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41.
Contourlet变换是多尺度几何分析中十分重要的一种方法,可以实现灵活的多分辨、局部、多方向图像表示,但是由于不具有平移不变性,在图像去噪中易产生伪吉布斯现象,这里应用冗余Contourlet变换,具有平移不变性,且能有效表示图像几何纹理信息。在去噪应用中考虑分解系数的层间信息,将BivaShrink方法推广到冗余Contourlet变换中。实验结果表明,本文方法提高了去噪后图像的峰值信噪比(PSNR),同时有效保存了图像纹理信息,视觉效果更好。 相似文献
42.
随着遥感技术的快速发展,多源遥感图像的快速融合成为很多遥感任务的关键处理步骤。为了加速遥感图像的融合处理过程,本文首先提出了一种新的基于双树复小波变换的并行融合算法(PACWT)。算法中综合运用了数据分布、并行数据处理和负载均衡技术,以克服单机处理在计算能力和存储器空间上的限制;针对基于CWT的图像融合处理的计
计算特点,设计了一种可有效避免计算过程中数据通信的冗余划分方法。然后,从理论上分析了算法在时间和空间两方面的性能。最后,通过实验分析了算法在32-CPU的Cluster系统上的实际性能。结果表明,本文提出的算法具有良好的可扩展性,在数据量较大时可获得良好的加速比和并行效率。 相似文献
计算特点,设计了一种可有效避免计算过程中数据通信的冗余划分方法。然后,从理论上分析了算法在时间和空间两方面的性能。最后,通过实验分析了算法在32-CPU的Cluster系统上的实际性能。结果表明,本文提出的算法具有良好的可扩展性,在数据量较大时可获得良好的加速比和并行效率。 相似文献
43.
在考虑关节物理极限的情况下,将冗余机械臂的逆运动学解析问题抽象为带约束的重复运动规划(RMP)方案.针对速度层的带约束RMP方案,本文提出了一种新型的递归神经网络,即有限时间对偶神经网络(FTDNN),用以求解该类带约束RMP方案.相比于传统的递归神经网络,该FTDNN模型具有有限时间收敛特性,不仅能够改进收敛的速度,并且能够获得较高的收敛精度.通过李雅普诺夫稳定性定理验证了FTDNN模型的渐近稳定性,并进一步计算出FTDNN模型求解带约束RMP方案最优解的时间上界.基于冗余机械臂PA10的计算仿真结果验证了FTDNN模型求解带约束RMP方案的有效性和可行性.最后在Dobot Magician实物机械臂上的实验结果表明本文提出的有限时间对偶神经网络方法可以有效实现机械臂各关节角的重复运动. 相似文献
44.
针对现有模块化多电平换流器(modular multi-level converter, MMC)可靠性计算中未充分考虑冗余系统故障率时变性和缺乏考虑更新过程,从而不能科学衡量MMC可靠性的问题,提出了一种考虑MMC冗余系统故障率时变性并引入N阶梯更新过程的MMC可靠性建模方法。首先,从冗余程度、冗余方式角度细化MMC冗余系统的分类,建立可靠度与故障率间的数学解析关系来量化表征冗余系统故障率时变的变化特性,分析传统马尔科夫模型所计算的冗余系统故障率过小而导致可靠性计算结果偏高的不合理问题;其次,利用N阶梯故障率取代传统MMC冗余系统的时变故障率,并同时引入更新过程理论推导MMC的平均无故障工作时间(mean time to failure, MTTF)和稳态可用度公式,以此修正传统MMC可靠性参数计算结果偏高的问题。最后,以半桥子模块的MMC为例,验证了所提方法的有效性和可行性。 相似文献
45.
针对现有余度IMU(inertial measurement unit)数据融合精度不高的问题,在对六单轴传感器非正交配置的余度IMU数据融合特性及测量误差与融合误差之间关系进行研究的基础上,提出了1种基于最小二乘简单、有效的余度传感器测量误差估计及数据融合方法。首先对最小二乘融合的空间矢量在测量轴上的投影与测量值之间的误差进行方差统计,统计结果作为传感器测量误差估计的依据及加权最小二乘的权值参考。然后利用加权最小二乘对传感器测量数据进行融合。仿真结果表明:该方法能有效估计传感器测量误差大小,提高余度IMU数据融合及余度惯性导航系统精度。 相似文献
46.
基于MMB系统提出CAN总线的冗余设计,包括硬件和软件设计方案,实现CAN总线的监控、自动换线、检测等功能。 相似文献
47.
网络中,冗余链路可以保障网络的高可用性,但它也会引起数据帧在网路中不停地兜圈,导致广播风暴、MAC地址表不稳定、重复帧等,从而引起网络拥塞。该文结合模拟实验探讨了交换机的工作原理及数据转发流程,及如何避免数据帧的兜圈引起网络拥塞,为网络设备的高可用性配置提供了实践指导。 相似文献
48.
49.
50.
现有的车载网络中对数据存储机制的研究大多以移动车载节点作为数据载体,然而车载节点的快速移动、存储空间有限、存在安全风险等特性,限制了车载网络数据存储性能的进一步优化.针对部署有路边基础设施的车载网络场景,以路边单元作为存储节点,提出了基于二部图匹配的车载网络分布式存储机制(distributed storage scheme,简称DSS).在车载网络中,以最大化数据响应率为目标,路边单元的数据存储问题是NP完全问题.首先,依据请求分割规则将原问题转化为二部图最大匹配问题,其中,二部图左顶点代表车载节点的请求,右顶点代表路边单元的存储单元;进而,利用Hungarian算法在多项式时间内求得最优解.由于问题转化可能造成不同路边单元存储相同数据的冗余问题,设计了冗余副本清理算法,依据不同副本的响应因子排序,检查并清理冗余副本.实验结果表明:DSS能够提高数据响应率,降低响应时延,并保持较小的网络资源开销. 相似文献