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31.
针对首系数奇异的二阶系统的解耦问题,提出了一种奇异二阶系统的同谱构造解耦方法。引入了对逆二阶系统,将难以描述的二阶系统无穷大特征值转化为其对逆二阶系统的零特征值来加以描述,分析了奇异二阶系统可对角化应该满足的条件及其相应的证明,并且给出了一种具体的奇异二阶系统的同谱构造解耦方法,从而实现了奇异二阶系统解耦,即将奇异二阶系统的3个参数矩阵同时对角化。数值试验中将一个三自由度的奇异质量弹簧二阶系统解耦成3个无关的单自由度二阶子系统,而且解耦前后系统不仅保持了相同的有限特征值及其重复度结构,还保持了相同的无限特征值及其重复度结构。工程应用前景十分广泛。 相似文献
32.
为了提高水印的鲁棒性和减小对应版权信息的大小,本文提出了一种基于Arnold变换、DWT和SVD的零水印算法。该算法将载体图像进行DWT变换,对低频子带进行分块SVD;比较置乱后的最大奇异值的大小,若大于则对应位为1,否则为0;将结果与预处理过的水印做异或运算,得密钥矩阵。该矩阵为检测水印提供密钥。实验证明,本算法对图像压缩、滤波、模糊、噪声及脏图具有良好的鲁棒性。 相似文献
33.
34.
柳薇 《中国图象图形学报》2012,17(8):923-933
精确估计图像或视频中的噪声强度对于后续的信号处理是至关重要的先决条件。通过对含噪图像的奇异值特性的研究,提出一种精确的SVD域的图像噪声强度估计算法。该算法对噪声强度估计提出了创新的解决方法:1)利用奇异值的尾部数据进行噪声强度估计,这样达到尽可能地降低图像信息对噪声估计的干扰;2)对含噪图像加入已知强度的高斯白噪声,以计算噪声估计时需要设置的与图像内容相关的参数,因此该算法可以自适应图像的结构,能够广泛地适应各种类型的图片。实验结果表明SVD域噪声强度估计算法适用于各种图片类型,而且在极大的噪声强度范围内都能够稳定精确地估计噪声强度。 相似文献
35.
研究了基于预选择的非局部均值滤波方法,并指出已有方法在提取图像子块特征方面的不足,利用梯度域奇异值分解(SVD) 提出一种自适应的有效非局部滤波方法。该方法对基于预选择的非局部滤波方法的贡献主要有:1)是一种基于图像子块结构特征的鲁棒预选择方法;2)研究了相似集大小与滤波性能的关系;3)相似子块的自动选取;4)提出一种局部自适应的滤波参数选取方法,根据图像局部内容的不同确定滤波参数。此外,利用欧氏距离的对称性进一步提高运行速度。实验结果表明:本文方法滤波后的图像在主客观方面都优于原算法和其他快速方法,且运行速度较快,是一种有效的滤波方法。 相似文献
36.
研究优化惯导系统的可观性能,提高捷联惯导两位置对准的速度,有助于提高导航的准确性和快速性,将水平速度误差和等效陀螺误差作为系统观测量,提出采用静基座下快速两位置对准的新方法.在常规对准方法的基础上,建立了引入陀螺信息的观测方程,用奇异值分解方法分析了新系统可观测性,推出了第一位置可观测量的最优估计及估计误差.根据状态快速收敛的特性,提出采用PCWS方法,对加速度计和陀螺进行了有效的标定,并进行了仿真,结果证明方法有效提高加快了两位置对准的速度,能充分利用陀螺信息,有效提高了惯导系统的可观测性,缩短对准时间,具有重要的参考价值. 相似文献
37.
图像哈希是通过将图像提取为简短数列,从而快速地从图库中区分出与原图相似或不同图像的方法。利用奇异值分解(SVD)来分解重构减小图像信息的冗余性和二维变分模态分解(2D-VMD)可以将图像分解成一系列不同中心频率的子模态的特性,从时域和频域提取出图像的主要信息序列来构成哈希。仿真结果表明,相比于其他方法,通过SVD和2D-VMD的紧凑图像哈希算法具有较短的运行时间、较好的鲁棒性和唯一性。 相似文献
38.
针对非对称并联机构在某些方面有着特殊的应用但研究较少的现状,对一种非对称6-PSS并联机构工作空间和灵活度进行了研究,得到了其工作空间和灵活度随结构参数和姿态要求的变化规律,得出此机构可以应用在y轴方向工作空间要求大,而绕x轴转角要求不高的场合。为进一步扩大并联机构的实际应用提供了依据。 相似文献
39.
为了使得插值曲线保单调,设计了两类新的平面参数曲线及其保单调插值算法.计算奇异混合函数,把三角/双曲多项式B样条曲线与奇异多边形通过奇异混合函数混合,无需解方程组或繁琐的迭代,得到自动插值给定平面点列且C2(或G1)连续的带形状参数的复合曲线,尤其能得到摆线、螺旋线、双曲线、悬链线等各类超越曲线.通过把插值曲线的导矢分量转化为类Bernstein多项式,并且利用Bernstein多项式非负的充要条件,得到插值曲线单调的充要条件,获得形状参数合适的取值范围. 该方法简单方便,所得参数范围保证了插值曲线保单调. 相似文献
40.
为了有效抑制汽车智能导航接收过程中音频信号里的汽车噪声,提出了一种基于小波变换和奇异值分解结合的双层滤波降噪方法,实现了对含有汽车噪声的接收信号信噪比的提高.先利用小波变换针对带噪音频进行滤波,然后对滤波后的带噪音频进行奇异值分解降噪.在此过程中针对含噪语音过长而无法直接进行奇异值分解,采用了分段处理方法;同时,为解决有效秩分离阶数确定的问题,使用奇异值方差法确定分离阶数.仿真实验结果表明,该方法简单易行,比传统音频降噪方法的增强性能更强,具有更好的效果和应用价值. 相似文献