带标识加权T—图的化简

本文首先给出带标识加权Ｔ－图的几种化简运算，然后证明在一定条件下，这几种运算能保持网的活性不变，从而为带标识加权Ｔ－图的分析和综合提供了有效途径。     

带标识加权T-图的化简

文中首先给出带标识加权T-图的几种化简运算,然后证明在一定条件下,这几种运算能保持网的活性不变,从而为带标识加权T-图的分析和综合提供了有效途径。     

多变量卡诺图逻辑相邻的确定

卡诺图化简仅适用于四个及四个变量以下的逻辑函数的化简。提出了多变量卡诺图化简的两种方法：对称法和卡诺图变换法。解决了多变量卡诺图判断逻辑相邻问题，完善了数字电子技术中卡诺图化简的相关理论。     

《如何利用卡诺图快速准确地化简逻辑函数》一文的启发

拜读本刊１９９８年第三期所刊《如何利用卡诺图快速准确地化简逻辑函数》一文很受启发,自己在多年教学生涯中也集得一点小经验,现介绍给读者以利交流。卡诺图化简的最大优点是直观,从化简图上可直接看到化简后的表达式包含几个乘积项,每项几个变量。卡诺图化简的关键...     

卡诺图的区域定位及非常规应用分析

基于数字逻辑函数中最小项相邻性原则，将卡诺图进行区域划分定位，从而使得逻辑函数的卡诺图的正确填入更直观简便。而后介绍分析卡诺图在奇异逻辑函数、复合逻辑函数、输入无反变量逻辑电路化简时的几个非常规的应用，得到相应逻辑函数卡诺图化简的简便方法。     

有源相控阵天线T／R组件幅相检测

给出一种有源相控阵雷达Ｔ／Ｒ组件的幅相检测方法，这种方法只需几只定同耦合器和检波器，经过适当的组合和简单的运算，就可以精确地测出Ｔ／Ｒ组件的幅度和相位，该方法具有良好的可行性，实时性和可靠性，大大减少了雷达的调试工作量。     

基于四变量的多变量卡诺图化简新法

以四变量逻辑函数卡诺图化简方法为基础,提出了一种新型有效的多变量逻辑函数卡诺图化简方法,该方法共分为6个化简步骤,在局部小卡诺圈和整体大卡诺圈的化简过程中应用了四变量逻辑函数卡诺图化简方法,因此该方法科学有效,为多变量逻辑函数的化简提供了方式方法,也进一步丰富了布尔代数.     

如何利用卡诺图快速准确地化简逻辑函数

如何利用卡诺图快速准确地化简逻辑函数张兰群（南京航运学校电子教研组，南京，２１００１１）众所周知，化简逻辑函数可以利用逻辑代数的公式和定理。但是，对于一个较复杂的逻辑函数，有时不易看出该用什么样的逻辑代数的公式和定理，即使化简出来，也要费九牛二虎之力...     

迭代投影的平顶方向图综合算法

针对现有的平顶波束综合形成算法计算量较大的问题,提出了一种迭代求解平顶波束的快速形成算法。该算法首先设置方向图参数、迭代条件,然后利用方向图与阵元加权系数的变换关系设计投影算法并通过二阶差分运算确定过渡带,最后结合蝶形计算方法快速迭代逼近理想的平顶方向图。实验结果表明,该算法相比凸优化算法运算效率较高,并且可修复阵元失效后的平顶方向图。算法运算次数随着副瓣阈值、主瓣宽度和零陷深度等参数的变化而变化。     

卡诺图在化简最简逻辑式中的应用

介绍利用卡诺图中的最小项和最大项的相邻性、对称性将逻辑表达式化简为所需要的最简表达式的理论基础，并举一有代表性的逻辑式，对其进行化简最筒逻辑式，得出化简为所需的最简逻辑式的结论。     

基于加权割的图像分割

提出了一个新的图分割模型——加权割模型,设计了一个基于加权割的图像分割算法(Image segment-ation Algorithm Based on Weighted Cut,简记为ISAWC).加权割模型的特点是:(1)整合了图像的局部和整体分割信息;(2)在加权意义下最小化加权割能同时达到类间最大相异性和类内最大一致性.本文证明可通过求解一个特征向量问题来优化加权割.模拟点集和实际图像上的实验验证了ISAWC的有效性.     

基于图卷积网络的手指静脉识别方法研究

针对传统手指静脉识别方法往往存在识别率低或者计算量大等问题，本文提出一种基于轻量型图卷积网络的手指静脉识别方法。首先用一个加权图描述一张手指静脉图像，图的顶点特征和加权边集分别由指静脉图像的局部方向能量特征和特征间相关性确定。图数据作为输入，经过基于切比雪夫多项式的图卷积层和由图粗化协助的快速池化层，然后全连接层进行特征整合，再进行分类识别。实验结果显示，该方法识别效率远高于传统算法，并在实验室自制手指静脉数据库达到96.80%的识别率，在不同数据库有较好的普适性。      

LDPC码加权位翻转解码算法的研究

本文以Tanner图上的迭代消息流传递技术为基础,分析了Gallager提出的LDPC码第一解码方案,给出基于校验和的位翻转硬判决解码算法。在此基础上引入接收信号作为可靠性评估,使评估值作为硬判决的加权系数,从而提出基于校验和的加权位翻转解码算法。加权位翻转算法充分考虑了接收符号的信息;为了快速搜索翻转位,对不满足的校验方程数采用最大投票数排队算法。这些措施的合理应用改善了基于校验和的位翻转解码算法的性能。     

Weighted morphological filter

A novel morphological filter using weighted morphological operators is presented. The newly introduced operators employ a weighted structuring element and apply multiplication or division in place of addition and subtraction in classical morphological operations. Experimental results prove that the new operators' performance dominates those of classical operators for signals/images buried in salt & pepper, speckle and Gaussian noise     

基于带权值无向图的视频隐写分析

针对视频帧的时域特性,提出一种以帧间相关性构建带权值无向图的视频隐写分析方法。首先,分别计算待检测视频每帧亮度的灰度共生矩阵,把得出的8维特征作为该帧的特征向量。再以视频帧为节点,用帧间特征向量的欧氏距离作为节点间的权值,构造出表示帧间相关性的带权值无向图。根据嵌入信息后帧间相关性发生改变的特性来判断视频中是否有秘密信息嵌入。实验结果表明,用带权值无向图的方法可以快速准确地区分载密视频和原始视频,并且有较高的正确率。     

Fast Block Center Weighted Hadamard Transform

Motivated by the Hadamard transforms and center weighted Hadamard transforms, a new class of block center weighted Hadamard transforms (BCWHT) are proposed, which weights the region of midspatial frequencies of the signal more than the Hadamard transform. Based on the Kronecker product, direct sum operations, the identity matrix and recursive relations, the proposed one and 2-D fast BCWHTs algorithms through sparse matrix factorization are simply obtained.     

直接线性图嵌入算法及其在人脸识别中的应用

图嵌入算法使用无向有权图来描述数据集的流形结构,目前许多流形学习算法都可统一到这个框架下。线性图嵌入算法(LGE)在高维小样本应用中往往会遇到的奇异值问题,因此需把数据集预先投影到PCA子空间,往往会丢失了一些有用的信息。本文提出了一种直接的线性图嵌入算法(DLGE),可直接从原始数据集中提取特征。此外DLGE算法相对于基于迭代的正交化算法,在最小二乘意义下对截断的征向量进行正交化处理,计算简便有效。在多个人脸数据库库上的仿真结果表明,相对于传统算法,DLGE算法具有更强的人脸表征能力,更好的分类性能,且更加鲁棒。     

无向加权图的K点连通扩充算法

本文首先研究了无权情况下的极小K点连通扩充算法;然后成功地将模拟退火方法应用于任意无向加权图的K点连通扩充问题,提出了一个O(ΩK|V|~4)的近似算法,为解决加权图的扩充问题提供了一种新途径.     

面向距离查询的属性加权图聚集算法

图聚集技术是在保留原始图的结构和属性信息的同时,将一个大规模图聚集成简洁的小规模图的技术.随着图的规模不断增加使得图数据变得难以查询和存储,而基于距离的查询,例如最短路径查询,非常依赖图的规模大小.本文提出了面向距离查询的属性加权图聚集算法,在保证节点之间结构和属性相似的同时,保护了节点之间的距离,并有效地减小了图规模...     

3D model retrieval using weighted bipartite graph matching

In this paper, we propose a view-based 3D model retrieval algorithm, where many-to-many matching method, weighted bipartite graph matching, is employed for comparison between two 3D models. In this work, each 3D model is represented by a set of 2D views. Representative views are first selected from the query model and the corresponding initial weights are provided. These initial weights are further updated based on the relationship among these representative views. The weighted bipartite graph is built with these selected 2D views, and the matching result is used to measure the similarity between two 3D models. Experimental results and comparison with existing methods show the effectiveness of the proposed algorithm.