基于GPU加速的多投影融合新算法的实现

本文介绍了GPU对显卡的特效，视频功能、物理计算等方面的作用，及它远超于CPU对于浮点运算的能力，并针对用GPU加速视频播放速度的热点问题，提出了一种基于GPU加速的图像融合新算法，本算法针对传统的融合算法在视频播放中帧速底的局限性，克服了原来算法的不足，使视频融合技术真正适用于任何普清及高清视频的播放，且播放速率有明显提升，解决了标清、高清及超高清视频拼接播放的问题。     

深度卷积神经网络数据流中异常数据挖掘算法

异常数据挖掘算法可以促进机器学习的发展,得到了人们的广泛关注,为此研究在深度卷积神经网络数据流中异常数据挖掘算法的应用。异常数据挖掘算法是一种比较复杂的机器算法,采用了一种先进的技术,通过个性化的技术对神经网络数据进行挖掘的一种算法。机器可以根据人类的活动进行模仿,在构建神经网络数据中加入了异常数据挖掘算法,是语言处理和图像处理中重点研究的领域。通过实验比较传统算法和异常数据挖掘算法,在语音处理和图像处理中的运行状况。     

三种常用数字半色调算法的分析比较

本文阐述了有序抖动算法、误差扩散算法和点扩散算法等三种常用数字半色调算法的原理,分别采用不同算法对数字图像进行处理,并对处理后的图像进行视觉和质量评价。     

基于Android的SM3密码杂凑算法研究与实现

随着Android智能手机的普及，其安全性也日益为人们所关注。出于安全的目的，本文运用国家密码行业标准之一的SM3密码杂凑算法，基于Android平台，实现了校验文件防篡改的应用，用于检查手机软件安装包的唯一性与完整性。同时，介绍与研究了SM3算法的处理思想与处理步骤。通过对文件检验测试，分析和比较了该算法的执行效率，验证了该算法在Android平台上能够用于检验下载安装软件的安全性。     

GPU虚拟化技术在非线性编辑系统中的应用研究

GPU虚拟化技术的快速发展,对现代广播电视节目的生产和制作过程起到了巨大的推动作用。伴随着VMvare、Crtrix两大国外虚拟化厂商以及华为公司针对GPU虚拟化推出的全新版本,广播电视行业各大厂商纷纷加大投入,开展非线性编辑系统的在GPU虚拟化方面的研究。文章通过采用华为公司的虚拟化平台,对基于GPU虚拟化的非线性编辑软件展开测试研究。     

基于流形学习的数据降维算法

信息技术的发展使得人们面对的数据变得越来越复杂,人们已经很难从这些高维数据当中发现潜在的规律,数据降维为解决这一问题提供了重要的手段,它在尽可能保留原来数据本质的基础上,提供了一种简洁有效的数据表示,为人们后期的数据处理提供了帮助,针对现有流形学习算法处理高维数据存在的一些问题,在分解——整合算法的基础上,提出了等距离留下流形学习的一般步骤,给出了一种改进的多流形学习方法,通过实验验证了本文算法的有效性。     

基于数学形态学改进Canny算法的红外图像边缘检测

在应急搜救中,红外图像边缘检测起到至关重要的作用,众多学者都致力于研究如何能够进一步提高红外图像边缘检测的性能,本研究提出一种将数学形态学与Canny算子进行融合的算法,称为应用于红外图像边缘检测的改进Canny算法。算法研究完成后,将通过Matlab仿真软件进行仿真,将改进后的Canny算法与传统Canny算法的仿真结果进行比较,可以发现该算法在边缘检测和细节处理方面的性能更为优良。     

关联规则的应用研究——以某超市为例

在国内的快速消费品市场,商场品种的差异性不大,然而如何在海量数据中发现有用的信息是人们面对的一个问题。数据挖掘就是在大型数据库中自动发现有用信息的过程,本文收集到某家超市的实际交易数据,对超市中的商品购买进行数据挖掘的关联算法分析,来研究各类商品的货架摆放问题。再对各商品进行关联分析,根据顾客的购买情况来优化营销方案和提升客户满意度。     

基于CUDA的并行沙粒模拟方法

沙粒模拟是计算机图形学中重要的研究内容。文章提出一种基于CUDA的并行化沙粒模拟方法,使用PCISPH流体模拟的算法实现沙粒流动过程,并加入摩擦力模型保持沙粒稳定堆积的效果。算法利用多线程进行数值求解,充分挖掘了GPU并行计算的性能优势。实验表明,该算法可以实现高效的沙粒模拟,在动画、电影、工程等领域具有重要的应用价值。     

基于OMP的非相参雷达脉冲信号的压缩处理

压缩感知技术可以用来实现对非相参雷达脉冲信号的压缩处理。为实现对非相参脉冲雷达信号的压缩处理,本文首先开展了信号稀疏分解与重构算法研究,通过对贪婪算法、凸松弛类算法、组合类算法三大算法进行实验对比分析,选用了重构精度高、重构时间较快且压缩比较高的正交匹配追踪（OMP）算法针对非相参雷达脉冲信号进行压缩感知仿真分析,并对算法做出了一定的改进,提高了算法的运行速度;仿真结果表明：在一定信噪比条件下,OMP算法完全能够实现对非相参雷达脉冲信号的欠采样和信号重构,从而实现了对非相参雷达脉冲信号的压缩处理。     

棉花中异性纤维检测图像分割和边缘检测方法研究进展

为进一步提高棉花中异性纤维的检测效率,对异性纤维图像处理方法进行探究。通过分析不同异性纤维图像边缘检测方法的定位精度、背景模糊以及受噪声影响情况发现,不同图像分割方法中异性纤维边缘连续性和分割效果存在差异性。统计了常见异性纤维图像边缘检测法和图像分割方法,分析了各类处理方法的优势和局限性,归纳了适用于各类异性纤维的检测方法,总结了现有研究中存在的问题和不足。研究认为:目前对不同种类异性纤维检测适用的图像处理方法不同,还无法同时检测出全部种类的异性纤维;应根据实践中具体异性纤维的种类、含量、物理特性等选择适合的检测算法并进行算法融合,开发普适性好的算法以降低成本和减少计算量。     

数据挖掘中关联规则算法的研究

随着计算机技术的迅猛发展,使得现代信息技术也得到了发展,数据挖掘技术被广泛地应用到许多领域当中。而数据挖掘技术中最常用的算法则是关联规则算法,它能够对大量的数据和信息进行处理,在数据库中将繁琐的项集找出来,经过处理之后,将项集与项集之间的关联关系建立起来,然后从中挖掘出有用的信息。本文针对数据挖掘中的关联规则算法进行研究。     

基于传统预熟处理方法下鸡肉营养特性的研究

对传统烹饪预熟后的鸡脯肉进行水分、蛋白质、脂肪、灰分、VA主要营养成分含量对比的研究,结果发现,水预熟处理后鸡脯肉成品中的营养成分含量较优于油预熟处理方法,这一研究结果为人们日常合理膳食提供了科学的指导和依据。     

基于矩阵的关联规则挖掘改进算法

数据挖掘的研究方向与领域较宽泛,其中关联规则挖掘是其重要的研究分支,Apriori算法是关联规则挖掘的经典算法,在此基础上,人们提出了很多种改进算法,如基于散列(Hash)、数据分割(Partition)以及采样(Sampling)的方法,本文巧用矩阵对Apriori关联规则算法进行改进。     

氧脱木素前的NO2活化预处理

对氧脱木素进行活化倾处理的各种化学品中,最活跃、进行最快的首推NO2。早在20世纪50年代人们就发现了含氮化合物可以作为漂白剂和氧脱木素的活化剂。瑞典的Samuelson教授领导的研究小组曾对此进行了广泛深入的研究,并将氧脱木素前的浆料进行活化处理的方法称为Prenox法。经过活化处理后的浆料在氧脱木素时,     

螺旋藻粉增溶技术的研究

本文对溶剂浸提、反复冻融、超声波处理、磷酸处理和酶解技术对螺旋藻粉的增溶效果进行比较研究。其结果发现以反复冻融浸提,其渣酶解处理为最佳增溶方法。     

基于RANSAC的二次曲线拟合算法设计研究

目前关于拟合的算法已经相当成熟,例如最小二乘法已经被人们熟知熟用,然而对于含有野点的数据最小二乘法表现却一般,一般会产生误差较大的结果,于是人们提出了对含有噪声点、野点的数据进行拟合的RANSAC算法。本文主要对RANSAC算法进行分析,首先详细阐述了RANSAC算法的流程以及算法的细节,并对RANSAC算法进行了matlab程序的实现。其次通过对于RANSAC算法进行优缺点分析我们发现RANSAC算法通过随机数据点进行拟合,通过多次迭代选出最优解,进而避免了噪声点和野点对于数据拟合的影响。然而正是由于其随机的选取造成了一定的时间成本,迭代次数的浪费,影响了程序的运行效率,进而提出了改进RANSAC算法。改进RANSAC算法主要结合聚类算法,对于数据进行分类,然后再在每一类中进行随机的选取样本点,再进行数据拟合,选取其中的最优解。改进RANSAC主要通过对数据进行分类,进而在随机选取点的时候能够选取不同类中的点,减少RANSAC算法迭代次数的浪费,大大减少了RANSAC的循环次数,提高了算法的效率。     

废旧电子电气设备回收处理的研究进展

随着科学技术的不断进步，时间的推移产生了大量的废旧电子电器设备，对这些设备进行妥善的处理成为了人们日益关注的环境保护问题。本文就现在对废旧电子电器设备处理所存在的主要问题和国内外对废旧电子电器设备回收处理技术的研究现状分析对废旧电子电器设备回收处理的研究发展进行了简单的分析论述。     

基于OpenCV的机器人目标检测候选区域生成算法

针对当前目标检测算法主要集中在GPU上运行且对家庭机器人任务针对性不强的问题,提出了一种基于OpenCV的RMFC算法。该算法首先对输入图像进行裁剪、腐蚀、Canny边缘检测操作;其次使用二维顺序查找的方法过滤地面边缘以外的区域;随后使用卷积判断模块抽取物体的位置,最后在视频测试集上测试,结果表明该方法在快速提高检测速度的同时兼顾了准确性及针对性,并得到每幅图像少于10个的候选区域。     

利用颜色和纹理进行图像检索的算法分析

自从上世纪70年代,人们就开始了对图像检索技术的研究,但是只是基于文本方面的,而且仅仅是利用文本的方式对图像的特征进行简单的描述。后来,人们不在满足于简简单单的图像检索方法,进而又开始进行了更深层次的开发,这样就出现了利用颜色和纹理对图像的检索和分析的方法,这种检索的方法是基于图像的内容进行检索的一种方法。这种检索方法只是对文本进行检索的方法更为精确。所以人们开始使用这种利用颜色和纹理进行检索的方法,进而研究了这种检索方法的检索算法。在利用颜色和纹理进行图像检索的算法中,要对图像进行分割,利用分割好的图像进行颜色平均值的换算,再把颜色平均值进行低频分量,把它作为颜色的特征。在根据边缘直方图来提取检索内容的纹理特征,最后根据这两个特征进行图像的检索。在本文中关于检索的算法的实践性进行了说明,这样的检索算法可以有效的提高图像的准确率。