基于奇异值分解的宽带频谱感知改进算法

对认知无线电中宽带频谱感知的信号检测问题进行研究,在信道位置和带宽随机分布的条件下,提出一种基于Hankel矩阵奇异值分解的改进算法完成宽带频谱的频率点奇异性检测并获得各子频段的起始频率和带宽,有效实现盲宽带频谱感知,同时利用提出的三种性能评价参数对该算法与多尺度小波变换算法进行了性能对比。通过实际接收微波信号及仿真OFDM信号感知实验验证,该算法有效抑制了噪声不确定性,滤除了伪奇异点,提高了宽带频谱感知性能。     

改进复调制的频率校正算法研究

为实现雷达信号处理中频率的精确估计,减少快速傅里叶变换分析频谱时由于栅栏效应和频谱泄漏产生的测量误差,满足高精度频率测量要求,提出了一种利用复调制算法和牛顿插值的频率校正方法。待测频谱经复调制算法细化后,通过牛顿插值函数将离散频谱变为连续谱,利用最大峰值对应的采样点及其相邻采样点的插值函数关系对频率进行校正,减少了细化倍数对复调制算法的影响,提高了频率测量精度。通过列举三点校正和四点校正两种情形,说明不同采样点在不同条件下对频率校正精度的影响及各自的均方根误差。仿真结果表明,所提方法在频率估计方面具有很好的效果,与复调制算法相比,频率的测量误差减少了30%。     

基于Zoom-FFT的改进Rife正弦波频率估计算法

Rife算法是正弦波频率估计的一种经典算法,但其根本缺陷在于低信噪比且被估计频率接近量化频率点时估计性能差。本文通过分析Zoom-FFT的基本原理,验证了其具有可控的局部频谱放大功能,进而提出了一种改进的Rife频率估计算法。通过对信号进行Zoom-FFT处理实现以被估计频率为中心的较窄频段频谱的大幅度细化和放大,然后利用Rife算法进行精确频率估计。仿真结果表明,该算法具有高于传统Rife及其改进算法的估计精度和抗噪声性能,且对真实频率与量化频率点的位置关系不敏感,但计算复杂度有一定增加。     

动态规划字符串匹配算法在曲线对比中的应用

曲线对比是地层对比的基础手段。提出了一种基于字符串的曲线对比方法,通过对地质事件的识别来符号化测井曲线,采用动态规划方法计算二个序列的最长公共子序列,将字符序列的相似性计算用于曲线对比中;算法允许在匹配过程跳过一定的字符数,实现了曲线的不连续对比。算法对于地层重复与缺失状况下的地层对比具有很好的适用性。     

基于IIN算法和Rife算法的一种新的正弦波频率估计算法

针对信号频率位于两个相邻量化频率点的中心区域时,IIN(iterative interpolation based)算法的精度降低,而当信号频率位于量化频率点附近时,Rife算法的精度降低问题,本文提出了一种新的算法,即R-IIN算法。首先利用Rife算法对信号的频率进行粗估计,然后通过频谱搬移使新信号的频率位于量化频率点附近,再利用IIN算法对信号频率进行估计。仿真结果表明,本算法的整体性能优于M-Rife[4]算法和IIN[8]算法（一次迭代）,接近二次迭代,且性能稳定。     

基于全相位频谱分析的正弦波频率估计

研究了应用于全相位频谱分析的正弦波频率估计算法.首先分析了全相位频谱的结构,给出全相位频域插值公式.当信号真实频率位于两相邻量化频率点的中心区域时该公式精度较高,而接近量化频率点时精度较差.根据这个特点,对信号进行频移使新信号的频率落入中心区域再进行频率估计,得到修正额域插值公式.与现有的全相位频率校正算法比较,频域插值算法具有更高的估计精度,在中低信噪比时表现出更佳的性能.     

基于信任度数据融合的频谱感知算法

在认知无线电领域中,频谱感知是关键技术,也是实现认知无线电的先决条件,在军用和民用领域都有着广阔的应用前景。在低采样率的情况下,信号经过快速傅里叶变换(FFT)后会发生频谱混叠。为了获得信号准确的频谱分布,首先对传统的基于时延和多速率的频率估计算法进行了研究,实现频率的分离和计算。但是当频谱的稀疏度增大以后,通过传统方法计算出的频率值的精度会降低,有时候甚至会发生误判。针对于传统算法存在的问题,提出了一种基于信任度数据融合的频谱感知算法,对传统的两种频率估计算法进行了有效的数据融合。对多路径计算出的频率值作了基于信任度的综合估算,大大提高了检测精度、降低了误判率、扩展了频谱感知范围。在Matlab软件上,对改进后的和传统的两种频率估计算法进行了仿真分析与性能评估。与传统算法对比,改进后的算法在相关参数上都获得了良好的效果。该研究成果对无线电领域频谱感知的研究具有一定的启示。     

国内18信息移频信号检测频谱校正算法的研究

针对铁路行车安全对轨道电路移频信号检测精度的要求及测试仪表对实时性的要求,分别研究了以快速傅里叶变换(FFT)与线性调频Z变换(CZT)算法为基础的频谱校正方法;采用频谱校正方法,将FFT和CZT变换中存在的频谱泄漏还原为接近无泄漏状态,实现信号参数的准确获取;再从算法原理、误差和运算复杂度等3个方面进行对比性分析,结果表明:对于国内18信息移频信号,在中心频率、低频和频偏的标准值处,使用两种算法得到的各参数计算值的绝对误差分别满足0.2Hz、0.02Hz和0.2Hz;各参数标准值发生一定偏差时,FFT的频谱校正算法的参数检测效果优于CZT的;FFT的复数乘法运算量较小。     

频率估计的一种多段同频等长信号频谱融合法

为提高信号频率估计精度和现有方法的普适性,提出一种基于频谱融合的多段同频等长信号的频率估计算法。设计相位差补偿因子克服分段信号相位不连续问题,以达到相位连续信号的频谱分析效果;建立搜索频率序列修正相位差补偿因子中的未知参数,并对分段信号频谱进行相位差补偿得到修正频谱矩阵;通过累积频谱抽取谱和修正频谱计算频谱相关序列并搜索最大值,其对应搜索频率即为该算法的频率估计值。数值仿真实验表明,基于该算法频率估计的均方根误差约为现有方法的1/4~2/3,较为接近Cramer-Rao下限。     

GF(2~m)域椭圆曲线点乘算法安全FPGA设计与实现

点乘算法是椭圆曲线密码体制中决定速度和硬件资源的关键部分。在深入分析混合结构乘法器并在FPGA上实现经典椭圆曲线点乘算法基础上,设计与实现了一种基于NAF编码混合结构乘法器思想的椭圆曲线点乘算法。对实现的点乘算法进行仿真测试和性能评估表明,新设计实现的基于混合结构乘法器的点乘算法在计算速度和资源使用上具有明显优势。     

基于两次检测曲线的压缩视频关键帧提取*

针对目前压缩域下提取视频关键帧的算法存在特征选取单一、提取的关键帧准确性不高、算法效率低的缺点,提出了压缩域下基于两次曲线曲率检测的关键帧提取算法。算法利用曲线上的高曲率点表示曲线的显著变化,并在此基础上利用压缩视频的固有特征,即离散余弦变换之后的AC系数和DC系数特征,构建特征相似度曲线,进而对曲线进行两次高曲率点检测并提取视频关键帧。实验表明,该算法能快速有效地实现关键帧的自动提取,并可以提高提取关键帧的查准率和查全率。     

平面变换技术脉冲分选自动实现方法

平面变换技术是一种非常有效的脉冲分选方法,其关键技术包括在显示平面上的特征曲线搜索和特征曲线识别。对于特征曲线搜索,传统依靠人工的做法不但费时费力还限制了脉冲分选的自动实现;而对于特征曲线识别,目前只有定性的描述而没有具体的方法。为了克服人工搜索特征曲线的缺点并实现特征曲线有效识别,本文分析了平面变换后脉冲点的特征,设计了特征曲线的自动搜索方法,给出了特征曲线的识别方法。特征曲线的自动搜索方法适用于直线和曲线的自动搜索,且不依赖于初始脉冲点的选择,特征曲线的识别方法实用有效,最终实现了脉冲分选自动进行。仿真实验说明了方法的有效性。     

Localization and comparison of two free-form surfaces

Comparison of two free-form surfaces based on discrete data points is of paramount importance for reverse engineering. It can be used to assess the accuracy of the reconstructed surfaces and to quantify the difference between two such surfaces. The entire process involves three main steps: data acquisition, 3D feature localization and quantitative comparison. This paper presents models and algorithms for 3D feature localization and quantitative comparison. Complex free-form surfaces are represented by bicubic parametric spline surfaces using discrete points. A simple yet effective pseudoinverse algorithm was developed and implemented for localization. It consists of two iterative operations, namely, constructing a pseudo transformation matrix and point matching. A computing algorithm was developed to compare two such surfaces using optimization techniques. Since this approach does not involve solving non-linear equations for the parameters of positions and orientations, it is fast and robust. The algorithm was implemented and tested with several examples. It is effective and can be used in industry for sculptured surface comparison.     

A new image encryption scheme based on cyclic elliptic curve and chaotic system

Recently, several cryptosystems based on chaos have been proposed. Nevertheless, most of them hinder the system performance, security, and suffer from the small key space problem. This paper introduces an efficient symmetric encryption scheme for secure digital images based on a cyclic elliptic curve and chaotic system that can overcome these disadvantages. The cipher encrypts 256-bit of plainimage to 256-bit of cipherimage within eight 32-bit registers. The scheme generates pseudorandom bit sequences for round keys based on a piecewise nonlinear chaotic map. Then, the generated sequences are mixed with the key sequences derived from the cyclic elliptic curve points. Results of statistical and differential analysis demonstrate that the proposed algorithm has adequate security for the confidentiality of digital images. Furthermore, it has key sensitivity together with a large key space and the encryption is fast compared to other competitive algorithms.     

基于曲线自适应和模拟退火的蝗虫优化算法

针对蝗虫优化算法容易陷入局部极值点、收敛速度慢、精度较差等缺点,提出曲线自适应和模拟退火蝗虫优化算法。首先,引入曲线自适应代替蝗虫优化算法关键参数的线性自适应,提高了算法的全局搜索能力;其次,在此基础上引入模拟退火算法,对蝗虫算法的劣势解具有一定概率的接收,使算法具有跳出局部最优,实现全局最优的能力。自适应缩小模拟退火中蝗虫位置随机解的范围,有利于进一步提高蝗虫算法的开发能力。通过测试函数测试,实验结果表明,改进的新算法具有更好的求解质量和收敛速度。     

B样条曲线的等距算法及应用

等距曲线的拓扑结构是等距算法中的核心因素之一。该文以B样条曲线为例,给出了一种基于关键点的等距算法。它应用了自适应离散等手段并给出了关键点的求解方法,同时利用关键点确定等距线各个分段的取舍,从而有效地去除自交的情况,使得计算出的等距曲线有着正确的拓扑结构。该文的算法已应用于商业软件OpenCAD中。     

一种基于细菌觅食优化算法的舌体分割算法

针对医学舌体数字图像的准确分割,提出了一种基于细菌觅食优化算法(BFOA) 和 Snake 活动轮廓模型相组合的舌体分割算法。首先,以信息熵与 Kapur 算法相结合作为自适 应函数来改进 BFOA 算法,通过改进的 BFOA 算法计算舌体图像的最佳图像二值化阈值,并将 舌体图像二值化;然后,利用舌体图像的对称性提取舌体的关键边缘点,并基于 B-样条插值算 法由关键点集合插值得到闭合的 B-样条曲线,作为 Snake 模型的初始轮廓;最后,通过 Snake 模型计算求解,即可准确提取舌体的轮廓曲线。实验结果表明,改进算法能够高精度地分割出 舌体图像,并能消除基本 Snake 模型在初始轮廓曲线选取中存在的人机交互难题,实现了舌体 图像的自动分割。     

基于 Hough 变换和 Catmull-Rom 样条曲线的 钢轨检测算法

针对现有的钢轨检测算法中对于钢轨识别准确性不高的问题,提出一种基于 Hough 变换和 Catmull-Rom 样条曲线的钢轨检测算法。首先对图像进行降噪预处理,利用 Canny 边缘 检测算法进行边缘检测,然后利用 Hough 变换检测直轨,根据直轨消失点确定轨道模型,最后 针对弯轨利用等分窗口搜索弯轨特征点,对选取的特征点进行 Catmull-Rom 样条曲线拟合弯轨。 实验表明,该算法不仅能够准确拟合钢轨曲线,而且具有较好的准确性和鲁棒性。     

机床主轴热误差建模算法*

针对机床主轴热误差补偿过程中现有建模方法的不足,提出一种新的热误差建模算法。首先应用FCM算法将众多温度测点予以分类,减少测点数量,提高测量精度。其次应用GCA算法对同类测点的热敏感度进行排序,选出该类中的关键测点。最后以优选出的测点为输入变量,以热位移为输出变量,利用ANFIS进行热误差模型设计,并与BP算法建立的模型进行了比较。实验数据表明：该方法降低了机床热误差,具有预测精度高的优点,能较好的实现机床主轴热误差的补偿。     

结合卷积神经网络与曲线拟合的人体尺寸测量

目的 人体尺寸测量是服装制作中的一个重要环节。非接触式人体测量具有效率高、方便快捷的优点,但存在测量精准度较低、对设备和外界环境要求高等问题。为进一步改进这些问题,本文基于卷积神经网络建立模型,相继提出人体分割和关键点检测的方法、基于Bezier曲线的人体肩宽测量方法和基于双椭圆拟合的人体围度测量方法。方法 通过摄像头获取人体的正面、侧面及背面图像;利用Deeplabv3+算法对人体图像进行分割获得人体轮廓,利用Open Pose算法对人体关键点进行检测及定位,利用肩部端点处的角度特征并结合人体肩部关节点信息确定肩部端点,利用肩部曲线与Bezier曲线的相似性通过计算肩部Bezier曲线的长度得到肩宽,通过关键点信息确定胸围、腰围及臀围的宽度和厚度,并建立围度曲线的双椭圆拟合模型,采用线性回归法训练得到拟合模型中的参数,最后利用双椭圆拟合曲线的周长得到人体围度。结果 根据本文方法对100位被测者进行肩宽计算,对132位被测者进行人体围度计算,平均绝对误差均在3 cm以内,符合国家测量标准,且整套方法操作方便,结果稳定。结论 实验验证了本文方法在人体尺寸测量中的精度,降低了非接触式人体测...