基于矩阵填充的小波图像压缩算法

根据图像小波系数的能量聚集特性,提出了一种基于矩阵填充的小波图像压缩算法。该算法在单层离散小波变换的基础上,分别对图像各高频子带的小波系数进行稀疏采样,然后对少量的采样系数进行熵编码以实现图像压缩。解压缩时,采用奇异值收缩迭代算法完成矩阵填充,从少量的采样系数中恢复出各高频子带,再进行小波反变换重构图像。实验结果表明,该算法实现简单,在编码比特率大于1比特/像素时,具有较好的压缩性能。     

基于盲压缩感知模型的图像重构方法

为了解决压缩感知重建中噪声引起图像质量明显下降的问题,研究了自适应学习的压缩感知模型,提出了一种盲压缩感知图像重构方法。该方法采用盲压缩感知的稀疏矩阵与稀疏基交替更新的思想,应用了图像冗余变换和初始组合余弦变换基相结合的迭代策略,解决了压缩感知中的稀疏基难于表示的问题,抑制了噪声,提高了图像重构质量。通过实验验证所提方法较基于小波变换的正交匹配追踪方法和全变差方法有明显的噪声抑制功能,且能保持较好的图像纹理信息。     

基于压缩感知的米波雷达低空测角算法

为解决多径环境下米波雷达对低空目标探测问题,本文结合信号空域稀疏性和多径模型下的复合导向矢量提出了一种多径环境下高分辨的低空测角方法,能够有效地克服多径效应问题。该方法首先利用多径模型下的先验信息产生复合导向矢量,然后利用该导向矢量构造压缩感知矩阵,此时的感知矩阵是整合了多径衰减系数和回波角度关系等先验信息,同时通过对多快拍数据矩阵的奇异值分解获得较高信噪比的信号数据矩阵,继而利用感知矩阵和信号数据矩阵建立最优化L1范数约束求解模型,最后利用凸优化工具求解稀疏空间谱,估计直达波和反射波入射角度值。该方法能够增强信息矢量稀疏性,在较低信噪比下可获得高分辨的角度估计性能。仿真实验证明了该方法的优越性。     

奇异线性二次型微分鞍点对策的小波逼近解法

研究广义状态系统中线性二次型微分对策鞍点策略的数值求解问题。基于小波多尺度多分辨逼近特性 ,提出了一种数值求解新方法。该法基于Daubechies小波的优良性质 ,特别是将Daubechies小波基的积分运算矩阵、乘积矩阵和快速离散小波变换系数矩阵应用于原问题的主要方程 ,将原问题转化为矩阵代数优化问题 ,避免直接计算耦合Riccati微分方程。算法简洁明了 ,适合于计算机求解。实例计算结果显示 ,该算法是可行的     

小波变换域噪声图像压缩编码

提出一种对于受高斯白噪声污染的图像压缩编码方法。首先对图像进行离散小波变换 ,然后对其小波变换域系数采用软阈值收缩方法实现去噪 ,最后利用零树方法对其进行压缩编码。实验结果表明 ,所提出的方法不仅能获取较高的图像压缩率 ,而且能较好地去除噪声。     

小波分析在燃烧计算中的应用

燃烧的数值仿真计算是非常具有挑战性的研究工作.提出采用动态自适应多级小波配点法求解燃烧模型;将小波配点算法以及递推迭代算法转化为矩阵运算,给出了适合编程运算的偏微分方程数值求解方法;并将其应用于求解简化的燃料-氧化剂混合燃烧一维模型之中.仿真结果表明,提出的小波法不仅能有效地捕捉到燃烧过程中各参数的时空突变性,并且同已有的数值算法相比这种方法具有优越性.     

解不确定型决策问题的投影寻踪方法

不确定型决策问题在系统工程理论与实践中具有重要意义 ,其益损值矩阵反映了该问题的复杂性和不确定性 ,同时也反映了决策者所面临的收益机会和损失机会的风险信息 ,目前常用方法利用益损值矩阵的信息都不充分 .指出求解该问题的实质 ,就是如何把益损值矩阵转换为压缩向量 ,该压缩向量的最大分量所对应的方案就是所求的最优方案 .为全面处理这种机会风险 ,提出了基于遗传算法的投影寻踪方法的新途径 .研究结果表明 ,根据益损值矩阵所反映的收益机会的风险与损失机会的风险的对比情况 ,投影寻踪方法既可积极地也可稳妥地选取最优方案 ,利用益损值矩阵的信息比常用方法充分 ,可根据决策者所面临的机会风险能进能退.     

基于Haar小波运算矩阵的分数阶系统辨识方法

分数阶微积分因为其阶数可以是任意数，因此能够更加准确的描述动态系统。虽然分数阶系统受到了越来越多的重视，可是，如何建立分数阶系统目前仍处于积极探究阶段。考虑到分数阶微分的非局部性，利用小波运算矩阵为工具，给出了一种分数阶系统的辨识方法。其好处在于能够利用小波的多分辨特性对激励信号和响应信号进行数据压缩，从而降低运算矩阵的维数，可解决因矩阵维数过大导致内存溢出的问题。     

系统工程中矩阵与向量积计算的快速小波方法

将小波分析方法用于系统工程中矩阵与向量积计算，建立矩阵的小波展开非标准形式与标准形式转换关系，根据小波Mallat快速算法设计相应的计算算法，并通过实际例子验证方法的有效性，对Calderon-Zygmund型算子的矩阵与向量计算具有速度快、运算量少的特点。     

采用分块编码的小波图像压缩技术

研究了基于小波变换的图像压缩技术。在小波分解的基础上,结合人眼视觉系统（ＨＶＳ）特性,提出了一种分块编码的图像编码算法。该算法利用小波变换系数子带内和子带间的相关性以及小波系数的分布特点,有效地对高频子带数据进行了压缩。该方法实现简单,可达到很好的压缩效果。     

Wavelet Estimation of a Long Memory Parameter In the Stock Market

I 1ntroductlonThe potential presence of stochastic long memory in financial asset returns has been animportant subject of both theoretical and empirical research. If asset returns display longmemory, or long--term dependence, they exhibit significant autocorrelation betweenobservations widely separated in time. In economics and finance, long--range dependencehas a long history and has remained a topic of active research is the study of economic andfinancial time series (see Lo [5j and Mandelb…     

Identifiability and Solvability in Inverse Linear Quadratic Optimal Control Problems

In this paper, the inverse linear quadratic(LQ) problem over finite time-horizon is studied.Given the output observations of a dynamic process, the goal is to recover the corresponding LQ cost function. Firstly, by considering the inverse problem as an identification problem, its model structure is shown to be strictly globally identifiable under the assumption of system invertibility. Next, in the noiseless case a necessary and sufficient condition is proposed for the solvability of a positive semidefinite weighting matrix and its unique solution is obtained with two proposed algorithms under the condition of persistent excitation. Furthermore, a residual optimization problem is also formulated to solve a best-fit approximate cost function from sub-optimal observations. Finally, numerical simulations are used to demonstrate the effectiveness of the proposed methods.     

混沌系统基于T-S模糊模型的控制方法

将模糊控制技术应用于混沌控制中，可以克服反馈线性化等传统方法对参数完全精确已知的限制；用T-S模糊系统来逼近非线性系统，它的IF-THEN规则后件由线性状态空间子系统构成，进而可以应用模糊系统的控制理论求得模糊控制器，用此非线性控制器来控制非线性系统，以求良好的控制效果；模糊规则后件部分以局部线性方程形式给出的T-S模糊模型可以通过调整相关参数很好地逼近混沌系统，基于该模型采用平行分散补偿技术设计出具有相同规则数目的模糊控制器，控制器所有参数可以通过求解一组线性矩阵不等式一次性得到。仿真结果验证了该方法的有效性。     

阵列声波测井成像迭代算法及仿真研究

利用阵列声波测井中的反射初至波可以对井孔附近目标体速度结构进行成像，采用离散图象重建技术将成像问题经过线性化处理转化为线性方程组的求解。由于其方程组一般是病态、无精确解的，为此探讨了一种求解任意线性方程组的简单、实用的迭代算法以及其收敛J胜，该算法不需矩阵求逆而总能得到最优解。经过一些典型类型的仿真分析，结果表明该算法在处理声波射线数据不足的情况下能获得理想的成像效果。     

一种新的基于图象内容的半易损水印技术

让原始图象进行1－层小波正变换，让后将其变换后的小波近似系数用混沌序列进行调制从而生成基于图象内容的水印信号；利用原始图象的HVS特性将水印信号嵌入到原始图象的小波域中；检测器能够从接收到的水印图象中提取出原始水印信号，并依据接收到的水印图象生成新的水印信号，从而定位出受到攻击的图象位置，并能区分受到攻击的类型。实验结果表明，该算法具有好的鲁棒性和识别被篡改的区域能力。     

Some inverse optimization problems on network

In this paper, the authors consider some inverse problems on network, such as the inverse transport problems with gains (IGTP) and the inverse linear fractional minimum cost flow problem (IFFP). Firstly, the authors give the mathematics model of (IGTP) and an efficient method of solving it under l ₁ norm; Secondly, taking advantage of the optimality conditions, the authors consider the (IFFP) and give a simple method of solving it. Finally, an numerical example test is also developed.     

AHP中判断矩阵一致性修正的模式识别法

基于模式识别原理，给出了判断矩阵一致性修正的一种方法。在该方法中，首先把由专家或决策者给出的判断矩阵Ａ转化为ｎ个具有完全一致性的正互反阵。再将这ｎ个正互反阵和Ａ分别转化为反对称阵Ｂ（ｉ），ｉ＝１，…，ｎ和Ｂ。在Ｂ（ｉ），ｉ＝１，…，ｎ生成的线性空间中寻找与Ｂ最贴近的正互反阵Ｂ～＊，将Ｂ～＊对应的满足完全一致性的正互反阵Ａ～＊作为Ａ的修正矩阵，同时得到了Ａ～＊对应于最大特征值ｎ的正特征向量的计算公式。     

带状随机线性系统状态的估计问题

针对目前关于广义系统状态估计的研究现状 ,即几乎所有的讨论都集中在奇异矩阵为方阵的情况 ,讨论了广义逆矩阵和矩阵的奇异值分解问题。首次提出了带状随机系统的状态估计问题 ,利用矩阵的奇异分解理论给出了带状广义连续线性系统的奇异值标准形式。基于标准形式 ,利用广义逆矩阵的性质 ,在两种情况下将系统分解成两个子系统 ,通过估计子系统的状态 ,得到了该系统状态的最优预测和滤波递推方程。     

耦合Riccati不等式组解的局部优化算法及其在微分对策中的应用

研究与线性二次微分对策的Nash次优均衡对策相联系的一组耦合Riccati矩阵不等式组的解的算法问题。将耦合Riccati矩阵不等式组的求解问题化为具有非线性约束的非凸优化问题，用双线性矩阵不等式（BMI）方法给出了Riccati矩阵不等式组解的局部优化算法，这种算法可以用MATLAB中的线性矩阵不等式工具箱（LMI Toolbox）求解，并给出了这种算法在微分对策中的一个应用实例。