平板显示器件的灰度显示优化结构

介绍了FPD灰度显示的优化扫描结构,根据子空间按位扫描方法消除时间冗余的思想,构造了可获得平板显示器高扫描效率的优化扫描结构.将全局平面分解为多个局部区域,从而突破通常逐行、逐点重复写入形成灰度等级的成像方法,对平板显示器实现高灰度成像和高扫描效率具有指导性意义.最后通过FPGA验证,证实了此种扫描方法的可行性和高效率.     

基于噪声子空间奇异值的信号分量数目估计

针对现有信号分量数目估计方法在低信噪比时估计性能差的问题,该文提出了基于噪声子空间奇异值恒虚警检测方法估计信号分量数目。通过对Hankel矩阵奇异值与噪声能量之间关系的研究,利用高斯白噪声包络平方服从指数分布的特点,在虚警率一定的条件下,获得噪声子空间奇异值检测门限。仿真结果显示该方法在低信噪比时有效。     

基于子空间迭代的Prony模型参数估计

 在Prony模型满足充分必要条件的非线性最小二乘最优解的基础上,给出了Prony模型基于子空间迭代的非线性最小二乘参数估计(ISNLSE).基于对最优解几何结构的认识,导出了一个合理的"收敛控制条件",并构造了一个充分有效的算法;既加深了对问题求解的认识,又大大地改进了算法的收敛性和有效性.最后,用一个简单的例子阐明这一迭代过程,其结果和"扩充的ESPRIT算法"的结果作了比较.     

平板显示系统分形扫描模型的IP核实现

 本文论述了最优扫描结构的分形理论模型到通用逻辑算法的推导、分形扫描方法在平板显示灰度控制中的关键技术研究及IP核构造.根据建立的平板显示器(FPD,Flat Panel Display)分形扫描核心模块架构,导出相应的n位分形扫描的递推结构及硬件逻辑实现模型,然后研究每个扫描时间对应的子空间码和位码序列的生成及逻辑实现,其中采用格雷编码定位器优化策略生成子空间码序列,可简化硬件逻辑、提高系统的抗干扰能力.在此基础上设计了适合各种灰度等级的、具有自主知识产权的分形扫描软核,仿真结果证明所设计的IP核达到预期目标,可嵌入于FPD扫描控制器中,有效提高了灰度扫描的利用率和和FPD画面质量,更重要的是使具有自主知识产权的平板显示器分形扫描方法得以工程实现.     

一种基于改进子空间划分的波段选择方法

高光谱图像具有光谱分辨率高、波段连续、数据量大、图谱合一等特点。然而较高的光谱分辨率会造成波段间相关性强,信息冗余多。所以如何从数百个高光谱波段中选出有利于识别或分类的波段组合成为了高光谱应用需要解决的问题。文章针对相邻波段间相关性较大的特点,提出一种改进的对波段相关矩阵进行全局搜索的子空间划分的波段选择方法。该方法克服了传统只利用相关向量对波段进行划分的缺陷,利用整个相关矩阵进行全局搜索划分,再在划分后的子空间内进行波段选择,从而降低了波段之间的相关性。文章最后使用上述方法对AVIRIS数据进行波段选择,并通过SVM方法对其进行地物分类,结果表明该方法较不进行子空间划分的波段选择方法有较高的分类精度。     

基于遗传算法的宽带加权子空间拟合测向算法

宽带信号测向一直是信号处理领域研究的难点.本文把窄带情形下的加权子空间拟合测向算法推广到宽带情形,构造了一个目标函数,然后应用遗传算法进行非线性全局优化,即可得到波达方向估计值,同时避免了对入射方向进行预估计.把本文算法应用到均匀线阵上,仿真实验结果证明了算法的有效性.     

基于融合子空间的人脸识别方法

针对PCA、LDA、Bayesian 3种子空间方法,介绍了这3种子空间判别人脸的原理,用一种新颖的思想分析了3种子空间的判别依据,在此基础上来提出了一种改进的子空间识别方法--融合子空间.实验结果证明,该方法跟传统的PCA、LDA和Bayesian子空间识别方法相比,有效的增加了对表情和光照的鲁棒性,并提高了识别率.     

基于空间变换预处理的噪声子空间投影法

针对基于噪声子空间投影的空间谱合成技术对输入信噪比(SNR)要求较高的问题,该文提出一种基于空间变换预处理的改进噪声子空间投影法。在子阵维度上,对阵列数据进行拆分处理,得到空间-空间-频率3维数据;利用空间投影变换,将其重新投影为空间-频率2维数据,实现子阵维度相干累积,提高空间变换后输入信噪比;采用噪声子空间投影法,对变换后数据进行处理,实现空间谱合成。数值仿真和实测数据处理结果表明：相比噪声子空间投影法,在保持方位分辨率不变的前提下,所提方法对输入信噪比的最低要求降低约6 dB,有效提升了噪声子空间投影法的弱信源检测性能。     

MTI雷达中基于子空间分解的杂波抑制算法

最优MTI滤波器的权值与目标的多普勒频率有关，传统的MTI雷达需要利用一组能覆盖目标多普勒频率范围的并行滤波器组来实现最佳滤波。本文提出了一种算法，通过子空间分解法直接求取滤波器的权系数，由于无需多普勒滤波器组，系统的复杂度得到了降低。为了适应杂波的变化，本文还推导了该算法基于幂迭代的自适应过程。仿真结果表明：在不同的杂波环境下，该算法均有良好的MTI改善因子。     

RTX_PW：一种基于路径权值的CMT重传策略

针对多路径并行传输(CMT)情况下当路径质量存在较大差异时,部分路径传输优于全部路径的问题,建立了路径的平均吞吐量与丢包率和延迟的拟合关系,提出了一种基于路径权值的CMT重传策略-RTX_PW,该策略可有效减缓接收缓存阻塞,提高多路径并行传输的吞吐量.最后,仿真结果表明RTX_PW的性能优于传统重传策略RTX_CWND和RTX_SSTHRESH.     

基于遗传算法搜索高灰度级FPD扫描矩阵的研究

随着灰度等级的提高和平板显示器尺寸的增大,而传统的扫描方式扫描效率不高,导致帧频急剧上升。子空间按位扫描策略有效地解决了该问题,但随着灰度级的增大,采取直接搜索法获取该优化策略对应的扫描矩阵变得不可实现,为此介绍了一种采用遗传算法搜索高灰度级权值扫描矩阵的方法,并针对遗传算法的局部收敛缺陷,根据遗传进程的自适应特性对遗传算子进行动态调整,成功而快速地搜索到64级灰度的线性权值扫描矩阵。     

策略模式在图像分割中的应用

图像分割是图像处理中的基础难题,基于阂值的分割则又是图像分割的最基本的难题之一,其难点在于阈值的选取。策略模式将不同的阈值选取算法封装起来,使用户可以针对不同的领域、不同的条件,选用不同的分割算法。     

一种并行化的改进型灰狼分簇算法

针对传统的分簇算法在解决超大规模数据集的分簇问题上不具有高效的时间和空间复杂度且易于陷入局部最优的问题,提出了改进型灰狼分簇算法（Improved Gray Wolf Clustering Algorithm,IGWCA）,将灰狼行为规则与灰狼狩猎策略相融合,同时引入狄利克雷分布（Dirichlet Distribution）实现先验,在基准数据集上完成IGWCA与其他分簇算法的对比分析。实验结果表明IGWCA不仅具有较强的探索和开发能力,还具有较小的分散度。使用Hadoop框架的MapReduce模型实现IGWCA的并行化（IGWCA on MapReduce,IGWCA-MR）,通过F-Measure和平均运行时间验证IGWCA-MR的分簇质量,并在真实数据集上验证了IGWCA-MR的运行时间和加速性能。实验结果证明,IGWCA-MR可以有效解决超大规模数据集的分簇问题,是一种高效的替代算法。     

自适应灰度门限法在水面图像分割中的应用

图像分割是图像处理中重要的组成部分,其效果直接影响到后面的图像分析。这里介绍了传统的图像分割法以及自适应灰度门限法在水面机器人视觉图像分割中的应用,首先对算法原理和特点进行了介绍,然后运用Matlab进行了仿真实验研究,对分割的结果加以比较和分析,得出基于最小类内均方差的自适应灰度门限法分割图像的效果最佳,且具有良好的滤波和去噪能力。     

一种基于灰度投影的电子稳像改进算法

通过分析电子稳像中灰度投影算法及其相关函数的特点,提出了一种基于单峰特征的改进算法,即三点自适应局域搜索算法:在搜索区间2n 1内以中点为中心,搜索宽度为n选取两个端点和中点共3点,计算并比较其相关值,并以最小值为中心,搜索宽度减半再确定两个端点值,再次比较,直到搜索完毕,找到最佳匹配点的最小值.同全局搜索算法相比,在搜索区间长度为2n 1时,全局算法运算量为2n 1,该算法仅为3n,运算量显著减少.该算法在船载稳像系统中验证表明,该算法的计算量大大降低,较好地满足了稳像系统的实时性要求.     

基于灰度投影的航空航天稳像技术研究

本文对机械稳像系统,光学稳像系统,电子稳像系统这三类稳像系统进行了介绍,并且分析了各种稳像方法的优劣。其中着重讲解了基于灰度投影的电子稳像方法的原理以及过程,通过航空,航天器的特点结合实验结果分析了各种稳像方法,特别是基于灰度投影的电子稳像方法在航空,航天领域的可行性。     

一种基于灰度互相关法的扫描模式下的风场反演算法

该文分析了传统风场反演算法的理论依据、特点和不足,提出一种新的扫描模式下的风场反演算法。该算法考虑两幅相邻扫描周期所成合成孔径雷达图像中海浪波纹的相关特性,应用互相关方法,求解波纹运动矢量,确定风场风向,然后代入地球物理模型求解风速。与传统风场反演算法及浮标实测数据对比可知,该算法提高了风场反演的精确度,且不存在风向模糊问题。机载雷达实测数据的处理结果证明了方法的有效性。     

基于灰色关联度的Leach算法的改进

Leach算法是无线传感器网络中应用最为广泛的分簇路由协议之一,但是该算法的簇头是随机产生的,有可能导致节点过早死亡,从而使整个网络崩溃。针对这一问题,提出一种基于优选簇头的改进Leach算法——gc Leach算法。改进算法引入灰色关联度思想对簇头进行分区选举,兼顾考虑了簇头的剩余能量以及位置分布,有效地避免了簇头分布不合理,以及簇头剩余能量过低导致的节点过早死亡的情况。仿真结果表明,改进后的gc Leach算法能够有效地降低网络能耗,延长网络生命周期。     

基于动态灰色多指标决策的异构网络选择

将异构网络中的网络选择转化为典型的动态多指标决策问题,提出了一种基于动态多指标决策理论和灰色关联理论的网络选择策略。在考虑用户偏好、业务应用和网络参数当前好坏程度的基础上,进一步考虑了网络参数的动态变化趋势,从而为用户提供全面的QoS保证。仿真结果表明,这种策略能为用户提供合理的接入选择。