1-Bit压缩感知盲重构算法

1-Bit压缩感知(CS)是压缩感知理论的一个重要分支。该领域中二进制迭代硬阈值(BIHT)算法重构精度高且一致性好,是一种有效的重构算法。该文针对BIHT算法重构过程需要信号稀疏度为先验信息的问题,提出一种稀疏度自适应二进制迭代硬阈值算法,简称为SABIHT算法。该算法修正了BIHT算法,首先通过自适应过程自动调节硬阈值参数,然后利用测试条件估计信号的稀疏度,最终实现不需要确切信号稀疏度的1-Bit压缩感知盲重构。理论分析和仿真结果表明,该算法较好地实现了未知信号稀疏度的精确重建,并且与BIHT算法相比重构精度及算法复杂度均相当。     

Web前端开发技术研究

阐述Web前端开发相关技术等,主要聚焦于基于Web浏览器编程的前端开发技术和标准,内容包括HTML/XHTML、层叠样式表(CSS)、文档对象模型(DOM)、JavaScript、跨浏览器开发、Firefox扩展开发以及Web站点设计与维护等。     

金隆铜冶炼设备改造及技术进步

介绍金隆公司投产以来整个生产系统主要设备改造情况,重点介绍2005年闪速炉和辅助设施的改造,以及通过不断技术进步,使生产能力和各项技术经济指标有了大幅度提高。     

可持续发展理念下澳门离岛村落风貌重构策略研究 ——以路环岛九澳村为例

随着澳门城镇化率达到100%,澳门离 岛村落逐渐被“遗忘”,这种遗忘受到了主客观 因素所影响,致使离岛村落环境与空间结构形 态产生异化。根据国家提出“可持续发展”的新 型城镇化重要部署与澳门作为世界旅游休闲中 心的发展定位出发,本文提出“严控新建、改造 为主、风貌契合”的理念对村落空间进行重构与 有机更新,并基于村落的建筑外观、自然景观、 生活空间与美学品质等方面提出策略方法,进一 步改善村民和游客宜居宜游的环境品质,以促 进澳门路环岛九澳村居住生活、社会经济与环 境利用的可持续发展。     

流场超声层析成像中图像的迭代滤波反投影重建

为提高流场超声层析成像的图像重建质量,提出了一种迭代滤波反投影图像重建算法。该算法借鉴联合迭代重建算法的原理,将滤波反投影算法引入迭代重建过程。首先,利用滤波反投影算法,通过投影数据残差重建误差图像对流场图像进行修正,实现图像的迭代重建。然后,通过优化迭代步长,使每步迭代后投影数据残差均取得极小值以便加快收敛速度。最后,基于流场连续、紧支撑分布的特点,在迭代重建过程中引入投影数据的细分内插和流场图像的圆域修正。实验表明:相比于滤波反投影算法,迭代滤波反投影算法可使理论流场重建的图像误差平均减少26%,流量误差由1.77%减小至±0.25%以内;程序运行时间为0.63s,仅为联合迭代重建算法的0.89%。该算法可实现对直管段内和单弯管下游实际流场的可靠重建,满足流场高精度实时成像的要求。     

基于多项式还原问题的密码分析算法

论文描述了一种基于多项式还原问题的公钥加密方案的密码分析。给定公开密钥和密文,在多项式时间内还原相应的明文。此外,这个公钥加密方案不是单向的。论文采用的方法不同于Berlekamp-Welsh算法。     

利用旧厂房改造微模块数据中心的问题及对策

本文主要介绍在旧厂房（仓库）改造微模块数据中心时,可能遇到的部分问题,以及针对这些问题的解决思路和解决方案。     

带有倾斜因子的摄像机自标定方法

摄像机自标定是三维重建技术的基本问题 ,得到许多学者的大力研究 .为了简化摄像机自标定过程 ,一般假设摄像机内参数中的倾斜因子为零 ,然后对主点和焦距进行自标定 .但在摄像机模型为完全的射影模型时 ,即当倾斜因子 (Skew Factor)值较大时 ,则使用上述假设得到的自标定参数误差较大 ,有时甚至无法得到结果 .为了对倾斜因子值较大的摄像机进行准确标定 ,提出了一种当摄像机的倾斜因子已知但不为零时的摄像机自标定方法 ,试验结果证明该方法可以得到比较准确的摄像机内参数 ,并可使得后续的三维重建得到较好的结果 .     

基于高斯函数与正则化法的复杂温度场图像重建算法研究

针对高斯函数温度场重建算法在复杂温度场图像重建中精度较低问题，提出一种基于高斯函数级数与正则化方法相结合的复杂温度场重建算法，通过在温度场重建中加入火焰先验信息，实现在较少测量数据下炉内复杂温度场的重建。仿真结果表明，该算法比高斯函数温度场重建算法具有较高精度和抗干扰能力，而重建速度相当，可望将该算法用于电站锅炉炉膛的二维温度场重建。     

SELECTION OF PROPER EMBEDDING DIMENSION IN PHASE SPACE RECONSTRUCTION OF SPEECH SIGNALS

In phase space reconstruction of time series, the selection of embedding dimension is important. Based on the idea of checking the behavior of near neighbors in the reconstruction dimension, a new method to determine proper minimum embedding dimension is constructed. This method has a sound theoretical basis and can lead to good result. It can indicate the noise level in the data to be reconstructed, and estimate the reconstruction quality. It is applied to speech signal reconstruction and the generic embedding dimension of speech signals is deduced.