旋转层合圆板的行波动力学特性分析

基于一阶剪切变形理论和哈密顿原理,建立了旋转层合圆板动力学运动方程和相应的边界条件。运用伽辽金法对旋转层合圆板横向振动的行波动力学特性进行了模拟,给出了其前行波、后行波振动频率随层合圆板铺层几何特征、材料参数、旋转速度等的变化规律,并对旋转层合圆板几何和材料参数对其动力失稳临界转速的影响进行了讨论。     

基于FPDEs与CBF的红外与可见光图像融合

针对传统红外与可见光图像融合结果中的对比度不足、块状效应、伪影以及边缘区域信息失真等问题,文中提出一种基于四阶偏微分方程(FPDEs)和交叉双边滤波器(CBF) 的红外与可见光图像融合方法。首先,分别使用FPDEs和CBF方法从源图像中获取近似层和细节层;其次,针对多尺度分解获得的近似层含有残余低频信息导致融合图像的整体视觉反差较大的问题,采用基于视觉显著性映射(VSM)的方法对近似层进行融合;然后,对细节层使用改进的Karhunen-Loeve变换获得权重,而后进行细节层融合;最后,通过线性组合方式将近似层与细节层融合,从而产生融合图像。实验结果表明,经基于FPDEs与CBF的方法融合后,相较于基于主成分分析和基于交叉双边滤波器的方法,基于FPDEs与CBF的方法所得融合图像的标准差 平均 提高了43.73%左右;相较于基于引导滤波器和基于视觉显著性最小二乘优化的方法,融合图像的平均梯度提高了约9.46%,空间频率平均提高了19.79%左右。     

分数阶线性定常系统的稳定性及其判据

介绍了分数阶微分方程和分数阶系统 ,给出分数阶线性定常系统的传递函数描述和状态空间描述 .给出了分数阶线性定常系统的稳定性条件 ,并结合分数阶状态方程给出定理的证明 .直接从复分析中的辐角原理出发 ,推导出分数阶线性定常系统 2个有效的稳定性判据 :分数阶系统奈奎斯特判据和分数阶系统对数频率判据 .通过实例验证了其有效性     

平面四杆机构高阶和复合点阶综合的CAD几何法

提出四连杆机构高阶和复合点近似综合的CAD几点法，确定机构连杆的位置、速度和加速度与轨迹曲线的点，一阶导数和二阶导数的等效关系，基于几何约束和尺寸驱动技术，构造一个基本四连杆模拟机构，再根据机构高阶和复合点阶综合的任务，由基本四连杆模拟机构分别构造出高阶和复合点阶近似综合模拟机构，采用修改尺寸和尺寸动态变化技术，检查和分析尺寸变化对机构的影响因素，干涉情况，确定机构的理想形状，计算机模拟结果表明，该方法不仅快捷，直观，而且具有求解精度高和重复性好的优点，为连杆机构的高阶和复合点阶综合提供有效的工具。     

图的Steiner最小树问题的降阶回溯算法

图的Steiner最小树问题是经典的组合优化问题,是一个NP难题,在不同的领域有着广泛的应用。研究该问题的部分数学性质,在此基础上给出了该问题的初步降阶方法和下界子方法,形成一个新的回溯算法。该算法具有较低的时间复杂度,还给出了应用实例及其分析。     

两个不同分数阶混沌系统的广义投影同步

针对不同的分数阶混沌系统的同步问题,基于分数阶微积分理论和分数阶线性系统稳定性理论,设计了相应的控制器,实现了分数阶Chen系统和Lorenz系统之间的广义投影同步,数值仿真的结果验证了该控制方法的有效性和可行性。     

同伦扰动法求解分数阶非线性扩散方程近似解

将Caputo分数阶微分算子引入到带有初值条件的扩散方程中,建立了时空分数阶方程。利用同伦扰动法并借助于Mathematica软件的符号计算功能,求解了分数阶非线性扩散方程的近似解,整数阶方程的结果作为特例被包含。     

乳腺肿瘤超声图像的边缘检测

乳腺癌是妇女最常见的恶性肿瘤之一。超声诊断由于价格便宜、操作方便、无伤害性等显著优点,成为检测乳腺癌的常见方式。其治疗主要取决于肿瘤的早期发现、早期诊断。而对肿瘤的边缘提取则是对肿瘤良恶性进行判断的前提。针对乳腺肿瘤超声图像自身的一些缺点如图像对比度低、斑点噪声大、部分边缘缺失、肿瘤内部细微结构分布复杂,特别恶性肿瘤还具有复杂形状等难点,提出一种先利用分数阶微分增强图像的信噪比,再结合区域增长提取肿瘤边缘的方法。     

LCD的最佳伴侣——LED背光技术

超长的使用寿命，出色的色阶表现，能让LCD显示器实现更加环保，轻薄的设计是LED背光的突出特点。在看过本期的VAIO Type TX硬件拆解之后，请和我们一上进心走近这一优秀的背光技术吧！[编者按]     

最大团问题的加权分治算法

分支降阶是目前广泛用于求解组合优化领域中难题的技术之一,该技术的核心思想是将原问题分支成若干个子问题,并递归求解这些子问题。加权分治技术是算法设计和时间复杂度分析中的一种新技术。设计一个基于分支降阶的递归算法求解最大团问题。运用常规技术对该算法进行时间复杂度分析,得出其时间复杂度为[O(1.380np(n)),]其中[p(n)]表示问题规模数[n]的多项式函数。运用加权分治技术对原算法进行时间复杂度分析,将该算法的时间复杂度由原来的[O(1.380np(n))]降为[O(1.325np(n))]。研究结果表明运用加权分治技术能够得到较为精确的时间复杂度。