优化变形能的平面多边形同构剖分

平面多边形间的同构三角剖分是平面形状渐进过渡与插值的基础,降低对应三角形的变形程度是获得高质量应用的关键.文中提出一种基于变形能优化的2个平面多边形的同构剖分算法,其中包含同构剖分生成和变形能最小化2个模块.首先根据用户指定的对应特征点对多边形进行顶点重采样,得到顶点一一对应的2个多边形;然后利用带约束的Delaunay剖分对其中的一个多边形进行三角化,得到源网格;再用重心坐标将源网格的内部顶点嵌入到另一个多边形得到同构剖分(目标网格);最后逐一检查三角形的变形能,对源网格中变形能超过阈值的三角形进行细分,用同构剖分模块生成新的目标网格.实验及数据统计分析表明,该算法可以得到较好的同构三角剖分,提升网格质量,并能很好地避免纹理细节失真.     

A surrogate-based optimization method with RBF neural network enhanced by linear interpolation and hybrid infill strategy

In engineering, it is computationally prohibitive to directly employ costly models in optimization. Therefore, surrogate-based optimization is developed to replace the accurate models with cheap surrogates during optimization for efficiency. The two key issues of surrogate-based optimization are how to improve the surrogate accuracy by making the most of the available training samples, and how to sequentially augment the training set with certain infill strategy so as to gradually improve the surrogate accuracy and guarantee the convergence to the real global optimum of the accurate model. To address these two issues, a radial basis function neural network (RBFNN) based optimization method is proposed in this paper. First, a linear interpolation (LI) based RBFNN modelling method, LI-RBFNN, is developed, which can enhance the RBFNN accuracy by enforcing the gradient match between the surrogate and the trend observed from the training samples. Second, a hybrid infill strategy is proposed, which uses the surrogate prediction error based surrogate lower bound as the optimization objective to locate the promising region and meanwhile employs a linear interpolation-based sequential sampling approach to improve the surrogate accuracy globally. Finally, extensive tests are investigated and the effectiveness and efficiency of the proposed methods are demonstrated.     

基于谱插值与经验模态分解的表面肌电信号降噪处理*

根据表面肌电(surface electromyography, sEMG)信号的噪声特性来探讨其降噪方法的应用问题。采用谱插值法来削弱工频干扰以避免工频处的肌电信息成分丢失,再选取通过经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD)方法获得的内在模态函数(intrinsic mode function, IMF)分量作小波软阈值分析,并将部分明显的低频IMF干扰分量及冗余分量去除,然后对相应IMF分量进行重构便可得到降噪处理后的sEMG信号。仿真和真实信号的降噪实验结果     

IBR技术与应用综述

IBR技术是一种全新的用于产生真实感图像的技术,主要应用于虚拟实景空间建立,虚拟实景空间漫游和虚拟对象展示。与传统的技术相比,IBR技术的优势主要在于图像的真实性,实时性和与用户的交互性。本文主要介绍了几种常用的IBR技术,以及IBR技术的主流应用,并进行一定的分析比较,总结了IBR技术发展的基础和关键问题。     

一次有理插值样条

重心有理插值在整个插值区间上具有足够的光滑性、不存在极点,且具有很高的逼近阶。首先基于给定的权构造的重心有理插值来计算导数的近似值,通过适当选择形状参数,插值函数一阶连续且保单调来构造1/1型有理插值样条,最后分析了误差并给出了数值例子来说明新方法的有效性。     

功能梯度材料的点插值无网格法

建立了一种新的求解功能梯度材料问题的点插值无网格法,这种无网格方法将径向基函数和多项式基函数耦合构造具有插值特性的近似函数,并将其应用于弹性力学问题Galerkin形式的无网格方法。在计算过程中,取高斯点的材料参数模拟功能梯度材料特性的变化,由于形函数及其导数的构造相对简单,并且满足Delta函数性质,所以该方法具有计算量小、精度高、可以像有限元法一样直接施加边界条件的优点。最后通过数值算例证明了该方法的有效性。     

OFDM系统二维变换域信道估计算法

着重分析OFDM系统的二维变换域(2-D transform-domain)的导频辅助信道估计。在变换域中对导频位置的信道频率响应(CFR)矩阵采用右下补零和中间补零两种方式进行插值,以获得整个信道的频率响应。考虑到上述两种方法带来的插值误差,提出了根据时间、频率方向的导频数目采用不同的补零数量和补零方式。采用Simulink®构建基带仿真系统,仿真改进前后的系统误比特率(BER)并和其他二维插值方式进行比较。结果表明,该改进方法显著地提高了基于变换域信道估计的准确性,降低了系统的误比特率。     

反距离加权法流场矢量插值研究

为解决非结构网格下诸多水流模型计算所得流场(流速、水位和通量等)在后处理图中显示凌乱(不利于反映流场特征)的问题,运用反距离加权法对非结构网格的流场结果进行插值,得到任意目标结构网格下的流场值.该方法应用于实际工程中,插值结果与原计算结果吻合较好,满足工程精度要求.     

一种指纹特征点信息的表示方法

指纹图像经细化后并提取特征点,把特征点的信息构成特征向量作为指纹特征模板。本文提出了一种有效的指纹特征信息的表示方法,把中心点作为参照点,利用中心点和特征点之间的距离和纹线数与图像的旋转和平移无关的特性来标记特征点。通过结果分析,此方法占用的空间相对要小。     

大跨度钢网架结构屋面风压预测

风洞试验中,由于结构表面所布置的测点个数远远少于结构节点的个数,因而需要对未布置测点的屋架节点处的风压进行预测．本文采用本征正交分解法利用部分模态对部分测点风压进行了重组,并采用双线性插值和加权的本征正交分解法这两种方法对某海洋馆的屋面风压进行了预测,并对预测结果进行了比较和分析．