无网格Galerkin法在电磁场计算中的应用研究

有限元法是偏微分方程数值计算的强大工具,但它以网格单元为基础,存在着某些不足.无网格法作为一种新兴的数值方法,解除了节点的网格束缚,能够消除由于网格存在所带来的缺陷.该文以电磁场数值计算的泊松方程边值问题为研究对象,建立了无网格Galerkin法求解的离散方程,编写了MatLab程序,完成了3个电磁场问题的数值计算,所得结果与有限元法计算结果进行了比较,显示无网格Galerkin在电磁场计算中具有更好的数值精度和稳定性.     

基于改进遗传算法的Volterra核辨识研究

本研究提出了一种基于改进遗传算法辨识Volterra级数模型的方法.该方法根据Volterra核与系统输出的相关程度来调整模型结构,利用重启策略与自适应搜索范围解决进化停滞与算法早熟收敛等问题.通过仿真试验将改进遗传算法与标准遗传算法、量子粒子群算法进行比较.结果表明,该方法在辨识精度、收敛速度及抗噪性能等方面明显优于...     

基于类Matern点过程模型的异构蜂窝网建模

在研究异构蜂窝网基站部署及网络性能时,经常使用随机点过程模型,其中泊松点过程模型是一种常用模型.针对泊松点过程模型中存在多点聚合的现象,引入类Matern点过程模型,对比分析了使用类Matern点过程模型与泊松点过程模型时系统的接入概率和系统效能.结果显示,所用模型能在使用较少资源的情况下显著提升系统效能.进一步针对类Matern点过程模型与泊松点过程模型都存在用户更倾向于接入宏蜂窝的问题,引入一个偏好因子,使得选择毫微微蜂窝的用户更多,从而使网络负载得到均衡,网络性能得以提升.     

一种新的基于二阶导数的图像去噪算法

本文阐述了基于散度的和基于二阶导数的图像去噪算法之间的关系,提出了新的基于二阶导数框架的图像去噪算法,给出了切向扩散系数以及法向扩散系数.实验结果表明：当法向扩散系数为递减函数,在边缘区域该系数的值较小,有效地保留了法向方向的边缘,在平滑区域扩散该系数的值较大,起去噪作用;切向扩散系数则维持在较大的常量对切向方向噪声起较强的去噪作用;在此情况下基于二阶导数的算法能够取得较好的图像去噪效果.     

平面高反压器件的优化设计与工艺分析

本文用有限差分法解两维泊松方程,分析了在带有场限制环的平面高反压器件的制作中,硅表面不同的正电荷对最优环间距和击穿电压的影响及在掩膜间距不变的情况下击穿电压对衬底掺杂浓度和结深的灵敏性.这些结果对实际工艺生产有指导意义.     

基于改进EMD去噪和矩阵束的电力系统低频振荡模态辨识

提出了一种电力系统低频振荡模态辨识方法.首先使用改进的经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD)去噪算法对低频振荡信号进行预处理.针对传统EMD去噪时混叠噪声严重和计算时间较长的问题,在区间阈值处理的基础上向信号叠加余弦波并进行二次分解,可以快速有效地实现信噪分离.随后再利用矩阵束(matrix pencil,MP)算法提取模态参数.对于MP算法的关键定阶问题,引入奇异值的相对差值作为定阶指标,可以实现较为准确的阶数估计.最后对数值信号、系统仿真信号和电网实测信号进行分析.仿真结果表明,所提方法在抗噪能力、参数精度和计算速度等方面都表现优异.     

原子—腔耦合系统中光子数分布的时间演化行为

采用量子主方程方法通过计算光子数分布随时间演化来研究一个二能级原子与单模腔耦合的系统的量子统计.在好腔和坏腔的条件下,讨论了光子数分布随纯失相、原子自发辐射率以及腔场衰减率改变的时间演化行为.研究表明无论好腔条件下还是坏腔条件下,腔场内的光子都先成亚泊松分布,最终趋于泊松分布.     

工业CT中ART算法权因子的研究

图像重建是工业CT(Computed Tomography)的重要组成部分,ART(Algebraic Reconstruction Techniques)算法是工业CT图像重建中的一种重要代数方法,权因子的计算是ART算法中前期的主要工作.以工业CT中ART算法的权因子为研究对象,介绍了一种切实可行的权因子算法.通过siddon改进算法与快速算法的图像重建比较,得出2种算法权因子计算时间相当,siddon改进算法重建时间为快速算法的1/2,并且它们重建的图像质量也相当.因此,在重建时间上,siddon改进算法是快速算法效率的2倍.     

图像的平移不变量小波去噪法及其应用

图像的平移不变量小波去噪法是小波收缩阈值去噪法的改进,能够有效抑制小波阈值去噪过程中出现的伪吉布斯现象.分析了图像的平移不变量小波去噪法的原理及其算法,并将该方法应用于颗粒显微图像的去噪.对采用不同去噪方法的图像按照分水岭算法进行分割,然后进行对比.实验结果表明图像的平移不变量小波去噪法的去噪效果较好。     

两原子与两个单模腔场量子统计相干性质的研究

采用量子主方程方法来研究由两个二能级原子与两个单模腔耦合的耗散系统.研究结果揭示了平均光子数、q因子以及二阶相关度在不同腔场衰减率k的条件下随时间的演化关系.在旋波近似下,二阶相干度的演化曲线呈现了“小锯齿状”,表现为系统的量子噪声.并且随着腔场衰减率k的增大,量子噪声增大.结果还表明无论腔场衰减率取何值,腔场内的光子都先成亚泊松分布,最终趋于泊松分布.     

一种区域统计信息的格子波尔兹曼图像分割模型

格子波尔兹曼(lattice Boltzmann, LB)分割模型具有算法简单、运算快捷的优点,但对于低对比度和受到噪声污染的图像,经常产生欠分割或者过分割现象.为此,引入图像局部区域统计信息,构建了一种新的格子波尔兹曼图像分割模型.为验证该模型及算法的分割性能,在相似性系数和豪斯多夫距离等评价技术指标下,利用真实脑磁共振图像作为实验数据进行分割,并与现有LB分割模型以及水平集分割模型进行对比.实验结果表明,该模型在分割精度方面比现有LB模型提高10倍,在计算速度方面比传统水平集分割模型提高3倍.     

矢量图像去噪的格子波尔兹曼方法

摘要： 针对矢量图像数据量大,基于传统非线性扩散模型的算法效率低和难以实现并行化的缺点,该文通过在格子波尔兹曼模型的松弛因子中嵌入矢量图像的边缘特征,并定义新的平衡态分布函数,实现矢量图像的非线性扩散去噪. 此方法在保证稳定性的情况下,能实现大步长迭代计算以提高计算效率. 随后,通过二维扩散问题的数值仿真,定量评价了平衡态分布函数对计算精度和效率的影响. 为验证此种方法,对分别受到加性高斯白噪声和脉冲噪声的彩色图像进行了去噪实验,结果显示在图像处理质量和计算效率方面,该文方法都优于加性算子分裂算法.     

换流站电容器塔的噪声预测声学模型和算法

根据直流换流站滤波电容器塔架噪声的属性对竖直线声源的算法进行对比分析,提出对竖直线声源进行单独改进优化划分. 通过对使用不同划分长度的计算结果进行比较,确定恰当的长度值. 基于改进算法开发的噪声预测软件与商品软件的比较表明,改进后的预测结果更加准确合理,提高了电容器塔架的噪声衰减预测的计算精度.     

改进Stacking算法的光伏发电功率预测

针对Stacking算法计算时间较长和样本数据较少的问题,提出了一种基于新向量表示和交叉验证精度加权的改进Stacking算法。采用三层算法结构,第1、2层为初级层,使用随机森林、SVR、XGBoost 3个学习器;第3层为次级层,使用LightGBM对第2层输出再次学习以减弱噪声。用一种新的向量表示法来增大层级之间输入输出数据的样本规模和样本分布密度,来保证数据维度不会随着初级层学习器数目的增多而增大;根据在交叉验证下初级层不同预测模型表现出预测准确度的差异性对结果进行加权处理。利用某光伏电站的发电数据进行实际算例分析,提出的模型在MAE、MSE及$R^2$指标上,相比随机森林和Stacking等模型其预测性能有很大的提升。     

具有环境自适应性的虚拟参考标签定位方法

在基于接收信号强度指示(received signal strength indicator, RSSI) 的射频识别(radio frequency identification, RFID) 室内定位系统中,由于环境干扰的非均匀性,定位环境中不同区域的信号传播模型存在差异. 为此提出一种基于区域划分的定位方法,将定位区域划分为多个三角形子区域. 定位过程中依据待定位标签的
RSSI 值经多轮投票机制确定其所在子区域,然后分别估算各子区域的环境因子和路径损耗值来建立子区域的定位模型,实现环境自适应. 在此基础上引入虚拟参考标签概念,在定位区域内构造虚拟信号强度空间,并提出一种最近邻K 值自校正方法选择最近邻标签,采用最近邻方法进行定位坐标计算. 仿真结果表明,在复杂的低标签密度环境下,定位精度和稳定性比经典的LANDMARC 和VIRE 方法有显著提高.     

一种用于全景影像的测量方案

提出了一种从全景影像中还原目标三维信息的测量方案. 通过全景相机所获取的影像只有GPS 坐标,而没有姿态信息,需要运用影像匹配技术以及光束法准确算出拍摄时刻全景影像的姿态,然后通过前方交会计算全景影像中目标的三维坐标. 针对全景影像畸变较大的特点,采用仿射不变特征匹配算法进行影像匹配,同时使用随机抽样一致算法剔除粗差点,以保证匹配点的数量及准确度. 根据全景影像的透视投影几何模型,能改进常规摄影测量中的光束法,可用来求解全景影像姿态. 提出一种针对全景摄影测量的前方交会算法,将空间直线方程变换后建立法方程,并进行平差解算. 实验表明,该方法相比于传统方法有更高的精度,可准确测算全景影像上的物点坐标.     

内窥镜镜体形状的三维重建方法研究

从内窥诊疗过程中镜体形状显示的需要出发,介绍了基于曲率数据的镜体模型重建方法.鉴于空间曲线上曲率采集面的变化,引入了由曲线切向量和曲率分量决定的运动坐标系,接着在运动坐标系中合成曲率矢量,确定密切平面,然后在密切平面中对曲线进行弯曲计算和运动坐标系的变换分析,并对相关公式进行了推导.最后介绍了对这一方法的试算验证.     

基于IM-SAPSO和SVM的EBPSK检测器设计

参数选择对于支持向量机(support vector machine, SVM)的分类性能很重要,其本质是搜索寻优.该文提出以最小化K-fold交叉验证误差为目标,以改进模拟退火粒子群优化算法(improved simulated annealing particle swarm optimization, IM-SAPSO)为寻优方法的SVM参数优化方法. 利用优化的SVM对扩展的二元相移键控(extended binary phase shift keying, EBPSK)通信系统中经冲击滤波器的“0”和“1”码元进行分类,并和基于SVM、PSO-SVM以及幅度积分判决的EBPSK检测器进行性能对比. 仿真结果表明：基于IMSAPSO和SVM的EBPSK检测器性能明显好于其他3 种检测器.     

一种基于精确欧氏位置敏感哈希的目标检索方法

针对目标检索问题,常用方案是视觉词典法（bag of visual words,BoVW）,但传统的BoVW方法具有时间效率低、内存消耗大以及视觉单词同义性和歧义性的问题. 针对这些问题,该文提出一种基于精确欧氏位置敏感哈希（exact Euclidean locality sensitive Hashing,E2LSH）的目标检索方法. 首先,采用E2LSH 对训练图像库 的局部特征点进行聚类,生成1 组支持动态扩充的随机化视觉词典组;然后,基于这组词典构建视觉词汇直方图和索引文件,并由tf-idf 算法对词频向量重新分配权重;最后,将目标直方图特征与索引文件进行相似性匹配,完成目标检索. 实验结果表明,相比于传统方法,该方法较大地提高了检索精度,对大规模数据库有较好的适用性.     

空间靶标位姿的三维重建方法研究

从增强现实AR系统中目标跟踪的需要出发,介绍了空间靶标位姿的重建方法.文章在点重建和线重建方法的基础上,分析了空间矢量在任何成像面上的投影位置关系,导出了在世界坐标系和在图像坐标系中重建空间矢量的两种方法,并将上述方法用于空间靶标位姿的三维重建,且进行了验证.