一种实现任意基FFT的快速整序算法

提出了一种数据整序快速算法,能对任意基FFT变换的数据进行快速整序。该算法对数据进行循环嵌套分组,简化了数据交换的判断条件,并减少了求解数据序号位倒序值的运算量。计算结果表明,当数据规模越大,该算法的数据整序时间较其他算法越少,并使基2-FFT的运算时间较用其他整序算法时减少1.3%~4%。较用直接整序方法时减少7%~19%。     

一类特殊DFT的快速算法

一般的DFT算法都假定输入和输出序列长度相等,实际的情况并非总是如此。鉴于此,文中讨论了输入和输出序列长度不相等的这类DFT的快速计算方法,其结果比Skinner的剪枝法和Sorensen,Burus的变换分解法更简洁高效。     

一种设计DFT调制滤波器组的新算法

针对离散傅里叶变换(DFT)调制滤波器组的设计较为复杂的缺点,提出了一种基于双迭代的设计算法．该算法将设计问题归结为一个简单的无约束优化问题,其目标函数是滤波器组的传递失真和原型滤波器阻带能量的加权和．由于该目标函数是关于分析和综合原型滤波器的双二次函数,因此优化问题可以利用双迭代机制来有效求解．在每一步迭代中,一个原型滤波器被确定,另一个原型滤波器可以通过解析式求解．仿真实验表明,相比于传统的设计算法,新算法计算复杂度低,并且设计的滤波器组传递失真减小了约16dB,重构误差减小了约1dB．     

线性方程组的一种快速算法

根据压缩映射原理，提出了一种求解线性方程组的快速算法，并对其误差进行了估计。     

一种求解任意线性代数方程组的迭代算法

本文给出一种求解任意线性方程组Ax=b(A∈K~(mxm);b±k~m)的迭代算法,证明了算法的收敛性,指出收敛极限是方程组的最小二乘解,特别当方程组有解时,收敛极限为方程组的一个解。最后组出一个算例,验证了本文算法的有效性。     

一种局部DFT的基波相位快速高精度估计方法

常用的基波相位计算方法对噪声较敏感，特别是难以实现在线、实时、高精度的基波相位估计。本文提出一种边采样边计算的相位估计方法，通过计算两项局部DFT系数，并利用插值函数和修正函数快速估计基波相位。计算机仿真结果显示，该方法具有计算精度高、适应噪声能力强、计算速度快等特点，适合于在线相位估计。     

计算任意正交多项式的一种通用算法

根据Ｓｃｈｍｉｄｔ过程构造关于任意权函数正交的多项式，建立了计算各阶多项式系 的递推公式，并通过算例验证结论，在该算法可用于编制计算关于任意权函数正交的多项式的通用程序。     

任意多边形区域的快速填充算法

典型的多边形区域填充算法包括标准扫描线算法和边填充算法。利用前者填充边自相交的多边形区域需要做大量排序操作，这极大降低了填充效率；而利用后者虽然不需要维持各种表和排序，但不适合用于填充复杂图形，并且每一像素可能被访问多次。本文利用两者的基本思想提出了基于对象空间的顶点算法，这种算法可以填充任意复杂的多边形区域，适用于光栅和矢量图形设备，最主要的是利用该算法填充边自相交多边形区域和填充普通多边形区域在效率上相近。本文用PDL给出了该算法实现的伪码。     

一种快速车流量检测算法

车流量检测是城市智能交通的关键技术之一.针对目前视频检测算法复杂度高、检测准确率不高的问题,提出了一种快速车流量检测算法.该算法通过划定进入和离开检测线,并结合背景差分方法,将目标的面上检测,转化为线上检测,避免了对目标复杂的跟踪过程及其带来的检测误差,有效降低了算法的复杂度,提高了检测的准确率.实验表明,该算法能够快速分车道检测车辆,计算复杂度低,检测准确率高,且具有车辆速度测量能力,能够为智能交通系统提供必要的支持.     

一种快速自适应谱估计算法

通过对梯度格型快速自适应算法的研究,结合最大熵谱外推目前存在的缺点,将梯度格型算法应用于最大熵谱外推中,并将其与伯格算法进行了比较。