逆M序列在机抖激光陀螺消除动态闭锁中的应用

对逆M序列在消除激光陀螺动态闭锁误差中的应用进行了研究和验证.目前多采用M序列对抖动的幅度进行调制来消除激光陀螺动态闭锁误差,而逆M序列与M序列相比不仅满足注入到激光陀螺抖动中的要求,且比M序列有其性质等方面优势.通过理论分析及M序列和逆M序列在消除机抖激光陀螺动态闭锁中实验中的应用对比,实验数据表明逆M序列在消除动态闭锁中的作用要优于M序列.     

基于SVM逆模型的电涡流传感器非线性补偿

针对电涡流传感器检测过程中受温度和电路干扰等因素引起的非线性问题,提出了基于支持向量机（SVM,理论的非线性补偿方法,分析了存在传感器测量值中的非线性特性,建立了以检。测位移参数为输出,以电压参数为输入的SVM逆模型。通过实验数据仿真验证了SVM模型的有效性,测试样本的模型预测平均误差为0.0751mm,达到了较好的线性度,实现了电涡流传感器非线性补偿的目的。     

保护私有信息的回归关系推断

回归关系推断是统计分析领域中的重要基础内容,其运算形式较为复杂,导致了安全解决方案的效率低下.为了解决安全双方模型下多元回归的统计推断问题,提出极大似然估计、残差平方和与总平方和的安全协议.并依据运算本身的特点,经过对共享矩阵连乘操作规律的数学分析,提出简化运算的方法,使得交互次数大幅减少.同时对其可应用领域进行了展望.     

基于GA-SVM逆系统的机械臂内模控制

六自由度机械臂系统具有强耦合、多输入多输出、非线性的特性,且难以求解精确的动力学模型。针对上述问题,提出了一种基于GA-SVM逆系统的六自由度机械臂内模控制方法。将逆系统方法用于六自由度机械臂的解耦可以有效简化控制器的设计,为了避免逆系统方法复杂的解析过程,采用基于支持向量机(SVM)辨识逆系统模型以实现解耦,并用遗传算法(GA)优化SVM系统参数以提高模型的准确性。同时,为了弥补SVM辨识逆系统的误差以及抑制系统存在的扰动,设计内模控制器以保证系统的鲁棒性和稳定性。实验结果表明,该方法不需要知道六自由度机械臂的数学模型和内部结构,也能实现各关节位置的快速精确定位控制,且具有良好的鲁棒性,结构简单,需要调节的参数少,易于工程实现。     

基于LS-SVM逆系统的无轴承异步电机解耦控制

无轴承异步电机具有非线性、多变量和强耦合的特点,要实现电机稳定悬浮和旋转运行,必须对其进行非线性动态解耦控制。为了克服逆系统方法精确建模难的局限性,采用基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)α阶逆系统方法对无轴承异步电机进行动态解耦控制的研究。首先利用最小二乘支持向量机辨识出无轴承异步电机的逆模型,然后将它串联在原系统前,将无轴承异步电机解耦成四个独立的伪线性子系统-2个径向位移子系统、一个速度子系统和一个磁链子系统。为保证鲁棒性能,最后对解耦后的系统采用非线性内模控制策略。研究表明,LS-SVMα阶逆系统方法能够实现无轴承异步电机径向悬浮力和旋转力之间的动态解耦控制,控制系统具有良好的静态和动态性能。     

数字皮影动画脚本的研究与应用

为简化数字皮影动画的制作流程,提高数字皮影作品的交互性,降低数字皮影实时表演的难度,对皮影常见角色及动作进行了抽象、分类,提出一种针对特定类型的通用的骨骼模型。基于反向动力学,设计了一套描述皮影骨骼动画的脚本。该脚本通过对骨骼位置与旋转属性的控制定义皮影角色的基本动作,并通过对基本动作的叠加实现复杂动作。脚本对动作的定义基于骨骼模型而非具体角色,具有通用性。最后通过实验证明了脚本的有效性。     

一种高效的逆半调算法

论文提出了一种快速的逆半调算法,在高斯低通滤波的基础上,通过带通滤波提取边界信息,并使用界限函数和中值滤波修正边界映像,最后合成逆半调结果。实验证明该算法和现有算法相比计算速度快,输出图像信噪比高。     

基于足迹采样的运动编辑

针对人体两足动画提出一种基于足迹采样的运动编辑算法．足迹很好地描述了两足动画中必须满足的时空约束,通过调整足迹的位置与朝向来编辑两足动画是一种较为自然、直观的交互方式．为有效、快速地生成编辑后的动画,采用一种实时的逆向运动学算法求解两足动画中的支撑脚约束,然后使用层次B样条技术构造偏移映射完成编辑．为了便于逆向运动学算法的求解,提出基于采样的方法来计算质心轨迹．     

Factorized Sparse Approximate Inverses for Preconditioning

In recent papers the use of sparse approximate inverses for the preconditioning of linear equations Ax=b is examined. The minimization of ||AM–I|| in the Frobenius norm generates good preconditioners without any a priori knowledge on the pattern of M. For symmetric positive definite A and a given a priori pattern there exist methods for computing factorized sparse approximate inverses L with LL ^T A ^–1. Here, we want to modify these algorithms that they are able to capture automatically a promising pattern for L.We use these approximate inverses for solving linear equations with the cg-method. Furthermore we introduce and test modifications of this method for computing factorized sparse approximate inverses.     

An Implementation of Bouchouev's Method for a Short Time Calibration of Option Pricing Models

We analyse the Bouchouev integral equation for the deterministic volatility function in the Black–Scholes option pricing model. We areable to reduce Bouchouev's original triple integral equation to a single integral equation and describe its numerical solution. Moreover we show empirically that the most complex term in the equation may often be safely ignored for the purposes of numerical calculations. We present a selection of numerical examples indicating the range of time values for which we would expect the equation to be valid.