疏表示。然后,通过高分辨率字典重构出初始的超分辨图像。最后,通过改进迭代反投影算法对初始的超分辨图像进行全局优化,从而进一步提高图像重构质量。实验结果表明,超分辨图像重构平均峰值信噪比(PSNR)为30.1 d B,平均结构自相似度(SSIM)为0.937 9,平均计算时间为10.2 s。有效提高了超分辨重构的速度,改善了重构高分辨图像的质量。     

基于神经网络的NMR谱图自动相位校正综合算法

目前,已有多种算法被应用在核磁共振谱图自动相位校正中,由于各种算法本身特性和所基于谱图的具体特性的差异,不同算法对于特征不同的谱图的适用性也各不相同. 针对这一情况,文在综合研究多种现有自动相位校正算法的基础上,提出了一种基于神经网络的,可以根据谱图的特征来选取最合适的算法进行自动相位校正的综合算法. 实验表明,本算法可以获得比以往方法更好的计算结果.     

具有网络攻击的多传感器系统融合滤波研究

文章研究了具有纵向相关噪声和网络攻击的多传感器系统的信息融合滤波。针对子系统应用状态增广的方法,首先设计出单传感器滤波,其次推导出任意两个子系统滤波误差协方差阵,最后以仿真例子说明了算法的有效性。     

相幅法测量受迫振动共振频率

介绍了一种测量共振频率的方法.通过结合系统在受迫共振时的相位和幅度特性,提高了振动响应的对比度,降低了干扰的影响,能更精确测定系统的共振频率.这种测频方法能广泛运用于其它有类似幅频相频特性的系统.     

基于改进DPSO算法的并行测试任务优化调度研究

并行测试以减少测试时间和降低测试成本的强大优势,已成为当前自动测试系统发展的方向。针对并行自动测试过程中,测试任务调度复杂,难以优化的问题,以PSO算法为基础,通过对问题空间编码的重新定义,并运用交叉、变异算子给出了新的粒子位置的更新公式,提出了一种改进后的DPSO算法。依据并行测试完成时间极限定理,给出了并行测试任务调度的目标函数与约束条件。以某雷达电子装备并行测试系统中三块电路板并行测试为例,对改进的DPSO算法进行了仿真验证,得到了最优调度测试序列。结果表明：与遗传算法相比,改进后的DPSO算法迭代次数更少,寻优性能更好,适用于工程应用。     

面向信号的仪器控制模型研究

在复杂电磁场的背景下,捕获良好短波电台的信号是人们研究的重要议题。在研究短波跳频电台的的干扰特点的基础上,利用最小均方误差（Least Mean Squares,LMS）算法对干扰进行抵消。基于LMS算法的研究提出的变步长LMS算法函数建模;基于短波跳频电台的研究对,在Simulink环境下进行电台仿真建模。将新算法嵌入自定义模块中并与加干扰的电台模型联合仿真。仿真结果表明,新算法模块的加入可以有效对短波跳频电台的干扰进行抑制。自定义的LMS算法模型的建立对新算法的开发应用打下了基础、在复杂战场环境下有效保障短波跳频电台正常工作提出了新思路。     

改进蚁群PID-神经元解耦的CFB锅炉燃烧系统控制

床温和主汽压都是循环流化床锅炉生产运行中的重要参数,会直接影响机组的安全性和经济性。但由于这两者对象存在非线性、大时延、强耦合等特点,其现场控制效果一直不太理想。本文首先采用自适应神经元将床温和主汽压解耦,再利用具有分工特征的蚁群算法优化参数的PID控制器对两者进行独立控制。采用该算法优化常规PID控制参数,能够实现控制参数的快速寻优。该方案应用于循环流化床锅炉燃烧系统仿真,结果表明能有效实现系统解耦,且具有响应快、超调量小等优点,有效地提高了控制品质。     

基于PSO-SVR算法的氧乐果合成过程建模研究

针对氧乐果合成过程中温度控制具有参数时变、时滞后、非线性的特点,提出了一种基于改进粒子群算法的支持向量回归的建模方法。对于支持向量回归模型,3个参数(ε,C,γ)的选取很大程度上决定了其拟合的精度和泛化能力的好坏,采用改进的粒子群算法对参数(ε,C,γ)进行同时寻优,建立了改进的氧乐果合成过程PSO-SVR回归模型,该模型具有很好的学习能力和推广能力。实验结果表明,模型较好地体现了系统的动态特性,可用于氧乐果合成过程的模型预估控制,提高系统的控制品质。     

认知无线电网络中利用FEC和DE的多节点频谱感知算法

针对认知无线电网络(CRN)中空闲频谱感知困难的问题,本文提出了基于前向纠错和差分进化算法的多节点频谱感知算法。首先,利用基于差分进化算法的协同检测完成信号感知;然后,研究了信道噪声对频谱感知性能的影响;最后,分析了前向纠错技术在信道存在噪声时对频谱感知性能的影响。仿真实验将纠错和无纠错控制信道的不同信噪比作为依据,采用三种不同的检测方法评估了本文算法。仿真实验结果表明,在存在噪声的认知无线电网络中,本文算法提高了系统的性能和检测概率,且协同感知算法的性能随着节点数目的增加而提高,该算法适合应用于实时性要求较高的应用程序。     

二冷配水优化建模与混合自适应PSO算法求解

针对连铸二冷区生产环境复杂且存在着大量水雾干扰的情况,建立了连铸水量优化模型并提出了一种混合的自适应粒子群算法来求解连铸二冷水优化问题。依据冶金过程中的工艺要求建立了二冷水量优化模型,并在经典的PSO算法基础上提出了适合该问题求解了混合自适应PSO算法。由于连铸过程存在着偏微分方程约束,传统的优化方法容易陷入局部最优解,不能达到很好的动态优化效果。研究了粒子群算法,基于种群的多样性,不断的自适应的更新粒子群算法中参数,将禁忌搜索的方法和传统的粒子群算法结合,增强了算法的局部搜索能力和全局寻找全局最优的能力。将该算法应用到连铸二冷水动态优化中,实验结果表面该算法能够快速有效的求解该优化问题。该方法用于连铸二冷水优化是可行的、有效的。