The generalized unified computation of multidimensional discrete orthogonal transforms

By introducing a form of reorder for multidimensional data, we propose a unified fast algo-rithm that jointly employs one-dimensional W transform and multidimensional discrete polynomial trans-form to compute eleven types of multidimensional discrete orthogonal transforms, which contain three types of m-dimensional discrete cosine transforms ( m-D DCTs) ,four types of m-dimensional discrete W transforms ( m-D DWTs) ( m-dimensional Hartley transform as a special case), and four types of generalized discrete Fourier transforms ( m-D GDFTs). For real input, the number of multiplications for all eleven types of the m-D discrete orthogonal transforms needed by the proposed algorithm are only 1/m times that of the commonly used corresponding row-column methods, and for complex input, it is further reduced to 1/(2m) times. The number of additions required is also reduced considerably. Furthermore, the proposed algorithm has a simple computational structure and is also easy to be im-plemented on computer, and th     

蛋白质的分组重量编码及在结构型预测的应用

从氨基酸的物化特性出发,利用物理学中“粗粒化”思想,提出了一种蛋白质序列的分组重量编码方法(Encoding Basedon Grouped Weight,简记为EBGW),并结合组分耦联算法进行结构型预测的研究。对标准集T359中359个蛋白质的Resubstitution检验和Jack-knife检验预测准确性分别达到99.72%和91.09%,其中Jack-knife检验总体预测精度比相同条件下采用氨基酸组成编码的方法提高了约7%,特别是α+β类的预测精度提高了15%。实验结果表明蛋白质序列的EBGW编码方法能够有效地提取字母序列中蕴含的结构信息。     

基于三子阵的组合水平时反阵被动定位性能研究

在海洋波导中,单个水平阵的被动时反定位性能随声源方位的改变而迅速下降.对于一个298基元、基元间隔为1m的单个水平阵而言,当声源入射方向偏离水平阵端射方向超过70°时,被动时反定位失效.针对单水平阵的这一不足,提出了一种由三个子阵组成的组合式水平阵,三个子阵之间夹角为60°,基元数分别为100、99、99,基元间隔为1...     

一种球团矿添加剂

本发明涉及的球团矿添加剂系有机高分子胶体化合物。运用有机大分子含氧官能团与Al^3＋、Fe^3＋、Ca^2＋等多价金属阳离子结合成络合物和螯合物，形成牢固的网上加网的立体结构原理及多种活性官能团。提高铁精矿的塑性，改善成球性能，从而提高球团矿的湿强度，干强度和破裂温度，使返矿率下降到1％以下。这种添加剂用量少，粘结力强，不含S．P等杂质，不降低球团矿的全铁含量，具有明显的经济效益。     

蛋白质结构预测算法的评估

选取合适的蛋白质结构预测算法的性能评估指标，是直接影响到衡量和比较各种蛋白质结构预测算法优劣的重要问题。本文对目前各种评估指标进行了剖析比较，总结对比了各种评估指标的优缺点，分析了其相互之间的联系与区别，并结合神经网络建模，提出各种评估指标的适用范围与使用原则。     

基于拉依达准则与线性拟合的改进型无迹卡尔曼滤波粗大误差补偿算法

无迹卡尔曼滤波是卡尔曼滤波技术的重要组成部分,它有效地克服了扩展卡尔曼滤波的估计精度低、稳定性差等缺陷。然而无迹卡尔曼滤波未考虑粗大误差(如离群值、静差和漂移)的影响。目标跟踪经常受到不同种类粗大误差的影响,研究无迹卡尔曼滤波器对粗大误差的检测和补偿,对目标跟踪准确性的提高有重大意义。本文针对观测值中各种粗大误差影响目标跟踪精度的问题,采用拉依达准则对观测值进行检测。为了对误差进行补偿,本文提出了一种观测数据残差线性拟合的方法,使用拟合产生的预测残差补偿粗大误差,使补偿后的目标运动轨迹能够减小粗大误差的干扰。经过目标跟踪仿真实验和对比,本文提出的改进型无迹卡尔曼滤波算法能有效地减小粗大误差观测值对状态预测过程的影响,能实现对目标的准确跟踪,提高了滤波的稳定性和准确性。     

动态数据校正提升孤岛微电网频率控制性能

在复杂的工业生产过程中,控制系统不可能工作在理想状态,其总会受到外界的影响,比如,在对反馈信号进行测量时,控制系统不可避免的会受到测量噪声的影响。为了降低测量噪声的影响,通常会使用各种各样的滤波技术以提升控制系统的性能。本文以微电网的频率控制系统为研究对象,考虑了当反馈回路有高斯分布测量噪声和非高斯分布测量噪声的两种情况,针对这两种测量噪声信号在模型中引入了动态数据校正滤波技术,分别对比了有无使用动态数据校正滤波技术时电网的频率偏差的方差大小,以此验证了动态数据校正滤波技术在微电网反馈控制回路中可有效抑制测量噪声的影响从而提升微电网频率控制性能。