高维有噪频谱有限函数的外推

给出的定量既适合于一维与高维,又适合于有噪与无噪的频谱有限的频谱有限函数的外推,是对Ｓａｎｚ－Ｈｕａｎｇ两个猜想的改进,同时讨论了外推函数与真函数的逼近关系,对于一个一维或高维Ω频谱有限函数ｆ,如果仅知道它在局部区域Ｔ上的有噪测量值ｆ,用集合「ｇ：ｇ是Ω频谱有限函数,在Ｔ上｜ｇ（ｔ）－ｆ（ｔ）｜≤δ」（δ≥０）中Ｌ＾２范数最小的元素ｈδｆ作为外推函数,给出了关于它的逼近定理及其范数逼近公式,并且给     

一类基于小波框架的采样子空间

采样定理是现代信息理论与技术的基本工具,具有采样性质的信号具有比较完美的信息重构形式.Walter 和 Zhou 将古典信号的采样定理发展到小波子空间.发展了基于小波框架的数字信号的采样定理与方法.提出并回答了信息理论中的一个基本问题:一个能量有限的数字信号,是否具有采样定理的形式.以小波框架为工具给出了具有采样性质的数字信号的刻画;对于一个给定的采样子空间,给出了该子空间的信号的表示形式;特别是给出了一大类新的具有采样性质的数字信号空间.应用实例表明,从理论和实践上对于数据信息的采样和重构是有意义的,是对以往相关结果的有效改进.     

基于中文自然语言的纹理分类新方法

提出了一种新的基于中文自然语言纹理描述词的纹理分类方法,建立了自然纹理分类体系,并用最小二乘支持向量机对纹理进行分类,实现了纹理的视觉特征到语义描述的转换.实验结果证明,该方法在图像理解和基于内容的图像检索中有助于缩小纹理特征的数学描述和人类理解之间的"语义鸿沟".     

一种利用非下采样Contourlet变换的纹理检索方法

为提高基于内容的图像检索系统中纹理特征提取的有效性,提出了又一种纹理图像检索方法。该方法利用非下采样Contourlet变换对图像进行分解,提取不同子带和不同方向变换系数矩阵的均值和方差为特征向量,作为数据库中纹理图像的索引,并利用两种不同的相似度函数计算图像之间的相似度,建立了一套基于示例查询图像的纹理图像检索系统。实验结果表明,与小波包等特征提取方法相比,该方法不仅能降低特征向量维数,而且能取得更高的检索准确率和检索速度。     

天基信息支持导弹对海打击应用优化仿真分析

目前，海上远程精确打击主要依靠舰载预警机、无人机和微波超视距雷达等舰上自有手段为反舰导弹提供目标指示信息，存在探测距离有限、留空时间短、信息要素不完整等问题，在远海作战中不能为导弹提供持续、远距离目标指示信息，制约了导弹武器的作战效能。近年来，随着卫星遥感技术的快速发展，天基信息凭借其“站得高、看得远”的特点在支持导弹对海精确打击应用方面的能力逐步提升。通过分析构建影响天基信息支持导弹对海精确打击的关键影响因素模型，开展目标定位精度、时延等影响因素对导弹捕获概率仿真分析，仿真结果表明提高目标定位精度、缩短目标指示信息时延可有效提升天基信息支持导弹武器捕获目标概率，据此提出了天基信息支撑导弹对海远程精确打击在工程设计和应用方面的优化思路和建议，为天基信息支持导弹对海远程精确打击研究提供借鉴。     

新的纹理图像特征提取方法

提出了一种新的基于非下采样Contourlet变换的纹理特征提取方法.首先对纹理图像进行非下采样Contourlet变换,然后提取不同尺度、不同方向上变换系数矩阵的均值和方差作为特征向量,大大降低了特征维数,并利用BP神经网络进行训练和仿真,实现了纹理图像的自动分类.实验结果表明,与小波包变换和改进的LBP纹理算子等方法相比,该方法能取得更好的分类效果.     

基于入侵检测的特征提取方法

利用核主成份分析对入侵检测的训练样本进行特征提取,有效地提取出样本的分类信息,降低了维数.在此基础上,进一步将简约支持向量机RSVM(Reduced SVM)方法应用到非线性的PSVM中,降低了核矩阵的计算量.两种方法相结合提高了训练速度和入侵检测的分类效果,并且一定程度上还改善了分类的正确率和误报率,数值试验证明算法的有效性.     

一种新的自然纹理分类方法

纹理分类一直是图像处理领域重要的研究课题之一。目前,用数学方法描述纹理特征从而进行纹理分类非常流行,但这些方法无法消除纹理视觉特征和人们理解的纹理概念之间的语义障碍。提出了一种新的基于中文自然语言纹理描述词的纹理方法,把常见的自然纹理分为10大类别,然后利用小波包分解和最小二乘支持向量机对自然纹理进行分类,实现了纹理的视觉特征到语义描述的转换。实验结果证明,该方法在图像理解和基于自然语言的图像检索中有助于缩小纹理特征的数学描述和人类理解之间的“语义鸿沟”。     

基于有效距离的低秩表示

低秩表示（Low-Rank Representation,LRR）在探索数据中的低维子空间结构方面具有良好的效果,近年来引起了人们的广泛关注。然而,传统的LRR方法通常使用欧氏距离来度量样本的相似性,仅考虑相邻样本两两之间的距离信息,对于具有流形结构的数据往往不能反映其固有的几何结构。最近的研究表明,概率激励距离测量（即有效距离）可以有效地对数据的全局信息进行建模,来度量样本间的相似性。在此基础上,提出了一种基于有效距离的低秩表示模型。该方法用稀疏表示方法计算样本之间的有效距离来构造拉普拉斯矩阵,并将其进行低秩表示拉普拉斯正则化约束,该模型不仅能表示全局低维结构,而且能捕获流形结构数据中的几何结构信息。为了评估方法的有效性,在三个公开数据集上进行了分类实验。实验结果表明,该方法比基于传统欧氏距离的方法,具有更高的分类性能和更强的鲁棒性。     

一种改进的菱形搜索算法

DS（Diamond Search, DS）算法曾被MPEG4 标准采用,是目前公认的一 种较好的搜索算法。但当运动矢量较小时,菱形搜索算法速度较慢。提出了一种改进的菱形 搜索（Improved Diamond Search, IDS）算法,加入了粗定位和强化的半路停止操作。大量的 车辆跟踪实验表明,IDS 算法在保证搜索性能的基础上增加了搜索速度,为模板匹配提供了 更加有效的技术支持。更有对比实验揭示了该算法对轨迹突变的不敏感性。