矩阵谱半径的分块估计及其应用

用简单方法证明了游兆永给出的矩阵谱半径分块估计法定理,给出了矩阵谱半径分块估计的另一定理,并给出了它们在估计多项式零点存在域等方面的应用.     

基于邻域相似性的图像码字快速搜索算法

有序平均距离部分码书搜索算法(MPS)是一种针对于图像矢量量化过程的码字快速搜索算法,为寻找初始匹配码字,MPS算法需要计算所有矢量与码书中所有码字之间的均值平方距离,对于n个矢量与长度为k的码书来说,此部分的计算量为O (nk+k log k),这限制了MPS的加速效果。针对此问题,本文提出了基于邻域相似性的图像码字快速搜索算法。首先,对原始码书根据码字分量和值按照从小至大排序获得排序码书;然后,在当前图像矢量的邻居矢量中确定候选初始匹配码字,再通过距离比较确定最终初始匹配码字;最后,以初始匹配码字为起始搜索点进行基于排序码书的码字搜索。算法将MPS算法中初始匹配码字选择计算量降低至O (n+k log k),并且具有与全搜索算法以及MPS算法一样的结果。不同算法的对比实验结果表明,FSNS算法具有最高的加速比,平均时间加速比为4.38～11.24,而MPS算法与ITIE算法分别为3.19～6.01与1.49～2.99。     

视频监控中基于安全报警系统的模糊判决算法

在运动物体检测与分割的基础上,提出了一套运动物体跟踪与判决的算法。在该算法中,识别特殊异常现象的重要依据是运动物体的面积和运动物体的速度。面积是运动物体所占像素的多少;运动物体的速度是由运动物体质心的在一帧的时间里的移动的距离。文中提出一种对运动变化区域进行连通域扫描的算法,可以得到有关运动物体的参数,包括运动物体的面积,运动物体的长、宽和运动物体的速度。描述了一种求解运动物体质心的算法,并结合运动物体的面积和质心移动的距离建立一种基于安全报警系统的模糊判决方法。     

基于频率域分析的姿态估计方法

近年来随着机器视觉、图像处理技术的发展,在许多领域中需要依据所拍摄的图像对其拍摄距离及拍摄姿态进行推测。针对传统姿态估计方法中所存在的嵌入标识会影响图像质量、破坏图像完整性的问题,利用图像的空间频率域分析方法,提出了在图像中嵌入高频信号标识,并观察其空间频率变化,从而推断其姿态变化的方法。实验结果证明该方法在不破坏图像完整性的前提下,有效估计出样本图像在三个轴方向上的旋转角度,从而证实了此方法在姿态估计方面的应用可靠、有效。     

基于最小错误率和快速水平集的图像分割

提出一种基于最小错误率和快速水平集的图像分割方法,通过对速度项和停止条件的重新设计,实现了快速而有效的图像分割。算法采用模式分类思想,以统计直方图来近似目标和背景区域的概率密度,对基于最小错误率的判别函数进行平滑滤波以获得外部速度,从而实现曲线的进化;同时,分割过程在分类错误率达到最小时停止。实验结果表明,本文算法对弱边缘、低对比度灰度图像具有较好的分割效果,且具有较强的抗噪性能;在分割速度上,本文算法也明显优于几种已有算法。     

含多个风电场的电力系统可靠性评估

风能的大规模利用对传统电力系统可靠性带来一定影响.如何衡量风电场的可靠性效益是电力系统规划和风电场评估所必须解决的关键问题之一.根据风速的分布模型和时序模型,建立计及相关性的多元模拟模型.基于此,建立基于蒙特卡罗仿真的多风电系统可靠性评估框架.以RBTS标准测试系统作为算例,采用2种模型对含多个风电场接入的电力系统进行...     

非负矩阵Hadamard积的谱半径估计

利用Cauchy-Schwitz不等式给出两个非负矩阵A与BHadamard积的谱半径一组上界,并且与前人给出的结果进行比较,通过例子验证所得的估计结果在一定条件下更为精确.     

基于滤波多音调制系统的辅助判决均衡器

提出的辅助判决均衡器在用于滤波多音调制系统时,可克服判决反馈均衡器在多径信道下的地板效应. 同时结合因子图理论给出了辅助判决均衡器的二次判决实现算法,在复杂度增加不大的情况下,解决了其物理可实现性问题.仿真试验表明,辅助判决均衡器在滤波多音调制系统中的性能优于判决反馈均衡器.     

基于修正变换域降噪的NC-OFDM信道估计算法

针对NC-OFDM系统在某些相干带宽内可能没有足够的导引符号,导致基于频域内插的LS信道估计算法性能较差的问题,提出了一种修正变换域降噪的信道估计算法。该算法利用NC-OFDM系统信道衰落系数的时频域关系,通过IDFT在时域估计信道多径衰落,并进行降噪滤波,然后采用DFT估计频域信道衰落系数,从而避免了频域内插。仿真结果表明,在仿真条件下,该方法比传统基于频域内插的LS信道估计有约4 dB的性能增益。     

基于贝叶斯最小错误率的一种语音端点检测算法

提出一种基于贝叶斯最小错误率的语音端点检测算法．说明短时平均幅度和短时平均过零率两种语音特征的选取方法,根据最小错误率的贝叶斯决策分别确定了合适的门限值,并将该方法在作者建立的语音数据库中进行了语音起点和终点测试．实验结果证明,与仅用幅度或能量特征的方法相比,本文方法能够提高语音端点检测的准确性．     

基于极半径误差法计算涡旋线轮廓度误差

为了实现对涡旋盘轮廓高精度测量评价,根据检测特点,从线轮廓度的定义出发,分析并提出了一种计算涡旋线轮廓度误差的新方法──极半径误差法。通过提取被测轮廓的实际测量离散点,根据涡旋线形成原理绘图分析,计算出一系列与实际测量点对应的理论轮廓点的极半径;计算各对应点的极半径误差并将其2倍值作为最小包容被测轮廓的两轮廓线的最小距离,即为涡旋线轮廓度误差。实验计算15 000条数据用时0.2 s,求得平均极半径误差为0.005 6 mm,远小于精度要求0.01 mm。运用极半径误差表达最小包容距离,方法简单可行,有效提高了涡旋线轮廓度误差的计算精度和效率,适用于涡旋盘的高精度测量评价。     

基于Monte Carlo仿真的复杂装备维修决策

针对雷达情报信息系统结构复杂,设备种类繁多的特点,建立了设备维修重要度评判指标体系,采用基于Monte Carlo仿真的方法,对雷达情报信息系统的重要设备进行了重要度分析.计算实例表明,该方法可以更真实客观地描述设备的重要度级别,为设备维修决策提供科学合理的依据.     

基于蒙特卡罗方法的误差传播与误差分配计算

在分析解析法求解误差传播与误差分配存在不足的基础上，提出了应用蒙特卡罗方法对其进行数值求解的设想；给出了具体算法和精度评定；最后结合实例分析了GPS测量误差在大地坐标转换中的误差传播。该方法对线性和非线性模型均具有较强的适应性。     

单总体下假设检验的另类区间估计检验及其MCS研究

根据区间估计与假设检验的关系,通过构造大概率事件,利用另类区间估计检验方法,对单总体常见的参数假设检验给出检验方法,并利用蒙特卡罗模拟方法从实验的角度对方法进行验证,证实了另类区间估计方法不但可以对原假设成立时进行假设检验,对原假设不成立时也有满意的检验效率。     

两种新型的液滴形变判据——通过长短径比或拉伸率判断剪切对液滴形变的影响

论述了剪切流场中两种新型的液滴形变判据,即通过长短径比或拉伸率判断剪切对液滴形变的影响,并对两种判据进行了实验分析和比较。实验研究表明,随着剪切速率的增加,液滴的长短径比和拉伸率都呈增加的趋势,而液滴的变形收缩系数大致呈先增加后减小的趋势;与未加乳化剂相比,加入乳化剂时的液滴变形收缩系数偏离预测值更大;通过拉伸率求得的剪切应力要比通过长短径比求得的剪切应力更接近实际值。     

基于超限快速决策树的链路质量评估

为了准确、快速评估无线传感器网络的链路质量,提出了基于改进超限快速决策树的链路质量评估方法.通过分析不同时间段内物理层参数与包接收率之间的关系,选取接收信号强度指示均值、链路质量指示均值以及信噪比均值作为链路质量参数;采用依据包接收率划分的链路质量等级作为评价指标;基于超限快速决策树评估链路质量,采用基尼指数作为决策节点的启发式度量,并依据决策节点的高度改进决策节点寻找最优属性样本数的计算方法.室内、走廊、停车场3种场景下的实验表明,与模糊逻辑、快速决策树、超限快速决策树等方法相比,提出的方法具有较好的评估准确率和更低的时间复杂度.     

基于蒙特卡洛模拟的机床关键几何误差溯源方法

为了溯源对加工误差影响最大的机床几何误差,提出了一种基于蒙特卡洛模拟的灵敏度分析方法.运用多体系统理论建立五坐标龙门加工中心加工误差生成模型,并建立了S形样件的直纹面数学模型.推导刀具轨迹到切削点的映射关系,建立了切削曲面模型.根据蒙特卡洛模拟采样机理,对机床加工误差模型进行全局灵敏度分析,获得影响机床加工误差的关键几何误差参数.按照灵敏度分析结果排序,获得影响z向加工误差最大的5项几何误差参数为δ_z(x)、δ_z(y)、δ_z(z)、δ_z(c)、δ_z(b).实验结果表明:5项关键误差参数共同作用对分析区域平均z向加工误差的影响度达88.2%,5项误差参数对机床z向加工误差影响最大,可以为提高五坐标机床的加工精度和设计精度提供指导.     

判决排序的解相关判决反馈多用户检测器

基于Cholesky分解,给出了用户幅度估计的迭代公式,从而获得用户功率排序。在解相关判决反馈检测器中,通过置换矩阵实现了用户判决次序按照功率递减顺序排列,使最强用户最先得到判决。性能分析表明,判决排序改善了检测器的误码性能。仿真结果与理论预测一致, 判决排序均衡了系统的误码性能,使越弱信号用户的误码性能改善越大。     

考虑不确定因素的建设项目风险决策

在存在不确定因素的条件下 ,分析建设项目风险决策的原则 ,探讨各种风险评价方法的利弊 ,并应用蒙特卡洛方法模拟计算了建设项目风险决策过程 .