一种检测视频中运动目标的新方法

现有的用于视频运动目标检测的鲁棒主成分分析方法通常将背景矩阵的秩函数松弛为核范数,导致求解低秩矩阵的奇异值收缩算子法的阈值恒定,从而背景恢复精度不高。为此提出由加权核范数和结构稀疏范数组成的新的损失函数并用交替方向乘子法进行优化。采用加权核范数作为矩阵的低秩约束,使得压缩阈值与相应奇异值的大小呈单调递减关系,从而大奇异值得以较小幅度压缩。使用结构稀疏范数作为前景稀疏约束,有效利用了前景运动目标的空间区域连续性的先验知识。实验结果表明,该方法在动态背景、阴影等复杂场景下均能取得较其他鲁棒主成分分析方法更好的效果。     

基于奇异值分解的频率估计新算法

为了提高信号频率估计的精确度，提出了一种新的自适应滑动窗奇异值算法（sliding window adaptive SVD, SWASVD）.该算法基于奇异值算法将包含信号信息的矩阵分解到一系列奇异值和奇异值矢量对应的时频子空间中，从而分离信号信息与其他噪声信息的特点，推导了连续奇异值算法，产生两个辅助矩阵，在行列式处理中，采用减少秩的方法消除噪声，推导出的近似矩阵减少了复杂计算，使用matlab进行仿真，与多重信号分类谱估计法（MUSIC）进行了比较.结果表明，该新算法使用了滑动窗的概念，对陡峭信号变化有很好的鲁棒性，应用该方法可以在频率估计方面获得更准确的结果.     

矩阵的奇异值分解及数值实现

奇异值是矩阵的一个良好特征,它可以将许多实际问题得到转化。本文简述了矩阵的奇异分解的理论及相关性质,并简略介绍了奇异值分解的相关应用与进展,通过对矩阵奇异值分解的分析提出了计算矩阵奇异值分解的一种快速算法,并通过实例进行计算,验证算法的正确性。     

混沌振动Lyapunov特征指数重构演化矩阵算法

针对Lyapunov指数计算过程中,邻近点对演化难以有效刻画混沌轨道在相空间不同方向的动态特性问题,本文研究了混沌重构相空间中映射矩阵的构造方法,推导了混沌振动实测时间序列重构相空间中Lyapunov特征指数演化矩阵算法表达式,分析了轨道演化过程中切空间级联矩阵对参考点邻域的拉伸折叠作用,揭示其特征向量方向是邻域变形的方向、奇异值大小对应特征方向上邻域拉伸和压缩的大小。构造了包含映射值域和定义域的增广矩阵,通过微扰法分析了计算过程的误差。计算结果表明,应用重构演化矩阵算法能够有效提取混沌时间序列最大Lyapunov指数。设计了非线性混沌振动实验装置,证实了该方法的有效性。     

利用奇异值分解的鲁棒盲信源分离

利用Amari等提出的估计函数分析了在最小化非线性主分量标准的意义上分离矩阵的最优解,将其描述为归一化的输入与非线性输出的互相关,提出了一种采用奇异值分解的鲁棒盲信源分离方法．该方法将分离矩阵的估计解释为一种非线性的能量迭代问题．在求解过程中对能量项进行了奇异值分解,从而避免了归一化矩阵的求逆以及计算平方根问题,减小了运算量．由于使用了能量项的正定逆平方根来归一化分离矩阵,因此提高了算法的鲁棒性,并且在每一步迭代中都能使分离矩阵保持正交．实验仿真验证了算法的性能．     

信号相位匹配原理的方位估计性能分析

介绍了2种基于信号相位匹配原理（SPMP）的波达方向估计准则——基于能量准则和基于矩阵范数准则。以奇异值分解和矩阵理论为基础，详细分析了两个准则的差异和联系，指出基于矩阵范数准则比基于能量准则具有更好的鲁棒性。同时证明了基于矩阵范数准则和互谱法估计方位之间存在等价关系，分析了矩阵范数准则具有更尖锐空间指向性的原因。计算机仿真结果与理论分析相一致。     

基于FPGA的复数长方阵SVD算法

在OFDM和MIMO系统中普遍使用长方形矩阵复数奇异值分解运算。针对传统算法运算量大,迭代次数多的问题,提出了一种基于householder和双边Jacobi的混合优化算法。该算法首先通过householder变换将矩阵化解为二对角矩阵;然后提取2×2复矩阵;再进行改进型复数双边Jacobi变换。兼具有QR算法的高精度和Jacobi算法的低硬件实现成本的优点。给出了2×8的CSVD的FPGA硬件实现方案并进行了板级测试。测试结果表明,该混合优化算法较传统算法在硬件资源上节省26%,延时缩短10倍,在同等位宽下计算精度至少提高了一个数量级。     

一种基于最大Lyapunov指数奇异分解的并行挖掘算法

针对当前大数据挖掘并行计算采用多元线性回归分析方法导致的计算开销过大、挖掘准确度不高等问题,提出了一种基于最大Lyapunov指数奇异分解的大数据挖掘并行计算方法.该方法对大数据信息流进行高维相空间重构和QR分解,计算大数据流模型的最大Lyapunove指数谱,基于微积分极值理论构建大数据的Lyapunove指数谱的网格分布矩阵,采用奇异值分解方法对参与运算的大数据特征向量矩阵行分解,将大规模的数据挖掘计算问题变为一系列小规模的并行计算问题,实现了大数据挖掘中并行算法的改进.测试结果表明,采用该方法进行大数据挖掘的计算时间较短、内存开销较小、准确度高.     

基于加权1范数稀疏信号重建的DoA估计

针对l₁范数下奇异值分解的l₁-SVD稀疏信号重建的波达方向估计方法存在求解量的稀疏性较差且空间谱中存在较多的伪峰,不能准确估计波达方向的问题,对接收信号矩阵进行预处理,并使用信号子空间设计权值矢量得到更好的稀疏性和更好地逼近l₀范数,利用得到的权值矢量对l₁-SVD算法中解矢量的各个元素进行加权,以得到的加权l₁范数作为最小化的目标函数进行优化.仿真结果表明,提出的算法在快拍数、正则化参数和信噪比等条件改变的情况下能有效抑制伪峰,并准确稳定地估计出波达方向.     

压缩映射与多变量系统矩阵奇值分析

指出了近年来多变量系统分析与设计中利用矩阵奇异值的一些不等式，实质是矩阵范数作为压缩映射的一种度量在系统中的应用，并给出了在压缩映射条件下，系统的鲁棒稳定性和对是优势判定的方法及说明。     

电信社群网络中介度的网格并行算法及调度算法

为了解决电信社群网络中介度(图的一个几何量)计算中的海量计算问题，研究并实现了高性能网格并行计算方法。该算法采用层次性的二分法分割数据，能在较短的时间内完成大规模社群网络图的各个顶点中介度计算。为了提高计算的加速比，还提出了一种改进的网格并行调度算法，采用动静态结合的方法来平衡负载。论证表明，改进算法的加速比、并行效率和平衡度都有提高，计算用时与网格上并行计算处理器数目成近似线形关系。     

电信社群网络中介度的网格并行算法及调度算法

为了解决电信社群网络中介度(图的一个几何量)计算中的海量计算问题，研究并实现了高性能网格并行计算方法。该算法采用层次性的二分法分割数据，能在较短的时间内完成大规模社群网络图的各个顶点中介度计算。为了提高计算的加速比，还提出了一种改进的网格并行调度算法，采用动静态结合的方法来平衡负载。论证表明，改进算法的加速比、并行效率和平衡度都有提高，计算用时与网格上并行计算处理器数目成近似线形关系。     

EZDCP:A new static task scheduling algorithm with edge-zeroing based on dynamic critical paths

1　INTRODUCTIONTheefficientexecutionofaprogramonaparallelanddistributedsystemhighlydependsonthemethodstakenforschedulingthetasksrepresentedbyadirectedacyclicgraphontoamultiprocessorsystem .Aimingtoachievebetter performancebyusingthesesystems,lotsofschedulingalgorithmsareused ,includingbranch and bound ,graph theory ,randomization ,geneticalgorithmsandevolutionarymethods[1] .Theobjectivesoftheseschedulingalgorithmsaretoallocatetasksontoprocessorsandtodeterminetheorderoftheirexecutionsothatd…     

基于混合分析的二进制程序控制流图构建方法

构建控制流图（CFG）是二进制程序分析的基础工作,针对静态构建方法无法处理间接跳转,动态构建方法效率低、不适用于大规模程序的问题,提出结合静态分析和动态分析的混合分析方法. 使用静态分析获得基础的控制流信息;采用模糊测试生成测试用例以进行动态分析,利用动态插桩获得间接跳转信息;融合静态分析和动态分析结果生成控制流图. 基于该混合分析方法,设计并实现了面向x86平台二进制程序的控制流图构建工具CFGConstructor. 分别在示例程序和CGC数据集上进行实验,评估该工具的有效性和性能. 实验结果表明CFGConstructor相比于静态分析能够构建更加完备的控制流图,相比于动态分析分析效率更高,能够适用于大规模程序.     

基于动态古诺博弈的认知无线电频谱贸易算法

为解决认知无线电频谱分配问题,提出了一种新的基于动态古诺博弈的频谱租借贸易算法。该算法考虑认知无线网络中频谱租借市场容量及次用户频谱价值两者均动态变化的特点,将用户之间的频谱租借贸易建模成动态古诺博弈,同时根据用户之间的频谱供需关系动态调整用户贸易的频谱价格及收益,促使每阶段用户效用最大化并达到频谱分配的目的。分析了频谱供需关系变化对贸易的影响,并通过仿真证明了该算法相比于静态古诺博弈模型能达到更高的频谱利用率。     

偏序关系图在课程设置中的应用

高等学校是我国培养各种人才的主要基地。随着社会的不断发展,社会越来越需要复合型人才,高校教务部门越来越感觉到课程的设置难以管理。根据大学课程学习的一般规律,提出了一种计算机辅助设计课程学期设置的方法,即平行拓扑排序方法:首先将课程视为顶点,将课程之间的内在联系关系视为偏序关系,得到课程之间的偏序关系图;然后将该方法应用在该偏序关系图上得到了课程设置的先后关系;根据对学生和专家调查问卷得到了一些课程设置的原则,优化了课程的学期设置,方便了教学,有利于学生学习和教务部门的管理。     

联合低秩表示与图嵌入的无监督特征选择

大数据应用带来高维数据急剧增加,数据降维已成为重要问题.特征选择降维方法已广泛应用于模式识别领域,近年来提出了许多基于流形学习的特征选择方法,然而这类方法往往容易受到各种噪声影响.对此,本文提出一种联合低秩表示和图嵌入的高效无监督特征选择方法（JLRRGE）.通过低秩表示寻找数据在低秩子空间下的表示,降低噪声的影响从而提高算法的鲁棒性,并通过自适应图嵌入方法,使选择特征保持原有的局部关系.实验结果表明,本文提出算法的分类准确率优于其他对比算法.     

Performance of DDA time integration

Discontinuous deformation analysis(DDA) is a numerical method for analyzing the deformation of block system. It employs unified dynamic formulation for both static and dynamic analysis, in which the so-called kinetic damping is adopted for absorbing dynamic energy. The DDA dynamic equations are integrated directly by the constant acceleration algorithm of Newmark family integrators. In order to have an insight into the DDA time integration scheme, the performance of Newmark time integration scheme for dynamic equations with kinetic damping is systematically investigated, formulae of stability, bifurcation, spectral radius, critical kinetic damping and algorithmic damping are presented. Combining with numerical examples, recognition and suggestions of Newmark integration scheme application in the DDA static and dynamic analysis are proposed.     

基于最小生成树的动态通道布线算法

针对电子设计自动化中低的通道布线布通率,对影响布通率的因素进行了研究,分析了线网布线次序对通道布线结果的影响,比较了静态排序和动态排序的优缺点,基于最小生成树,提出了一种动态通道布线算法.在布线过程中,根据通道已布线状态,计算剩余线网加权后各自的最小生成树,优先选择受已布线线网影响最大的线网进行连接,避免连接点距离较远的线网对连接点距离较近的线网的约束.实验结果表明,对同一个布局,采用相同的布线规则,算法占有空间资源少,比商用软件在通道布线方面具有更高的布通率.