一类自适应运动网格的ALE方法

从积分形式的二维Lagrange流体力学方程组出发,使用ENO高阶插值多项式,推广了四边形结构网格下的一阶有限体积格式,构造一类结构网格下的高精度有限体积格式.结合有效的守恒重映方法,发展一类高精度的ALE方法,并结合自适应运动网格技术,进行ALE方法的数值模拟,得到预期的效果.     

一种可选的电离层TEC区域重构方法

电离层总电子含量(total electron content, TEC)区域重构常采用克里金空间插值方法,该方法基于电离层TEC数据的位置关系及相关性等特征,同时满足空间加权估计的无偏性和最优性特征,因此被广泛应用.但克里金空间插值方法拟合变异函数时,传统理论变异函数模型面临函数曲线固定、空间细节变化无法反映以及模型选取人为主观等问题.为解决上述问题,文中提出一种可选的电离层TEC区域重构方法,从TEC数据的空间变化特征出发,采用最小二乘支持向量机（least squares support vector machine, LS-SVM）拟合实验变异函数,能够更精确地刻画变异函数,反映电离层TEC空间变化趋势.为验证本方法的准确性,选用中国陆态网地基GNSS台站三组不同时刻穿刺点垂直TEC (vertical TEC, VTEC)值作为实测数据,同时选用普通克里金空间插值方法中的指数理论变异函数模型、球状理论变异函数模型以及LS-SVM理论变异函数模型进行实验对比.三组实验结果表明,本文方法计算的均方根误差(root mean squared error, RMSE)分别为1.54 ...     

地海面目标电磁散射的精确建模和数值计算

对地海面环境中的跨界面导体目标电磁散射进行精确建模与高效计算.在混合位积分方程和索末菲积分快速计算方法的基础上,着重讨论了格林函数的列表与空间插值方法,以提高阻抗矩阵的生成速度,很大程度上克服了由于目标跨界面而导致的数值计算上的困难.给出了几个典型的条件下的半埋结构和海面舰只的电磁散射模拟结果,验证了数值方法的有效性.     

一种从低分辨率图像序列获取高分辨率图像的算法

在某些应用领域,常常需要得到目标的高分辨率图像,考虑到在这些应用场合中,往往可以获得对同一景物或目标的多帧图像,本文提出了一种基于亚像素级图像配准与类似于中值滤波插值的从多幅低分辨率(LR)图像中获取一幅高分辨率(HR)图像的算法。算法首先采用梯度方法计算出LR图像之间的位移量,经过图像配准后,每个HR像素点被赋予其作用域内所有LR像点值的中值。仿真结果表明,该算法简单有效,既能提高图像分辨率,又能较好地去除非线性噪声。     

两帧图像的"亚象元"技术提高探测图像的空间分辨率

给出两帧图像“亚象元”成像系统的调制传递函数 ,由此分析得出 ,这种技术将采样频率提高 1.4倍 ,适用于探测器占孔比接近 1,按照“亚象元”数字图像的特征 ,进行三种不同插值方法的研究。模拟“亚象元”成像证明 ,两帧图像“亚象元”技术能使图像的空间分辨率提高 1.3 3倍 ,再经过插值处理后 ,图像的空间分辨率进一步提高 ,接近于 2倍的理论值 ,图像质量略逊于四帧图像的亚象元级像。以一块分辨率板作为目标物的实验研究表明 ,两帧图像的“亚象元”成像 ,配合去卷积、图像增强以及插值等数字图像处理 ,空间分辨率得到提高     

基于Levenberg-Marquardt算法的图像拼接

Levenberg-Marquardt(简称LM)算法是高斯-牛顿法和梯度下降法的结合,既有高斯牛顿法的快速收敛性,也有梯度下降法的全局搜索特性.将LM算法应用于图像拼接过程中变换矩阵的参数自动优化中,通过对多个对应点的自动优化后,可以较快得到变换矩阵,从而实现图像拼接.在LM算法中,以对应点距离的平方和作为目标函数,给出此方法详细的实现过程与结果.与以灰度差平方和为目标函数相比,避免了提前采用插值算法,从而求得的M变换矩阵更精确.结果表明,该方法实现图像拼接的精度高,速度快.     

一个10位、50MS/s CMOS折叠流水结构A/D转换器

在 0.6μmDPDM标准数字CMOS工艺条件下 ,实现 10位折叠流水结构A/D转换器 ,使用动态匹配技术 ,消除折叠预放电路的失调效应 ;提出基于单向隔离模拟开关的分步预处理 ,有效压缩了电路规模 ,降低了系统功耗 .在5V电源电压下 ,仿真结果为 :当采样频率为50MSPS时 ,功耗为 12 0mW ,输入模拟信号和二进制输出码之间延迟为2.5个时钟周期 ,芯片面积 1.44mm2 .     

单频信号快速频率估计算法比较及改进

本文首先讨论并分析了各种插值DFT(离散傅里叶变换)算法,然后提出了一种实正弦信号的快速插值频率估计方法。该方法只需 3个DFT变换系数的实部构造频率修正项,计算量低,具有精度高、测频速率快的特点。计算机模拟和FPGA仿真均证实了该方法的有效性。     

CFA图像插值算法在DSP实时系统上的应用

彩色滤波阵列(CFA)格式的图像需要进行图像插值,才能获得全彩色图像.但是,由于相机噪声的存在,不仅该点的彩色信息失真,同时还会影响邻近像素利用该点信息进行插值的图像颜色.为了得到高质量的全彩色图像,采用了一种基于梯度的滤噪插值算法,在保留了图像边缘和细节信息的同时,滤除了噪声,使图像的信噪比提高了近1倍;由于这种数字相机没有白平衡处理,使插值恢复的彩色图像颜色与实际景物相比存在较大差异,为了消除这种差异,实现了自适应白平衡校正方法,使图像方差提高了近20％,与人眼观察到实际景物的颜色更接近;整个彩色编码算法应用了DSP的并行流水线技术,保证了其在DSP上运行的实时性,处理频率达到25Hz.     

非局部相似性去马赛克算法

单传感器数码相机得到的色彩图像在每一个像素点处只有一种色彩值,为了得到一幅全彩色图像,需要在每一个像素位置上估计出另外两个缺失的色彩值。现有主要算法都是利用像素的相关性进行估计和插值,在那些边缘色彩跳变处和色彩高饱和度处容易估计失误,出现所谓的马赛克失真。为了克服这类马赛克现象,本文提出了一种利用图像的非局部相似性,即利用处于图像中不同位置处的像素点往往表现出很强的相关性这一特点,结合图像内容的局部平坦度自适应去马赛克的插值算法。该算法,首先根据相似度函数搜索与被插像素最相似的像素,然后利用区域水平和垂直方向的梯度组算子来计算区域的平坦度,从而根据相似程度和平坦度自适应地选择图像块进行插值。实验结果表明,相对于传统插值算法,该算法提高了图像的峰值信噪比,锐化了图像的纹理和边缘,减少了虚假色和锯齿现象,改善了图像的视觉效果。