递归算法的递归子程序实现方法研究

对电磁轴承设计及其他工程实践中广泛存在的递归算法,提出采用递归子程序实现数值计算。在分析递归子程序特性的基础上,研究递归子程序设计方法。结合计算机硬件结构,详细分析递归子程序设计中的参数传递这一关键问题。给出了递归子程序实例,分析该程序的动态运行过程。     

二叉树后序遍历的递归和非递归算法

论述了二叉树后序遍历的递归算法和非递归算法,对递归算法中的工作栈的执行过程做了分析。但递归算法在执行过程会耗费太多的时间和空间,为了追求算法的时空效率,必须将递归算法转化为非递归算法,问题才能得到有效解决,在执行过程中给出了改进非递归化算法。     

递归算法的汇编语言剖析

递归算法是一种重要的求解问题方法,在C语言教学中是一个教学难点.本文介绍了在C语言教学过程中,运用MCS-51汇编语言设计了一个MCS-51汇编语言阶乘n!递归计算程序,该程序与C语言程序在功能和操作流程方面是完全对应的.该程序十分简单,使学生能够比较深入地理解递归算法的实质,取得了比较好的教学效果.     

两数据交换的快速递归算法

内存中成块数据的交换已有一般的递归算法,但效率不高．作者提出了一种快速递归算法,极大地提高了效率,尤其是在大型数据交换中具有实际意义     

基于树的递归算法分析技术

针对扩展递归技术的局限性,本文提出基于树的递归算法分析技术。借助于分析树,可直观地、清晰地描述递归算法的分析过程,从而有效地解决递归算法时间复杂性的分析问题。     

基于分治与递归策略的快速排序算法

论述了运用分治法的思想实现快速排序算法.首先阐述分治法的基本思想,其次应用分治与递归策略用Java语言实现快速排序算法,然后再用实例说明此算法的工作过程,最后分析了最好情况、最坏情况和平均情况下的时间复杂性,得出快速排序算法在渐进意义上最优.     

应用堆栈技术实现递归算法

本文通过分析在支持递归功能的高级语言中,实现递归算法的实质。阐述在不支持递归功能的高级语言中,如何实现递归算法。     

一种基于递归逆的快速盲均衡算法

在现代数字通信中,盲均衡算法是克服多径衰落引起的码间干扰(Inter symbol Interfer-ence,ISI)的有效方法。文章利用递归逆(Recursive Inverse,RI)自适应滤波算法收敛速度快、稳态均方误差小的优点,提出一种新的双模式盲均衡算法。该算法通过一种新的双模式机制,将RI自适应滤波算法应用于盲均衡,可以在获得小的MSE(Mean Square Error,MSE)的同时实现快速收敛。仿真结果表明,相比盲RLS(Recursive Least Square)算法和传统双模式算法,该算法在获得良好稳态MSE性能的同时提高了收敛速度,可以有效地对多径环境中突发信号进行盲均衡。     

基于递归神经网络的跌倒检测

为了快速、准确地检测老人的跌倒行为而引入递归神经网络,通过递归神经网络自动提取跌倒数据特征进行跌倒检测.结果显示:利用递归神经网络可有效提取跌倒行为特征,跌倒检测准确率在93％以上,灵敏度在97％以上,评测值在93％以上.     

一种基于递归逆的快速盲均衡算法

自适应调度是以满足系统某一性能指标要求为目的,对数据查询中的算子进行动态调度的系统优化技术。针对选择查询中可交换顺序的条件过滤器的排序问题,设计了自适应过滤器排序算法,它以静态贪心算法为基础,通过滑动窗口机制模拟出过滤器之间的条件选择性特征,构建了一个条件概率关系矩阵,以指导过滤器排序的动态优化,得到一个当前条件下处理开销最低的过滤器排序,在较低的运行开销条件下,提升了系统的处理能力。     

快速V-BLAST排序检测方法

提出了一种应用于垂直 贝尔实验室分层空时码（V BLAST）系统的新的排序检测算法. 该算法利用新的排序方法和施密特正交化分解算法进行信号的检测，降低了检测算法的复杂度，并将排序与数据检测分离，提高了算法应用的灵活性. 分析结果表明，该算法运算复杂度仅为传统的排序迫零干扰删除算法(ZF SIC)的1/3～3/4，且理论与仿真结果证明新方法性能与传统的ZF SIC误码率(BER)性能相同. 因此，新算法有利于硬件系统的集成实现，达到了降低硬件实现难度和成本的目的.     

便于快速信息融合的主题检测算法

物联网要求对海量信息源里的不同主题,自动地高性能地进行检测和融合。目前大多数公开报道的中文主题检测算法时间复杂度是非线性的,在海量多信息源的信息融合方面缺乏可行性。该文采用高效能的一元语法模型结合全文检索的方法降低主题间的比较次数,理论上将算法效率提升到线性。通过新华社实际数据的实验证实,算法的时间复杂度确实为线性的。另算法应用于两项云计算的实际产品中,也验证了算法适用于物联网环境下的高速信息融合。     

基于假设检验的快速事件检测算法

针对非侵入式负荷监测的传统方法存在实现复杂,难以实时计算,数据集需要反复训练阈值等弊端。本文提出了一种基于假设检验的的快速事件检测算法,该算法将智能电表采集到的总功率信号通过卡方拟合优度检验找出可能存在事件发生的时间点,然后对前后两个窗口使用Z检验,只针对可疑点进行事件检验,进而由测试结果确定是否存在事件的发生,运算简单迅速。通过在BLUED数据集上仿真测试该算法与标准卡方检验方法检测事件的对比实验,验证了本文复合假设检验算法对不同基负载的检测结果具有稳定性与鲁棒性。得出了本文所提方法在精确识别开关事件的同时,还能保证运算速度快速简洁的特点,提高了事件检测的识别精度,具有一定的应用价值和参考意义。     

基于MIC的快速角点提取改进算法研究

针对MIC算子不能区分部分边缘点和角点的缺陷,提出一种自适应边缘点滤除算法。在边缘清晰的情况下,使用求USAN区域的方法过滤掉边缘点;在边缘模糊的情况下,使用模板较大的插值方法在核心点邻域计算其角点响应值。实验证明,该算法能够很好地区分出边缘点和角点。     

一种快速人脸目标检测和跟踪算法

以人脸为运动目标,利用图像的YUV模型和颜色检测算法在小范围内搜索,即时获得人脸的模板图像．在对序列图像进行目标搜索时,将金字塔方法和序贯相似匹配方法相结合,并采用粗精结合的两步匹配算法,获得运动目标的准确轨迹．实验证明,与传统的模板匹配算法相比,该算法的计算量大大降低,较大程度地提高了运动目标检测的速度．     

基于FAST角点检测的图像配准算法

提出了一种具有类SIFT描述特征的FAST角点检测的图像配准算法。先利用FAST对图像进行特征点提取;然后,采用圆环结构算子对提取出的特征点进行类SIFT的特征描述;最后,通过K-D算法将提取出来的特征点进行粗匹配,并使用视差梯度进行预筛选,使用RANSAC算法提纯,从而实现特征点匹配。试验结果表明,与SIFT算法和改进的SIFT算法相比,本算法减少了误匹配的数目,提高了匹配的精确性和稳定性。     

基于豪斯多夫距离的快速多人脸检测算法

以豪斯多夫距离为相似性度量,提出了一种对光照及背景变化具有鲁棒性的快速准确多人脸检测算法。由于豪斯多夫距离多模板匹配算法的复杂性,采用降低模型维数,寻找感兴趣区域和用变换间距离来寻找最适宜模型等多种方法提高计算豪斯多夫距离的效率。实验结果证明该算法能快速准确检测人脸。     

二维Otsu法的降维递推综合改进算法

二维Otsu法是一种经典的图像分割算法,在其基础上发展的降维算法由于存在大量冗余计算限制了其实际应用,针对这一问题,提出二维Otsu法的降维递推综合改进算法。先把二维阈值形式降低到一维,计算区域改为对角线两侧的带形区域;然后采用递推思想给出递推公式,应用递推公式得到图像分割阈值,去除了原有的冗余计算。结合降维与递推,时间复杂度由降维算法的O(L3)降低为O(L2)。实验结果表明,该种算法在保证分割效果的同时大大提高了降维算法的计算效率。