基于高阶统计量的最小均方误差自适应回声消除算法

自适应算法的原理是选取一个误差标准,通过迭代过程使误差渐近最小,从而得到期望的优化值。基于二阶统计量的误差标准的自适应算法对附加噪声非常敏感,在有噪情况下估计值与期望值相差甚远,利用高阶统计量的对噪声不敏感的特性对适应算法加在改进,使得在有噪的情况下估计值与无噪情况下不相同。     

Feature-based adaptive texture visualization for vector field

An adaptive sparse texture rendering method is proposed to solve for occlusion effects when visualizing 3D flows, building on an extensible fuzzy feature extraction approach. First, the flow feature is described by fuzzy theory and rules for some typical features are obtained. The significance value for each voxel is then calculated by a clustering method under the minimum square-sum rule. An adaptive Gaussian noise field is obtained from the significance field by a noise generation process, and is used as the input for the LIC convolution process. We also present two cool/warm-illumination-based approaches to overcome the shortcomings of texture-based visualization methods, which are usually unable to represent the flow direction. The experiments show that our method can effectively extract the typical flow feature region and can be extended to other flow features easily, and the adaptive technique used lessens the occlusion effects significantly. Furthermore, the main disadvantage of the texture-based method, that is, the direction representation problem, can also be solved by the proposed cool/warm illumination methods.     

基于极点配置的多模型自适应控制

基于极点配置技术对单输入单输出离散时间被控对象提出多模型自适应控制算法，在保证稳定性的前提下，算法对被控对象参数跳变时能进行有效的控制，并提高了系统的瞬态响应。     

飞机发动机叶片裂纹自适应检测算法的研究

发动机叶片裂纹检测是机务维护的重要内容,能否快速准确地检测叶片裂纹,对于缩短战场抢修时间、保障飞机的完好率具有重要的意义.本研究采用基于边缘检测的小波滤波和自适应阈值分割算法,实现叶片裂纹的自适应快速检测;基于边缘检测的小波滤波方法能动态的确定分解层次,有效抑制了噪声点的影响,提高了图像的视觉效果;自适应阈值分割是通过迭代的方法寻找图像的最佳分割阈值,能自动、可靠地检测裂纹的位置、长度等特征.仿真结果验证了这种检测算法的有效性,能满足外场对发动机叶片裂纹检测的要求.     

基于质心和自适应指数惯性权重改进的粒子群算法

针对标准粒子群优化算法易出现早熟收敛及寻优精度低等缺陷,提出一种基于双质心和自适应指数惯性权重的改进粒子群算法（DCAEPSO）。算法使用粒子搜到的最优解和当前解构造加权的种群质心和最优个体质心,结合使用自适应指数惯性权重调整了速度更新公式。通过几个典型测试函数仿真及Friedman和Holm检验,实验结果显示DCAEPSO比其他粒子群算法寻优能力强。     

自适应Kalman滤波器在水下被动目标跟踪中的应用

在水下被动目标跟踪系统中，直角坐标系下的扩展卡尔曼滤波器容易发散而导致滤波精度很差，提出了一种修正极坐标系下的自适应卡尔曼滤波算法，对虚拟噪声进行估计，动态补偿模型线性化误差，消减系统的观测误差．对其滤波理论及算法进行了研究和仿真。仿真结果表明，该算法提高了滤波的稳定性、快速性和精确性，优于一般的扩展卡尔曼滤波算法。     

基于自适应核参数优化的小波核相关向量机算法

传统相关向量机算法在处理大规模数据集时训练速度较慢,并且高斯径向核无法完备表示特征空间。为此,基于自适应核参数优化,提出一种小波核相关向量机算法。以小波核作为基函数,在训练中,采取增量学习流程实现各个小波核参数的快速自适应优化。将提出算法应用于混沌时间序列预测及UCI数据集分类实验,结果表明,自适应参数优化小波相关向量机算法在预测精度、训练速度上均优于传统相关向量机算法。     

一种空间自适应采样和递归线性估计的光线投射算法

光线投射算法因其成像质量高而广泛地用于虚拟内窥镜系统,但成像速度非常缓慢.为此,本文提出了一种自适应采样和递归估计的成像加速算法.首先,根据查找法快速得到的梯度和光线方向信息,自适应地调整采样步长,使得该算法能够以大步长快速跳过体素值变化缓慢的区域,同时在体素值变化剧烈或快接近等值面的区域,能够以小步长进行搜索.其次,以递归线性插值的方法估计投射光线与实际等值面的交点,用于补偿大步长导致交点精度的降低,此举能够显著地提高成像质量.实验结果表明,该算法在保证绘制图像质量的前提下,提高了体绘制速度,取得了比较满意的效果.     

基于健康度的自适应过滤粒子群算法

针对标准粒子群算法存在收敛速度慢和难以跳出局部最优等问题,提出了基于健康度的自适应过滤粒子群算法。首先,通过对粒子健康度的动态检测,区分粒子状态,处理并标记异常粒子,自适应过滤懒惰粒子位置,避免算法陷入局部最优;其次,利用引导因子更新全局最差粒子值,过滤异常粒子数,避免无效搜索,加快算法收敛速度。通过对11个标准函数进行仿真实验,并与标准粒子群和其他改进算法进行对比,结果表明,基于健康度的自适应过滤粒子群算法寻优精度高,收敛速度快。