非正交完备空时编码OFDM系统性能研究

提出了适用于频率选择性衰落信道的NPSTBC-OFDM系统模型,并完成了计算机仿真.理论分析和MATLAB仿真结果表明在频率选择性衰落信道下,利用NPSTBC-OFDM系统实现高速率数据传输能够取得十分理想的误比特率性能,具有很强的可靠性.     

基于正交完备U-系统的图形分类与识别方法

为了探索有效的图形分类与识别的新方法,引进一类正交完备的分段k次多项式系统(简称U-系统).U-系统是一类属于L²[0,1]的正交完备分段k次多项式系统.该系统下的U级数展开式具有良好的平方逼近及一致逼近性质.基于U-系统理论,提出了U描述子的概念,给出了U描述子的性质并在理论上予以证明.为了更好地对图形分类与识别,对U描述子进行了归一化,同时在理论上证明了归一化U描述子具有旋转、平移、尺度大小等不变的性质.实验表明,归一化的U描述子能够高效、准确地对图形进行分类与识别,与Fourier描述子相比,具有更好的识 别率.     

一类完备正交函数系下的轮廓曲线匹配算法

轮廓曲线包含了图像中大量的关键信息,主要用于探讨基于轮廓曲线的图像匹配问题.在假定图像间具有相似关系的前提下,借助于一种完备正交函数系V系统,提出一种新的曲线匹配算法.首先由V描述子评估曲线间的相似度,以此确定匹配曲线段,然后求得曲线间的变换参数,最后进行了图像拼接测试.该算法着眼于轮廓线的整体特征且不需要提取曲线的局部特征,避免了特征选取这一难点.大量的模拟及真实图像实验结果表明,从图像中提取的2条曲线间即使不严格满足相似变换关系,依然可取得比较满意的结果,从而验证了文中算法的可行性.     

基于正交试验的加工过程伺服系统参数优选

针对加工过程伺服系统参数优选问题,提出一种基于正交试验的伺服系统参数优选方法。在分析、建立加工过程模型的基础上,选取伺服系统参数优选正交试验的因素与水平、指标,进而搭建伺服系统仿真平台并进行仿真试验,通过数据分析、参数优选得到伺服系统的最优参数,以改善系统动态性能和稳定性能。结果表明:对于n=600 r/min、Kn=1 mm/(V·s)、Ks=1670 N/mm2、Ke=2 mm、p=1的加工系统,其伺服系统的最优参数是指数m=0.6、阻尼系数ζ=0.8、自然频率ωn=30 rad/s。     

一类系统参数辨识的按段多重一般正交多项式方法

本文介绍了按段多重一般正交多项式系及其基本性质,并把它们应用于参数可分离系统的参数辨识.由于采用了按段低阶正交多项式多重逼近技术,该方法具有计算量少、结果精度高、可递推计算及不需要被辨识参数的初始估计等优点.本文提出了两个算法,并成功地应用于发酵过程细菌生长动力学模型的参数辨识.     

一类新的正交样条函数——Franklin函数的推广及其应用

为了探索样条曲线曲面的正交表达及其频谱性质,提出了一类新的k次正交样条函数--Franklin函数的推广,简称为k次GF系统.Haar函数及Franklin正交函数恰好分别是GF系统当k=0及k=1时的特殊情形.基于GF系统,给出了用以计算样条曲线曲面频谱的信息转换算法,该算法具有直观、简便、快速的特点.构建的数据处理平台可用于样条曲线曲面的分析与综合;实验表明有限项GF系统能够实现一类几何造型的精确重构,而有限项傅立叶正交甬数则不能精确重构该原图.     

基于正交函数的立式淬火炉控制系统参数辨识

大型立式淬火炉体积庞大,工况复杂,炉内温度分布呈本征非均匀性.为了获得温度控制高精度和高均匀性提出参数辨识算法,包括求解正交函数正、反向积分运算矩阵,以块脉冲函数为基函数利用正交函数变换将由偏微分方程描述的分布参数系统模型转化为最小二乘形式的代数方程.辨识过程中考虑了大型立式淬火炉温度分布参数系统模型边界条件和初始条件的影响,提高了参数辨识精度,算法计算量小且保持了系统的空间分布特性.     

基于正交数值试验的精馏过程参数的优化

精馏是1种重要的高成本的工业单元操作,其操作费用及设备投资费用主要和进料位置、回流比及塔板数有关.然而,过程参数对精馏操作费用和设备投资费用的影响是复杂的,且参数之间有着强耦合关系.因此本文结合丙二醇脱水塔过程参数的优化实例,引入正交试验设计思想,基于Aspen Plus的模拟结果,确定精馏过程的年度化总费用,通过正交数值试验,实现参数优化,并验证了以上方法的可行性和有效性.结果表明,依据基于正交数值试验得到的精馏过程最优参数进行设计,即第6块板进料,回流比为1,塔板数为9,可使丙二醇脱水塔年度化总费用比现行工程实际年度化总费用降低0.35%,从而弥补了依次进行单参数优化方法中的缺陷,达到了节能降耗的目的.     

U-系统与V-系统的理论及应用综述

传统的Fourier级数在逼近间断信号时因Gibbs现象的干扰,会产生比较大的误差。针对此问题,国内学者齐东旭教授带领的课题组提出了非连续正交函数系的研究课题,其中U-系统和V-系统是两类典型的非连续完备正交函数系。从数学理论上来说,U-系统和V-系统分别是对著名的Walsh函数和Haar函数由分段常数向分段k次多项式进行推广的结果,其最重要的特点是函数系中既有光滑函数又有各个层次的间断函数。因此,U,V-系统可以处理连续和间断并存的信息,在一定程度上弥补了Fourier分析和连续小波的缺憾。本文从理论与应用2个方面对U,V-系统进行了综述。在理论方面,首先介绍了单变量U-系统与V-系统各自的构造方法,其次介绍三角域上U,V-系统的构造方法,最后介绍U,V-系统的主要性质。在应用方面,介绍了若干具有代表性的应用案例。     

参数曲线的最优参数化

利用有理重新参数化的自由度求解参数曲线的最优参数化问题,提出一种度量曲线的参数速度与弧长参数化接近程度的方法.利用该方法求得的最优参数化在曲线的重新参数化曲线族中,参数速度偏离单位速度的最大值达到最小.最后,通过计算实例对该方法与其他算法得到的最优参数化的参数速度进行了比较.     

基于参数速度逼近的等距曲线有理逼近

该文提出了曲线的参数速度逼近问题 ,指出等距曲线逼近的关键在于参数速度的逼近 ,并用两种方式来实现它 .首先 ,以法矢方向曲线的控制顶点模长为 Bézier纵标构造 Bernstein多项式 ,以它来逼近曲线的参数速度 ,给出了相应的几何方式的等距逼近算法 ,进一步利用法矢方向曲线的升阶获得了高精度逼近 .其次 ,基于参数速度的 L egendre多项式逼近和插值区间端点的 Jacobi多项式逼近 ,导出了保持法矢平移方向的两种代数方式的等距有理逼近算法 .     

Construction and Application of Hybrid Wavelet and Other Parametric Orthogonal Transforms

We introduce new methods for construction and implementation of various parametric and hybrid orthogonal transforms, including generalized Haar-like, Daubechies, and Coiflet wavelet transforms. The corresponding fast algorithms of computations are briefly discussed and the variance properties of these transforms in analyzing 1-st order Markov processes are investigated. The designed hybrid transforms can be useful in various specific signal processing applications where combining properties of Hadamard and wavelet transforms may be of particular benefit. We also present some numerical results pertaining to image zonal and threshold coding using these hybrid transforms and compare their efficacy with those of traditional orthogonal transforms.Hakob Sarukhanyan received his M.S. degree in Applied Mathematics from Yerevan State University in 1973, and his Ph.D. and D.Sc. degrees in Technical Sciences from the National Armenian Academy of Sciences (NAAS) in 1982 and 1999 accordingly. He has worked as a faculty in the Department of Applied Mathematics at Yerevan State University in 1968–73, and as a junior and senior researcher in the Laboratory of Image Processing Systems at the Institute for Informatics and Automation Problems (IIAP) of the NAAS in 1973–93. He has been the Head of the above Laboratory since 1993 and has been elected a member of the Doctoral Council at IIAP in 2000. He has been a visiting professor at the Tampere Institute of Technology, Finland, in 1999–2001. He is a recipient of research grants from various European funding agencies as well as from the US Civilian and Research Foundation (sponsored by the NSF and the US Department of State). His main research interests are in construction of Hadamard matrices and their applications in wireless communications, combinatorics theory, and fast orthogonal transforms for image processing. He is the author of more than 70 scientific publications in major scientific media.Arthur Petrosian received his M.S. Summa Cum Laude degree in Mathematics from Moscow State University in 1983, and a Ph.D. in Applied Mathematics from the Institute for Problems of Informatics & Automation of the National Armenian Academy of Sciences in 1989. He was a visiting scientist at the Institute of General and Physical Chemistry at Belgrade University, Yugoslavia (1991), an NIH supported postdoctoral fellow at the University of Michigan, Ann Arbor (1992–93), and a research instructor at the Medical College of Ohio, Toledo (1993–94). He joined Texas Tech University Health Sciences Center as an Assistant Professor in 1994, and was appointed as an Adjunct Professor of Mathematics and Electrical and Computer Engineering at Texas Tech University in 1995. He was promoted to the Associate Professor level at Texas Tech University Health Sciences Center in 2000. While at Texas Tech, he received a number of research grant awards to conduct research in EEG signal processing and in biomedical signal/image compression, including from the Federal Administration on Aging, Alzheimers Association, and the US Civilian and Research Foundation (sponsored by the NSF and the US Department of State, to promote cooperative research between the wavelet theory groups in United States and ex-USSR). He is a Senior Member of IEEE and a past member of the New York Academy of Sciences. He is currently a Scientific Review Administrator in the Surgery, Biomedical Imaging, and Bioengineering integrated review group at the National Institutes of Health, US Department of Health and Human Services.     

一种基于拟合二阶导数曲线的光顺算法

论文针对目前曲线光顺算法存在的问题,提出在小挠度情况下的利用曲线二阶导数平滑程度来判断曲线光顺性的准则,并在此基础上提出了一种采用最小二乘法来拟合曲线型值点列的二阶差商曲线,然后通过两次积分来反求出光顺曲线思想的曲线光顺算法,并给出了实际的算例来说明该算法的优越性。文中讨论了该方法的误差上界,从而能有效地控制算法在进行光顺时对曲线型值点的移动范围。     

Fairing of Parametric Cubic B-spline Curves and Bicubic B-spline Surfaces

ＦａｉｒｉｎｇｏｆＰａｒａｍｅｔｒｉｃＣｕｂｉｃＢｓｐｌｉｎｅＣｕｒｖｅｓａｎｄＢｉｃｕｂｉｃＢｓｐｌｉｎｅＳｕｒｆａｃｅｓＭｕＧｕｏｗａｎｇ，ＺｈｕＸｉｎｘｉｏｎｇ，ＬｅｉＹｉａｎｄＴｕＨｏｕｊｉｅＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＭａｎｕｆａｃｔｕｒｉ...     

完备正交V-系统及其在几何信息重构中的应用

考虑到几何信息频谱分析的需要,采用L2[0,1]上一类新的完备正交函数系(称之为V-系统),针对CAGD中的几何图组,给出一类信息重构方法.V-系统由分段多项式组成,包括各个层次的间断函数,具有多分辨分析特性和局部性.基于V-系统的算法可以有效地消除几何信息表达中的Gibbs现象.实验结果表明,基于V-系统的几何图组信息重构的方法,为开展几何图组的频谱分析研究打下了基础.     

一类新的正交矩-Franklin矩及其图像表达

该文定义了一类以Franklin函数为核的正交矩,称之为Franklin矩.Franklin函数是一类完备正交一次样条函数系.传统的Legendre矩、Zernike矩等多项式矩,由于涉及高次多项式的计算,往往会导致计算不稳定,特征空间维数扩展受到制约.Franklin函数是正交的,相应的矩函数可以使得图像分解后的信息具有独立性,没有信息的冗余.而且,Franklin函数仅由一次分段多项式组成,在计算过程中,避免了高次多项式的计算,兼具复杂度低、数值稳定的优点.通过对图像的重构实验表明,Franklin矩比传统正交多项式矩具有更好的特征表达能力.     

参数曲线曲面自由变形的多项式因子方法

为得到理想的造型效果,提出一种空间参数曲线曲面自由变形的方法.首先引入基于多项式的伸缩因子,并构造了空间变形矩阵;然后将变形矩阵或伸缩因子作用于待变形曲线曲面方程,从而得到形变效果.实验结果表明,该方法计算简单、易于控制,可得到较好的变形效果.     

一种基于编码的参数曲面离散算法

在深入分析目前流行的参数曲面离散算法的基础上,提出了一种基于编码的参数曲面离散算法,避免了目前参数域平面离散算法中存在的大量无效计算及重复计算,提高了参数曲面网格剖分的速度,以使其适合用于面向网络的系统。