一种用于更新触摸屏遥控器红外协议的方法

为解决触摸屏遥控器红外协议更新的问题,设计了一种数据下载方法,并对自定义数据格式的内容进行了详细描述.该方法包括红外协议数据处理、红外协议数据下载、存储和红外协议下载网页操作3个部分.通过实验测试,设计的数据下载方法能够将红外协议数据准确地下载到触摸屏遥控器中,并且触摸屏遥控器能够正确地控制红外设备.因为不同的红外协议均可按照自定义的数据格式来处理,并存储在触摸屏遥控器中,故可以实现触摸屏遥控器控制多种家电的功能.     

基于LM算法的神经网络在冠心病诊断中的应用

为了解决冠心病诊断的BP神经网络存在收敛速度慢、容易陷入局部极小以及常出现误诊断等问题．提出一种基于LM算法改进的神经网络诊断系统，包括样本信息选取、病情信息量化、网络学习训练和诊断等过程。临床实验应用表明，这种诊断系统不仅具有算法稳健、样本拟合精度高等优点，而且其诊断效果优于BP算法。     

基于近程柱面SAR成像的改进距离徒动算法

为了提高近程柱面合成孔径雷达（synthetic aperture radar, SAR）成像的距离徒动算法（range migration algorithm, RMA）成像效率,增加RMA在实际工程中的应用价值,提出了一种SAR成像的改进RMA。该算法采用驻点相位法近似求解获得了波数域下的相位补偿项,避免了传统近程柱面SAR成像的RMA中需对补偿项进行角度维傅里叶变换的步骤,降低了计算量,提高了成像效率。通过峰值旁瓣比（peak side-lobe ratio,PSLR）、峰值信噪比（peak signal to noise ratio,PSNR）和结构相似性（structural similarity,SSIM）对改进RMA的成像质量进行了客观评价。仿真和实验结果表明,该算法提高了近程柱面SAR成像的RMA成像效率。     

测井技术中的小波分析方法

小波分析是近年来发展起来的一门新的数学分支,且开始广泛应用于众多科技领域。本文叙述了小波分析在未来测井技术中的几个重要应用。例如,在编码数据压缩中,可以大大压缩巨大的测井数据量;用多分辨率分析对信号进行高信噪比分离和滤波;新的抽样定理适用于Sh取样定理不能适用的非频谱有限情况;对测井曲线进行小波分析分形讨论能得到更为细致的局部性质,因而更有益于测井解释。     

阵列声波成象反射CT技术初探

夏克文等．阵列声波成象反射ＣＴ技术初探．测并技术，１９９４，１８（３）：１６０～１６４本文根据阵列声波测井特点，对于具有反射界面且成轴对称的径向分层的井眼提出利用反射波信息进行层析成象（ＣＴ）的方法与步骤。详细讨论了一种实用的阻尼代数重建技术及其算法的应用效果。在图象生成方面叙述了图示手法的特殊处理技巧。     

基于Linphone的海思H.264硬件编码器移植

为了缩短H.264编码时间、提高H.264编码效率,提出基于Android Linphone的Hi3716MV400 H.264硬件编码器移植.对硬件编码器的移植方法进行详细说明,包括搭建Linphone开发环境、添加Hi3716MV400 H.264硬件编码库、编写H.264硬件编码函数.经程序测试,移植了海思H.264硬件编码器的Linphone能够在Hi3716MV400机顶盒进行正常的视频通信,并且减少CPU资源占用,降低Linphone视频通话死机频率.     

改进的云粒子群优化算法及其断路器优化应用

针对断路器的能耗优化设计中复杂的多维参数设定常采用经验选取的方式,易导致断路器自身能耗过大。为此,提出一种结合鲶鱼效应与云模型的改进粒子群优化算法对其多维相关参数进行优化选取,先将传统的粒子群优化算法与云模型相结合,对多维寻优粒子加以分类,控制不同粒子群在不同搜索状态下快速寻优;再引入鲶鱼效应扰动机制增加寻优粒子多样性,提高寻优精度;最后采用该改进算法对断路器能耗模型优化仿真以及断路器参数设定。结果表明,提出的改进方法可以实现断路器低能耗设计要求,并能有效提高其设计效率。     

分段正交匹配追踪（StOMP）算法改进研究

信号重构是压缩感知的核心技术之一,而其重构精度和所耗时长直接影响其应用效果。现今分段正交匹配追踪算法（StOMP）因耗时短而得到广泛应用,但也存在着重构精度差、稳定性低的缺点。提出一种基于粒子群优化（PSO）算法且同时具有回溯特性的StOMP改进算法（ba-IWPSO-StOMP）,即首先在StOMP算法的一次原子选择上,引入回溯策略,实现原子的二次筛选;在每次迭代计算中,使用具有惯性权重指数递减的PSO（IWPSO）算法对传感矩阵中部分原子进行优化,从而实现更高精度,更少迭代次数的信号重构。对一维信号和二维图像的重构结果表明,在稀疏条件相同的情况下,算法在收敛时间较短的情况下,其重构精度明显优于StOMP等同类算法。     

一种有监督的LPP算法及其在人脸识别中的应用

为了提高局部保持投影算法（Locality Preserving Projections,LPP）对光照、姿态等外部因素的鲁棒性,该文对传统的LPP算法进行改进,提出了一种有监督的LPP（SLPP）方法。首先对LPP子空间进行判别分析,然后选择主要反应类内差异的基向量来构造子空间,最后在子空间上进行识别。通过Havard人脸库和Umist人脸库上的实验,结果表明该方法能够对光照和姿态的变化具有一定的鲁棒性和较高的识别率,比传统的LPP方法和其它子空间分析法识别率提高了10％以上。     

基于改进PSO算法的LS-SVM油层识别模型

为解决常规油层识别方法因其本身缺陷而无法取得理想效果的缺点,提出一种基于改进PSO算法的LS-SVM油层识别模型,即综合已有改进的PSO模型提出一种新的改进形式,并用此算法迭代求解LS—SVM中出现的矩阵方程,从而避免矩阵求逆,加快LS-SVM算法的训练速度,节省内存,而且求得最优解．实际应用表明,所提出的识别模型优于BP模型和经典SVM模型,识别精度高、收敛速度快、效果显著．