分数阶全变分泊松去噪的快速线性化增广拉格朗日方法

近年来,有关分数阶全变分(FOTV)的图像去噪问题被广为研究。快速傅里叶变换(FFT)是求解相关子问题最常用的方法,但是FFT只适用于周期边界条件。为了能在非周期边界条件下也能实现好的去噪效果,针对FOTV泊松图像去噪模型,结合增广拉格朗日方法(ALM)和线性化技术提出新的算法。实验表明,在周期边界条件下,与采用FFT的增广拉格朗日方法相比,本文提出的算法在达到几乎相同的去噪效果时,收敛速度较快。而且在零Dirichlet边界条件时,也能实现好的去噪效果。     

基于质量评价的辐射源定位精度提升方法

针对辐射源定位精度受限于测量环境、监测设备等因素的问题，提出一种基于质量评价的测量精度提升（MAI）方法。根据监测设备的误差范围，将每个观测点可能的取值区间均分为若干段，每段取中值作为测量值；将所有测点可能的取值重新组合后，计算得到多个结果和质量评价指标，并选择评价指标最好的结果作为测量结果。所提方法与基于到达信号强度（SOA）的辐射源定位方法相结合，将复相关系数、位置偏差系数、信号强度方差作为评价指标，以复相关系数接近于1且位置偏差系数小于某指定值的结果为有效结果，有效结果中信号强度方差最小的即为最终的测量结果。为提高计算性能，在测点数大于5时，对该方法进行了改进：首先将前5个测点使用此定位方法进行计算，并将所有有效结果按信号强度方差排序，取前L个结果与第6个测点的测量值组合，重新计算得到多个结果；然后再排序、取前L个结果，并与下一个测点重新组合计算，直到所有的测点都参与组合计算，最后得出结果。仿真实验结果表明，所提方法可以在不增加硬件成本的条件下，以牺牲计算性能为代价，大幅度提升定位精度。     

李家塔选煤厂工艺设计

简述了李家塔选煤厂的基本概况,通过分析其原煤煤质特征,结合本矿自身边角煤多这一特点,并借鉴吸收周边矿区的现有生产工艺,讨论了国内常用块末煤选煤方法的优缺点,确定了李家塔选煤厂最终的工艺流程,并对其特点进行了简要分析。