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1.
基于特征分解的2-D多边形渐变   总被引:9,自引:0,他引:9       下载免费PDF全文
二维多边形渐变在二维角色动画、模式匹配、几何造型等领域有着重要的应用.已有的方法大多根据多边形的边长、角度、面积、骨架等几何属性来完成多边形之间的最佳对应和渐变,而忽略了多边形的内在视觉特征.提出了一种基于视觉特征对应的2-D多边形渐变方法,该方法把源多边形和目标多边形按照视觉特征进行同构特征分解,得到若干对对应的特征子多边形.在渐变过程中,每个源特征子多边形光滑地过渡到目标特征子多边形.通过引入特征分解点,用户可以灵活和直观地改变特征子多边形,按照预想的效果控制多边形的渐变.实验效果表明,基于特征分解的顶点对应和插值算法不仅可以得到光滑的多边形渐变序列,而且可以实现多边形的特征对应和特征保留.  相似文献
2.
一种解决大规模数据集问题的核主成分分析算法   总被引:3,自引:0,他引:3       下载免费PDF全文
史卫亚  郭跃飞  薛向阳 《软件学报》2009,20(8):2153-2159
提出一种大规模数据集求解核主成分的计算方法.首先使用Gram矩阵生成一个Gram-power矩阵,根据线性代数的理论可知,新形成的矩阵和原先的Gram矩阵具有相同的特征向量.因此,可以把Gram矩阵的每一列看成核空间迭代算法的输入样本,这样,无须使用特征分解即可迭代地计算出核主成分.该算法的空间复杂度只有O(m);在大规模数据集的情况下,时间复杂度也降低为O(pkm).实验结果表明了所提出算法的有效性.更为重要的是,在大规模数据集的情况下,当传统的特征分解技术无法使用时,该方法仍然可以提取非线性特征.  相似文献
3.
特征向量法功率谱估计的改进与仿真   总被引:1,自引:0,他引:1  
特征向量法功率谱估计是基于矩阵分解的一种功率谱估计的非参数方法。通过分析数据加窗对自相关函数的影响对其提出改进,通过仿真试验证明,此算法的分辨率和抗噪性能得到很大改善。  相似文献
4.
航空发动机复杂壳体类零件的参数化建模方法研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
该文根据航空发动机复杂壳体类零件的结构特点,利用特征集的思想,把复杂零件分解成若干类似零件的“小零件”,再通过特征简化和特征分解,把零件分解为一个个具体特征,建立起零件的特征树,然后按照层次关系分析每个特征的基准,构造出零件的基准体系框架,从而实现三维建模,形成了一套航空发动机复杂壳体类零件参数化建模的方法。  相似文献
5.
一种稳健的波束域自适应波束形成算法   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
在波束域算法中,针对波束域期望信号的指向误差落在波束主瓣边缘时波束性能严重恶化,采用波束域旋转矢量法的线性约束来改善波束域自适应算法的性能,同时为提高工程的实施性,减少算法的计算量,利用信号的特征值大于噪声的特征值这一理论,采用空间协方差矩阵逆的高阶次幂来逼近信号子空间,将求得的权矢量投影于改进的波束域的特征信号子空间,该算法在波束域中不但减少了计算量,而且使波束具有更好的信号比和稳健性。实验仿真验证了提出的改进波束域特征空间的稳健自适应算法的正确性和有效性,具有一定的工程实用价值。  相似文献
6.
研究了阵列信号处理中高分辨率二维波达方向联合估计,根据包含二维到达角的旋转矩阵对角线元素处于复平面的单位圆上的特点,通过构造复矩阵,其复特征值为旋转矩阵的对角线元素的正确配对的组合,方位角和俯仰角的配对由复特征值的实部与虚部自动完成,该算法不存在参量兼并,不易受噪声的影响。仿真实验验证了算法的有效性。  相似文献
7.
利用控制网格拓扑结构的对称性,通过将奇异点周围1-环和2-环的控制顶点进行离散Fourier变换(DFT)得到分块对角阵,将其进行特征分解及排序之后,再通过离散Fourier逆变换(IDFT)和截断等操作得到细分矩阵的高次幂的表达式,从而得到Loop细分曲面新的精确参数化公式.  相似文献
8.
提出了一类比较普遍存在的非高斯噪声-过滤白噪声的定义,并且讨论了这类噪声的性质。在此基础上,本文拓宽了对信号噪声的要求,对传统的TLS-ESPRIT谱估计算法进行一定的改进,推导出了在这类噪声加性干扰下信号的广义TLS-ESPRIT谱估计方法。通过特征分解技术,获得并证明了一种有实际应用价值的算法。这种算法具有高分辨、运算量低、短数据和宽频带等特点。该算法对噪声的假设更加一般化,具有比其他方法更强  相似文献
9.
史卫亚  郭跃飞 《计算机科学》2012,39(105):312-314,330
谱聚类算法是一种流行的数据聚类方法,该算法使用特征分解技术计算邻接矩阵的特征解,但是在大规模数据集的情况下,因储存和计算的问题而无法进行求解。基于线性代数中对称矩阵的性质,提出使用部接矩阵的每一列作为迭代算法的输入样本,通过迭代计算出部接矩阵的特征解。所提算法的空间复杂度只有O(m),时间复杂度也降低为O(pkm)。实验结果验证了算法的有效性。  相似文献
10.
传统K-means算法在随机选取初始聚类中心时,容易导致结果不稳定,谱聚类算法直接在相似矩阵上进行分割,对结果的准确性影响较大,而局部和全局正则化聚类算法未考虑数据空间分布对结果的影响。为此,引入离散度矩阵对局部和全局正则化聚类算法进行改进。改进算法考虑数据的分布信息,通过在局部信息目标函数中引入离散度矩阵,结合全局信息的目标函数,将目标函数最小化问题转换为分解稀疏矩阵特征的问题。在UCI机器学习数据集和公共数据挖掘数据集上的实验结果表明,与K-means及标准谱聚类算法相比,该算法的预测精度更高。  相似文献
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