重积分的一种降维算法

本文论述了将具有一定条件的重积分的计算问题变成两个定积分的计算,并给出了计算公式和算法。     

自适应维分编码维数估计与降维算法

在自适应维分编码原理的基础上,证明了维分编码维重Q=4是最优的．标签越多,维分编码的维数就越多．为此文中给出了标签数量估计和维数估计方法,同时还给出了自适应维分编码降维后标签的降维编码算法以及自适应维分编码的解码算法,为自适应维分编码原理的完善做了正确和必要的研究,因此,完善的自适应维分编码算法无论标签数目较多和标签数目较少时,都能大大提高阅读器搜索标签的效率．     

一种非均匀L阵及其快速二维DOA估计算法

针对现有L阵研究无法处理欠定二维角度估计问题,首先建立了一种由两组M元共轭嵌套阵列构成的非均匀L阵,其次针对该阵列利用子阵内互相关矩阵和Khatri-Rao积扩展阵列孔径,使其自由度由O(M)提升到O(M~2),进而利用Toeplitz矩阵重构和ESPRIT算法分别得到二维角度估计,最后利用基于MMP算法的稀疏重构方法实现角度配对。通过仿真实验验证,所提算法突出优点是在低快拍数、欠定条件下良好的角度估计性能和高的角度正确配对率及较低的运算复杂度。     

一种快速波达方向估计算法

提出了一种基于多级维纳滤波的波达方向估计算法．利用均匀等距阵列的互相关向量处于信号子空间内的特点,采用多级维纳滤波得到了一种不需要期望信号和特征分解的信号子空间估计方法,然后采用最小范数求根方法得到波达方向的快速估计．该方法在没有期望信号的环境下能够快速有效估计波达方向,其计算复杂度为O(NLP),这里N为阵元数,L为样本数,P为信源数．最后通过仿真实验验证了该方法的有效性．     

一种快速二维虚拟ESPRIT算法

通过对二维虚拟ESPRIT信号参量估计算法的分析,提出了一种快速二维虚拟ESPRIT算法．理论分析表明二者的估计结果相同,但快速二维虚拟ESPRIT算法的计算复杂度低,并由计算机仿真实验进行了验证．     

一种基于扩散映射的非线性降维算法

非线性降维方法旨在保持数据局部结构的同时,使不在一个邻域内的点之间的距离变得松弛．作为一种新的流形学习框架,扩散映射通过在扩散过程中保持扩散距离进行降维．基于扩散映射的理论背景,建立了多层谱分解的数值算法,并具体给出了用扩散映射进行非线性降维的算法．实验结果表明,与传统的非线性降维方法相比较,该算法能够发现非线性高维数据的本征维数,并且对噪声具有很好的鲁棒性．     

一种基于非线性降维的聚类算法

针对K-均值聚类算法不能发现任意形状的聚类的问题,提出了一种基于非线性降维的聚类算法.在该算法中,首先用ISOMAP算法对数据集进行优化,然后再用K-means算法聚类.由于ISOMAP算法不能处理不连通的流形,本文提出了一种改进的ISOMAP算法,它能够发现不连通流形的低维嵌入.改进后的ISOMAP算法与K-means算法结果得到了一种有效的聚类算法.实验结果表明该算法能够发现任意形状的聚类.     

一种用于在线控制的快速高精度估计器

研究了一种用于非线性动态系统参数估值的有偏估计器,它包含了2个容易调整的参数,调整后的估计器在处理具有近似奇异设计矩阵问题时表现了很强的稳健性(Roubstness),实验表明,所研究的估计器在收敛速度及估计精度两方面都远比最小二乘估计器和岭估计器优越。     

一种快速构造降次函数的新算法

基于密码函数分拆的思想提出了一种快速有效构造降次函数g的新算法．该算法通过每次选取不同变量进行分拆,在函数分解[k/2]次后建立方程组,最后通过求解此方程组得到满足条件的降次函数g．新算法可以求解代数次数至多为[k/2」的降次函数g,使得函数f*g的代数次数至多为[k/2]．该算法计算复杂度为O(2^k/2)^w+2,在k较大时,小于已有算法的计算复杂度O((2^k-1)^w)．结果表明,在很低的计算复杂度下,能快速构造出降次函数g．     

一种用于小流估计的数据包公平抽样算法

现有数据包公平抽样算法通常根据到达数据包所属流大小的估计值设置包抽样率,令大流所含数据包抽样率低,小流所含数据包抽样率高,缺点是算法的优劣依赖于不同方法对流大小估计的准确性;小流估计误差较大。针对此问题,利用大流持续时间长且到达速率高的特点,提出一种基于时间分片的用于小流估计的数据包公平抽样算法(MFEPS)。该算法将测量时间分割成片,抽取每个流在每个时间片内的第一个数据包,而不需要估计数据包所属流的大小。理论分析和实验结果均表明,与已有算法相比,对于小流估计,MFEPS算法在相同的CPU资源消耗条件下,具有更高的准确性和良好的扩展性。     

二维人体姿态估计研究进展

人体姿态估计是人体动作行为识别与分析的基础,在计算机视觉领域有着广阔的应用前景。二维人体姿态估计算法可分为基于整体特征的、基于模型的和基于深度学习的3种:基于整体特征的人体姿态估计算法的研究集中在图像特征的提取和实现图像特征到部位定位的非线性映射函数上;基于模型的人体姿态估计算法的研究集中在人体模型、部位外观模型、搜索空间和推理算法四个方面;基于深度学习的人体姿态估计算法的研究集中在如何利用深度学习模型提取抽象图像特征和实现从图像到人体姿态的非线性映射两个方面。人体姿态估计研究虽已取得较好效果,但在估计准确度、收敛速度、鲁棒性和通用性等方面仍需进一步研究提高。     

一种在线快速估计多变量时滞的算法

本文提出一种在线估计多变量时滞的方法.其特征是采用多模型滑动的方法在线估计多变量系统的最大共同时滞.仿真表明,算法可以正确地确定系统即时的时滞.当系统的最大共同时滞突变时,算法可使模型很快地跟踪上变化.     

一种基于MEMS传感器的全局渐进稳定的姿态估计算法

针对微小型无人飞行器的控制对高精度、小体积、低功耗的姿态信息的需求,提出了一种实用的基于MEMS传感器的姿态解算算法,实现了在低加速度状态下对飞行器姿态的精准估计.该算法将MEMS陀螺仪、加速度计和磁力计的数据作为输入,采用一种全局渐进稳定的状态观测器方法对3种传感器数据进行融合,进而得到欧拉角输出.首先,针对实际航姿...     

一种常规雷达脉冲信号频率估计快速算法

雷达脉冲频率估计的高精度与实时性是衡量电子情报侦察系统性能的关键指标,但现代雷达越来越小的脉冲宽度和脉冲重复周期对电子侦察系统的高精度瞬时频率估计带来挑战。提出了一种实用的常规雷达脉冲信号频率估计快速算法,该算法利用快速傅立叶变换算法分别实现电子侦察接收机单通道数据的正交变换、频率粗估计及交叉分区判别,再利用非线性最小二乘算法实现高精度的频率估计。仿真试验与实测数据验证了该快速算法的有效性与正确性,同时也验证了该算法具有计算量小、实时性高、精度高等特点。     

一种用于低压电力线通信的信道估计算法仿真

针对低压电力线通信中的信道估计问题,应用正交频分复用(OFDM)技术,在现有的OFDM通信信道估计算法的基础上,提出一种基于小波滤波器判决反馈的信道估计算法.该算法无需额外发送参考消息,提高了信道的利用率,而且小波滤波器能够达到去噪声的目的,具有良好的估计性能.对该算法进行了理论分析和初步的仿真实验,给出了仿真方法及结果.     

一种用于二维流体表面绘制算法的研究

提高运动流体的可视化效果与效率是近年来科学研究、工程项目、电脑游戏、影视作品、视觉仿真等领域最热门、最具挑战性的课题之一。提出一种将非线性的Catmull-Rom插值样条应用于四边形网格细分的单元剖分改进算法,对二维波面图像进行可视化模拟。针对流体表面由于网格细分引起的波面图像拐点多、不光滑以及计算复杂的问题,在保证计算效率的基础上,得到光滑的图像。用基于St.Andrew的单元剖分算法解决二义性问题,在可视化过程中,跟踪波面的走向从而减少网格的计算与判断。最后以库埃特流体运动为例,实现其二维波面图像的可视化。     

一种基于视频序列特性的快速运动估计算法

针对视频压缩中的关键技术运动估计算法，提出了一种新的快速运动估计算法。该算法首先利用视频序列宏块间的相关性预测搜索起点，同时根据运动矢量中心偏置特性和SAD分布的方向性设计搜索模板，避免和减少不必要的搜索，提高了运动估计的速度和精度，在保证视频图像质量的情况下，有效的降低了计算复杂度。     

一种在相干信源下的快速DOA估计算法

针对利用信号的协方差特征值分解求取信号的波达方向计算复杂的问题,本文提出了一种基于传播算子方法的空间平滑技术波达方向估计算法。与传统的子空间方法相比,通过简单的线性分割变换来快速估计噪声子空间,避免了传统子空间算法中运算量极大的特征分解,从而降低了运算复杂度。空间平滑技术处理相干信号源具有良好的性能,通过使用双向空间平滑矩阵和它的共轭复数的区别,构造出广义的协方差阵,可以完全消除空间非均匀噪声。仿真结果证明,空间平滑技术与传播因子算法的结合,能够有效地保持平滑技术良好的性能,进一步降低运算复杂度。     

一种累积量线性预测方位估计的快速算法

提出了一种基于四阶累积量的线性预测方位估计快速算法。通过对累积量线性预测基本方法进行变换,得到了基本方程系数矩阵的Toeplitz结构,并用Levinson-Durbin算法求解方程,减少了运算量。在线性预测方程中,使用了四阶累积量,有效地抑制了高斯噪声。计算机仿真结果表明了这种方法的有效性。