完备自适应近邻图嵌入的局部鉴别投影算法

针对基于自适应近邻图嵌入的局部鉴别投影算法（Neighborhood graph embedding based local adaptive discriminant analysis, LADP ）仅仅利用局部类内离差矩阵主元空间的鉴别信息而丢失了其零空间内大量鉴别信息的不足,结合全空间的基本思想提出了完备的基于自适应近邻图嵌入的局部鉴别投影算法（ Complete LADP,CLADP）。在局部类内离差矩阵的零空间内,通过最大化局部类间离差矩阵提取不规则鉴别特征,在局部类间离差矩阵的主元空间内,通过最大化局部类间离差矩阵的同时最小化局部类 内离差矩阵提取规则鉴别特征,最后将不规则鉴别特征和规则鉴别特征串联形成CLADP特征。在ORL,Yale以及PIE人脸库上的人脸识别实验结果证明了CLADP的有效性。     

基于自适应粒子群优化径向基函数神经网络的语音转换

语音转换是指在保持源说话人语义内容不变的前提下,通过改变源说话人的个性特征,使其听起来像目标说话人的语音。本文提出一种自适应粒子群优化算法训练径向基函数神经网络进行语音特征建模,以获取说话人谱包络的映射关系;此外,考虑到说话人谱包络参数与基频有着密切的联系,利用基于径向基函数神经网络的联合谱包络基频变换方法,将谱包络参数与基频联合进行建模和转换,使得转换后的基频含有更多的说话人个性特征。最后,运用主、客观方法对获得的转换语音进行性能测试。实验表明,与主流的基于高斯混合模型的语音转换相比,使用自适应粒子群优化的径向基函数神经网络方法能够获得更好的转换性能,且更加适用于男声到女声的转换。     

机载雷达级联降维空时自适应杂波抑制方法

提出一种机载雷达杂波抑制的级联降维空时自适应算法,即,先对全空时两维接收数据进行预滤波处理,将杂波局域化,降低杂波自由度;然后对预处理输出的信号的相关矩阵进行子阵划分,求解低维权向量,进一步降低运算量和采样要求。理论分析和实验仿真结果表明,所提算法具有良好的收敛性能和杂波抑制能力,并且对于阵元随机幅相误差和杂波起伏具有很好的容差能力。基于实测数据的实验验证了算法的有效性和稳健性。     

图像中椒盐噪声去除算法研究

为了有效地去除数字图像中的椒盐噪声,提高图像质量,本文 在分析一些典型消除噪声方法的基础上,给出了一种新的椒盐噪声去除算法。首先,针对椒 盐噪声的特点,设计了一种基于动态窗口和邻域像素统计信息的噪声检测算法,有效地区分 了噪声点与非噪声,然后对检测出的噪声点,采用改进的自适性的中值滤波算法进行噪声滤 除,在滤波算法中加入了窗口大小自适应控制和滤波值调优策略。实验表明：该方法不仅能 去除图像中的椒盐噪声,而且能有效地保护图像的细节特征,对于高密度噪声的图像去 除噪声的效果比其他方法更优。     

基于小波分析的MEMS加速度计输出噪声消除

目前MEMS加速度计普遍存在信噪比低、灵敏度不高等缺点,其主要原因是系统内部电路中的干扰与噪声使得有用信号完全淹没在噪声之中,其中1/f分形噪声是主要的噪声.由于1/f分形噪声在小波域中展示出某些特殊性质,且小波分析兼具时-频分析与尺度分析的功能,为了有效消除1/f分形噪声,提出了一种基于小波分析与自适应阈值滤波的多尺度滤波算法.以信噪比、均方根误差作为去噪效果的定量指标,将本文算法与Donoho小波阈值滤波算法进行比较,仿真结果表明,改进的自适应阈值滤波算法优于Donoho阈值滤波算法.运用于MEMS加速度计噪声消除上科学有效.     

基于主应力删除准则的ESO法及其应用

为促进渐进结构优化（Evolutionary Structure Optimization,ESO）法在桥梁找型方面的应用,阐述基于主应力删除准则ESO法的基本原理,研究不同M值对优化结果的影响,并建议在应用该法进行拓扑优化时取M≥10.应用基于拉应力占优删除准则的ESO法分析高跨比对缆索支承桥形式的影响,结果表明：当高跨比大于等于1/7时缆索支承桥的最优形式为斜拉桥;当高跨比低于1/7时最优形式为悬索桥.     

基于复杂网络理论的计算机网络拓扑研究

在信息时代环境中,计算机技术是一种构建各类型体系过程中的必备工具,网络的铺设拉近了客观世界各节点之间的距离,并且维系一种规模化的有序运作方式。现阶段,由于计算机网络所处的环境已经发生了翻天覆地的变化,越来越多的网络用户充斥到网络平台中来,在这种状况之下,复杂网络理论为计算机网络拓扑研究带来了新的助力。本文就基于复杂网络理论的计算机网络拓扑结构等相关内容进行深入探究,以期相关的研究内容能为未来计算机网络拓扑研究项目及实践领域的进一步拓展带来启示。     

空间对象拓扑关系的研究进展综述

拓扑关系作为最基本的空间关系,一直是国内外学者研究的重点。本文对当前空间对象间拓扑关系的研究进展进行了综述,重点介绍了几种适用于表达带洞空间对象间拓扑关系的模型,如:TPCR模型、9~+_交模型、带洞体拓扑关系模型,分析了它们的表达能力、优点和缺陷,以期为后续的研究提供参考。     

高电压大功率开关电源拓扑电路的设计与研究

随着社会的不断发展,人们的生活水平不断提高,应用在人们生活中的各类电子设备也大大增加。因此,开关电源的重要性正在日益凸显。开关电源具有重量轻、体积小、效率高等优势,尤其是高电压大功率开关电源,已经成为当前电子电力学领域中的主要发展和研究方向。而在开关电源当中,拓扑电路的设计是至关重要的,它会直接影响到开关电源的性能。本文对高电压大功率开关电源拓扑电路的工作原理进行了分析,而后对其拓扑电路的设计进行了研究。     

结合同场景立体图对的高质量深度图像重建

目的 越来越多的应用依赖于对场景深度图像准确且快速的观测和分析,如机器人导航以及在电影和游戏中对虚拟场景的设计建模等.飞行时间深度相机等直接的深度测量设备可以实时的获取场景的深度图像,但是由于硬件条件的限制,采集的深度图像分辨率比较低,无法满足实际应用的需要.通过立体匹配算法对左右立体图对之间进行匹配获得视差从而得到深度图像是计算机视觉的一种经典方法,但是由于左右图像之间遮挡以及无纹理区域的影响,立体匹配算法在这些区域无法匹配得到正确的视差,导致立体匹配算法在实际应用中存在一定的局限性.方法 结合飞行时间深度相机等直接的深度测量设备和立体匹配算法的优势,提出一种新的深度图像重建方法.首先结合直接的深度测量设备采集的深度图像来构造自适应局部匹配权值,对左右图像之间的局部窗立体匹配过程进行约束,得到基于立体匹配算法的深度图像;然后基于左右检测原理将采集到的深度图像和匹配得到的深度图像进行有效融合;接着提出一种局部权值滤波算法,来进一步提高深度图像的重建质量.结果 实验结果表明,无论在客观指标还是视觉效果上,本文提出的深度图像重建算法较其他立体匹配算法可以得到更好的结果.其中错误率比较实验表明,本文算法较传统的立体匹配算法在深度重建错误率上可以提升10％左右.峰值信噪比实验结果表明,本文算法在峰值信噪比上可以得到10 dB左右的提升.结论 提出的深度图像重建方法通过结合高分辨率左右立体图对和初始的低分辨率深度图像,可以有效地重建高质量高分辨率的深度图像.