稀疏数集中的华定理

本文研究了Piatetski-Sharpiro素数集中的华定理,利用圆法和先进的素变量三角和估计,得到了一个大整数能表示成两个Piatetski-Sharpiro素数与一个Piatetski-Sharpiro素数的k次方和的形式.该结果是华林哥德巴赫问题的一种推广.     

Image reconstruction tomography with only a method for laminar optical single Monte-Carlo simulation

Laminar optical tomography （LOT） is a new mesoscopic functional optical imaging technique. Currently, the forward problem of LOT image reconstruction is generally solved on the basis of Monte-Carlo （MC） methods. However, considering the nonlinear nature of the image reconstruction in LOT with the increasing number of source positions, methods based on MC take too much computation time. This letter develops a fast image reconstruction algorithm based on perturbation MC （pMC） for reconstructing the absorption or scattering image of a slab medium, which is suitable for LOT or other functional optical tomography system with narrow source-detector separation and dense sampling. To calculate the pMC parameters, i.e., the path length passed by a photon and the collision numbers experienced in each voxel with only one baseline MC simulation, we propose a scheme named as the trajectory translation and target voxel regression （TT＆TVR） based on the reciprocity principle. To further speed up the image reconstruction procedure, the weighted average of the pMC parameters for all survival photons is adopted and the region of interest （ROI） is extracted from the raw data to save as the prior information of the image reconstruction. The method is applied to the absorption reconstruction of the layered inhomogeneous media. Results demonstrate that the reconstructing time is less than 20 s with the X - Y section of the sample subdivided into 50 × 50 voxels, and the target size quantitativeness ratio can be obtained in a satisfying accuracy in the source-detector separations of 0.4 and 1.25 mm, respectively.     

用于单载波频域均衡水声通信的可分近似稀疏信道估计

针对单载波频域均衡水声通信中信道估计易受噪声干扰的问题,提出了一种低复杂度的信道估计方法。考虑水声信道的时域稀疏特性,导出频域输入、输出信号与信道冲激响应的关系式,并引入稀疏正则项,构造稀疏信道估计的目标函数。然后利用可分近似对目标函数进行迭代优化,再经过稀疏化与去偏处理,得到信道传递函数的最终估计。最后,利用数值仿真和海试数据对所提出方法的性能和运算效率进行评估。较之传统信道估计方法,所提出的方法在估计精度和计算复杂度方面具有一定的优势。     

稀疏正交联合约束多通道非负矩阵分解声信号分离算法

针对复杂环境下多通道声信号分离问题,提出稀疏正交联合约束多通道非负矩阵分解声信号分离方法。首先设计基于多通道扩展坂仓斋藤(Itakura-Saito,IS)散度的稀疏正交联合约束项构造代价函数,给出信号稀疏和信号正交约束辅助函数,实现代价函数最小化求解。然后通过迭代更新规则设计,得到稀疏正交优化的多通道非负矩阵分解基矩阵和系数矩阵,讨论了稀疏正交约束对基矩阵和系数矩阵稀疏性与连续性影响。最后基于多通道信号空间特性,进行了非负矩阵分解基聚类以获得多通道非负矩阵分解声信号的分离结果。双通道音频数据与四通道声学目标分离实验数据测试表明,对音频数据,所提算法在性能指标信号失真比(SDR)上提高了0.84dB,对于直升机声源数据,所提算法在SDR上提高了4.53dB。     

四波前横向剪切干涉仪的关键技术研究

四波前横向剪切干涉（QWLSI）是一种精度高、动态范围大、分辨率高、抗干扰能力强的瞬态波前检测技术。本文结合国内外相关研究工作,重点阐述了本课题组在分束器件设计、多方向横向剪切干涉图处理、测量误差校准等QWLSI的关键技术研究方面取得的进展。以关键技术研究为基础,本课题组开发了QWLSI的原理装置,其绝对测量精度（RMS）达到0.0038λ（2.4 nm,λ=635 nm）,重复测量精度（RMS）达到0.0004λ（0.25 nm,λ=635 nm）。QWLSI与商品化的夏克-哈特曼波前传感器的对比实验结果表明,两种仪器对含有第4～36项单项Zernike像差入射波前的测量结果基本一致。     

金属发动机叶片微小缺陷超分辨图像重建方法

针对金属发动机叶片细微缺陷边界对比度低、描述符不足等造成的检测困难问题,提出一种基于超分辨图像重建技术实现微小缺陷强化的方法。首先,为弥补固定分辨率常规图像量化能力不足的短板,设计基于光度立体的图像重建方法,在图像量化层面实现了叶片表面高对比度法向贴图重建;然后,针对微小缺陷采样描述符不足的问题,通过真实叶片图像来构建多角度、多姿态的数据集,采用基于像素损失的Charbonnier损失来改进超分模型的损失函数,从而实现图像的高分辨率重建,强化采样分辨率,最终实现量化以及采集两个层面的微小缺陷超分辨增强;最后,使用传统的Canny算子识别叶片表面缺陷边界。实验结果表明,所提方法可以免疫二维歧义性,相较于传统方法,最高可提升金属叶片表面微小缺陷检出率达24.3%。     

ʵʱ����ƽ�ⷴ�ݳ�����EAST PCS�еļ���

为提高等离子体实时平衡反演过程的精度和效率,开发了基于图形处理器(GPU)的P-EFIT程序.简要概括EAST PCS软硬件架构后,描述了并行实时平衡反演程序P-EFIT在EAST PCS中的集成工作.为了验证集成系统的正确性与可用性,用历史实验数据作了性能测试,满足实时控制的要求.目前P-EFIT已集成在EAST中并用于等离子体控制,EAST实验证明控制性能良好.     

结合背景差分和显著值筛选的运动检测算法

本文为降低背景干扰,提出了一种结合背景差分和显著值筛选的运动检测方法。该方法将VIBE运动检测方法看作一个前置处理过程,用于粗定位可疑目标区域。然后在这些可疑目标区域上,提出一种基于稀疏表示和组合Lasso回归的显著值计算方法,计算可疑区域图像块的显著值。最后通过滤除显著值过小的可疑区域图像块来降低背景干扰,提高运动检测的精确度指标。在Changedetection.net的数据子集上的仿真实验结果表明,该方法的召回率和精确度指标都较高,而且平均检测耗时少。     

Artificial neural network method for determining optical properties from double-integrating-spheres measurements

<正>Accurate measurement of the optical properties of biological tissue is very important for optical diagnosis and therapeutics.An artificial neural network(ANN)-based inverse reconstruction method is introduced to determine the optical properties of turbid media,which is based on the reflectance(R) and transmittance (T) of a thin sample measured by a double-integrating-spheres system.The accuracy and robustness of the method has been validated,and the results show that the root mean square errors(RMSEs) of the absorption coefficientμ_a and scattering coefficientμ'_s reconstruction are less than 0.01 cm~(-1) and 0.02 cm~(-1),respectively.The algorithm is not only very accurate in the case of a lower albedo(~0.33),but also very robust to the noise of R and T especially for theμ'_s reconstruction.