基于FTV的改进深度估计算法

深度估计是任意视点电视(Free View Television,FTV)系统的关键技术。为提高深度边缘的深度估计准确度,并解决视频序列中不同帧间同一深度物体深度估计值不一致问题,提出一种在深度图的时间一致性保持算法,以前一帧的深度图与当前视图的运动信息为约束条件估计当前帧的深度,使得相邻帧的深度图在时间上保持一致。     

基于改进的蚁群聚类雷达信号分选算法研究

针对新体制、新技术雷达下的雷达侦察接收机,提出一种新的蚁群聚类分析算法,该方法易编程实现,不需要雷达信号的先验知识,适用于处理未知信号的雷达。仿真实验证明分选结果较理想,为雷达信号分选提供了新的思路。     

基于蚁群算法的K-Means聚类雷达信号分选算法

在现代战争中随着新体制雷达的不断涌现,电磁环境变得越来越复杂,这就对雷达信号分选提出了新的挑战。目前普遍采用的基于直方图统计的信号分选方法越来越不适应现代雷达信号环境。文中将聚类分析技术引入到雷达信号分选中,将蚁群算法和K-Means相结合,互相弥补不足,提出了一种新的雷达信号分选方法,该方法易编程实现,不需要雷达信号的先验知识,适用于处理未知信号的雷达。仿真实验证明分选结果较理想,为雷达信号分选提供了新的思路。     

基于独立分量分析的雷达信号分选算法

对盲信号的独立分量分析（ICA,independent component analysis）技术进行了研究,并将其应用到雷达信号分选当中,仿真实验证明能够取得很好雷达信号分离效果,为雷达信号分选提供了新的思路。     

人工蜂群聚类在雷达信号分选中的应用

针对传统的 K-Means 聚类雷达信号分选算法对初始聚类中心敏感和易陷入局部最优解的缺点,将改进的人工蜂群算法和 K-Means 迭代相结合,提出了一种混合聚类雷达信号分选算法,使算法对初始聚类中心的依赖性和陷入局部最优解的可能性降低,提高了算法的稳定性。通过仿真实验证明该算法分选准确率高,为雷达信号分选提供了新的思路。     

微球-微电极一体化测井仪的研制及其应用

文章针对油田使用的微侧向测井仪在测井中探测深度浅、受泥饼影响大,故障率高,测井成功率低,且测出资料不能真实反映冲洗带电阻率的情况以及微球测井仪与微电极测井仪不能组合测井的问题,提出了在微侧向、微电极测井仪的基础上研制微球-微电极一体化组合测井仪的方案,介绍了实现该技术所采取的具体方法和技术特点.对微球-微电极一体化测井仪参数室内测试及现场应用表明,达到了设计要求.     

用色—质联用技术分析工业异丙苯中的有机杂质

利用气相色谱－质谱联用法对工业异丙苯中有的机杂质进行了性分析。通过阿匹松填充柱、ＦＦＡＰ和ＳＥ－５４石英志细管柱气相色谱对工业异丙苯有机杂质的分离比较可知,后者分离效果最佳。１３种有机杂南可以被同时检测,并利用校正面积旭一化法建立了定量分析方法。实验同时发现该方法具有良好的准确度和精确度,可以应用于工业异丙苯的中控分析。     

改进SVC算法在雷达信号分选中的应用

为提高支持向量聚类（SVC）对分布复杂、不均匀雷达辐射源信号样本分选的正确率,提出一种改进的支持向量聚类分选方法,先采用支持向量聚类对所有未知样本作预分类,提供初始的聚类中心,然后利用K-Means聚类分选算法最终分选。结果表明,此方法能够很好地对复杂雷达信号进行分选,分选正确率较高。