基于FFT的区域周长的快速算法

本文给出了一种计算封闭区域周长的新方法，采用快速傅立叶变换为计算工具。实践证明，该方法运算速度快，精度高。     

平行六边形区域非均匀节点快速傅立叶变换

本文研究平行六边形区域上的非均匀节点离散傅立叶变换的快速算法及其实现．首先在晶格（Lattice）的框架下建立了平行六边形区域上的非均匀节点离散傅立叶变换（NDFTH）．在此基础上设计了平行六边形区域上的非均匀节点快速傅立叶变换（NFFTH）算法．其核心思想是以局部性态良好的窗口函数为基底,以平行六边形区域上均匀节点快速傅立叶变换（FFTH）为时空域和频域转换工具,通过在时空域和频域上截取其展开级数的少量几项来陕速近似计算,最终降低其计算复杂度．数值计算结果表明,本文算法是合理、稳定、高效的．     

快速傅立叶变换中的一种倒位序生成法

快速傅立叶变换是离散傅立叶变换(DFT)的一种快速算法,它的出现使DFT的计算大大简化,运算时间可缩短一、二个数量级,从而使得离散傅立叶变换在信号分析与处理领域中得到了广泛的应用。在应用软件和硬件程序设计中要实现快速傅立叶变换算法,均涉及到序列的倒位序排列问题。针对该问题提出倒位序生成法,直接计算各自然顺序位置的倒位序数值,然后通过变址运算完成原数列的倒位序的排列。该方法对任何满足N=2M点的快速傅立叶变换,能很快实现其变换中序列的倒位序排列。该方法只涉及倒位序十进制数和顺序十进制数,不用对二进制数进行转换,简单易行,仿真实验结果证明算法可靠有效。     

快速傅立叶变换的分析与C#实现

为了透彻地理解傅立叶变换的进行过程,通过手工运算模拟,逐步展示了一个8点序列的离散傅立叶变换。在认识到其变换方法的瓶颈之后,为了提升变换效率,基于快速傅立叶变换的理论,详细分析了基本的快速傅立叶变换的实现过程。把快速傅立叶变换用三个循环进行解析,按照蝶形算法,最终用C#代码表达并且实现完整的变换功能。     

基元全息图的计算机模拟及其数字重现

介绍了一种基元全息图记录和重现过程的计算机模拟算法.该算法将计算全息与数字再现相结合,模拟光线的衍射与传播,实现了同轴全息图和离轴全息图的记录,并用快速傅立叶变换算法(FFT)实现全息图的数字重现.     

遗传算法在周期信号傅立叶变换中的应用

为了克服周期信号进行傅立叶变换时各次谐波幅度值需要进行复杂的理论计算问题,提出一种利用遗传算法进行周期信号傅立叶变换的方法,介绍了周期信号傅立叶变换和遗传算法的基本原理;给出了使用遗传算法对周期信号进行分解适应度函数的实现方法和确定各次谐波幅值计算的方法。并提供使用遗传算法对周期信号进行分解的具体步骤。仿真实验结果表明:该方法能够满足周期信号傅立叶变换的要求,与周期信号傅立叶变换理论计算方法相比,其突出优点是算法简单,易于实现。     

基于TMS320C6201的离散分数阶傅立叶变换快速算法详细实现

各种离散分数阶傅立叶变换DFRFT(Discrete Fractional Fourier Transform)算法的发展促进了分数阶傅立叶变换FRFT(Fractional Fourier Transform)在数字信号处理领域的应用。本文首先介绍了FRFT的定义和特性,并给出了几种DFRFT计算方法的比较。在对Ozaktas提出的DFRFT快速算法理论分析基础上,本文给出了基于TMS320C6201定点数字信号处理器DSP(Digital Signal Processor)的快速算法详细实现。该详细充分利用FFT计算和数学处理来有效降低算法的运算量。     

也谈《利用栈计算屏幕上某一区域的面积》

看到贵刊1997年第5期上肖丹的文章《利用栈计算屏幕上某一区域的面积》,文中阐述了用栈实现某图形区域面积的计算方法,但该算法并不理想。本文以计算同种颜色表示的图形区域面积为例,详细介绍以循环队列来实现该功能的一种新算法,经大量试验证明该算法较原算法节省了1500K(约1.5M)的内存空间,速度是原算法的几倍甚至几十倍。     

平行十二面体区域上的快速离散傅立叶变换及其并行实现

§1.引言 快速傅立叶变换在信号处理、多媒体压缩、模式识别、计算化学等众多领域有着广泛的应用,它是公认的二十世纪最重要的十个算法之一.2002年高性能计算界影响最大的成果之一即是Mitsuo Yokokawa等在Earth Simulator上利用三维FFT成功的计算了网格尺寸为2048 × 2048×2048的湍流问题.但现有的快速傅立叶方法在实现高维傅立叶变换(HFT)时多是通过张量积方法将高维问题转化为低维问题来解决,它所能处理的区域     

基于Fourier-Mellin变换的图像配准算法及性能研究

快速傅立叶变换(FFT)改进了离散傅立叶变换(DFT)的计箅过程,被广泛应用于数字图像的实时处理中.在相位相关技术的基础上,提出了一种新的图像配准算法,即在需要配准的两幅图像中心选取相同区域大小,进行Fourier-Mellin变换,变换后是一个二维脉冲信号,由此而得到图像配准参数.实验结果表明了该算法的有效性和可靠性.     

一个新的差别矩阵及其在决策表中的应用

在利用差别矩阵求解决策表的相对核方法中,针对HU方法的错误,人们提出了各种各样新的差别矩阵及求相对核的方法,但计算代价高.把决策属性与条件属性放在一起构造出一个新的差别矩阵,得到了差别矩阵的若干性质和定理.在此基础上提出了求决策表的正区域、相对核、相对约简和最小约简的新算法,分析了该算法的时间复杂性.理论分析和实例表明,与现有的属性约简算法相比,该算法的时间复杂性较低.     

新的基于图像显著性区域特征的织物疵点检测算法

鉴于织物疵点类型的多样性和传统人工检测方法的低效率,为更有效地检测织物疵点,提出一种新的基于图像显著性特征的织物疵点检测方法——SGE。将原织物图分成相同两份:一份利用改进的基于频率的显著性区域(FSR)方法提取区域特征,粗定位疵点位置。另一份先Gabor滤波,取Gabor模图为输出特征;再利用基于像素的显著性区域(PSR)方法进行区域特征提取,细定位疵点位置;然后利用最大熵分别对粗细定位的疵点图进行分割,再融合;最后描绘轮廓,计算周长和面积,去除孤立点,得最终检测结果。采用OpenCV算法库,选取了4种具有代表的织物疵点图片进行验证。实验结果表明,这种粗细定位疵点的方法能够获得较好的检测结果,无需事先学习,能够满足实时性要求。     

近似查询中重叠区域的扫描计算

根据R*树节点硬盘主引导记录(MBR)特征,在不改变最小外包矩形特征的前提下,通过区域扫描对正交MBR重叠区域边界建立二叉线段树,以此为基础分别计算面积和周长,有效改善了R*树节点结构。理论分析和实验均表明,与未经过重叠区域计算的R*树相比,经计算的R*树节点比较次数平均下降了近60%,准确率提高了约60%。     

基于CUDA架构的FFT并行计算研究

FFT（快速傅里叶变换）是基于提高DFT（离散傅里叶变换）计算的高效算法,它在众多科学和工程领域都得到了广泛的应用。自FFT算法出现以后,从早期的以降低复杂度到近年以来的大规模并行FFT计算,各种优化算法得到广泛的研究。在并行运算领域中,随着可编程的、并行化GPU的不断推广,特别是通用并行统一计算架构CUDA的出现,极大增强了GPU的计算能力,在编程和优化等方面都有显著地提升。鉴于此,本文在分析FFT算法实现的基础上,研究了一种适合GPU运算的FFT并行计算方法,并通过CUDA架构实现了FFT算法在GPU上的运算。该方法的引入在理论不计算数据传输的情况下,使一维FFT运算时间的复杂度由O（N logN2）可以降到O（N/rlogN2）。通过验证,本文提出的CUDA的并行FFT方法得到较好的加速效果,在精度计算上也符合实际的要求,从而证明了该方法的正确性和有效性。     

基于视频对象的区域分割及其应用

为适应MPEG-4基于对象的应用,提出一种基于视频对象的区域分割算法。在视频对象的指导下,利用均值漂移进行分割,性能比传统均值漂移算法在计算时间、占用内存等方面均有提高,适用于运算速度要求高和处理器资源有限的情况。将分割结果应用于区域指导的图像插值,能保证较快的处理速度和兴趣区域较好的图像质量。实验结果证明了该方法的有效性。     

融合mean shift和区域显著性的彩色图像分割算法

提出了一种无监督的提取图像中显著区域的彩色图像分割算法。首先,运用mean shift算法对图像进行分割,得到初始的分割结果;然后,根据给出的区域显著性的定义和区域合并策略,对初始分割结果进行合并,得到最终的分割结果。仿真结果表明,对于大多数测试图像,该算法都能获得很好的分割结果,并且具有较高的运行效率。     

一种新的MDCT快速算法

改进型的离散余弦变换（Modified disrete cosine transform）作为良好的时频分析工具在单频编码中广泛应用。本文提出了一种基于快速DCT变换的MDCT快速算法,与其他文献的算法相比,其运算量明显减少。     

一种基于区域收缩的运动分割算法

运动分割需要估计出每个运动的运动模型参数和运动支持区。为准确地确定运动支持区,在最大后验边缘概率(MPM-MAP)算法的基础上,提出了一种新的基于区域收缩的运动分割算法,用于确定运动支持区。该算法先以属于某种运动概率最大的像素为备选像素,然后通过区域收缩选定备选像素密度最大的区域为支持区范围。此外,还提出了一种新的运动模型参数初值的估计方法,并将差分图像包围盒的确定和区域收缩相结合,用于运动模型参数的初值估计,该方法先估计运动区域,再估计运动模型参数,并通过运动分解、合并和消亡来获得准确的运动个数。实验结果表明,该方法是有效的。     

关于r-循环矩阵的开平方运算

当r=1时(此时r可省略),A为通常的循环矩阵。当r=0时,为文[3]中的上三角形Toeplitz矩阵。当r=-1时,为通常的反循环矩阵。 r-循环矩阵是一类很重要的特殊矩阵,它在数字图象处理、线性预测、自回归滤波器设计、计算机时序分析及工程计算等领域有着广泛的应用,近年来,对其特性及有关快速算法