基于微粒群算法的NURBS曲线降阶

从最优化思想出发,把NURBS曲线的降阶问题转化为求解优化问题,并基于微粒群算法,给出NURBS曲线降阶的一种新方法.该方法可以实现多次降阶,且降阶后的NURBS曲线直接以显式给出.     

2^k阶矩阵乘的快速—普通混合算法

从实际应用角度分析W算法用于2k阶矩阵乘的计算时间,发现混合算法是1个更优秀的算法.它与快速算法同阶.计算时间与快速算法计算时间之比为1:2.3.且从k＝6开始就优于普通算法.这些结果,已为计算实践证实.     

基于稳定不变零点奇异系统的降阶H_∞滤波器设计

研究了连续奇异系统的降阶H_∞滤波器的设计问题.通过将原系统转化为一个标称系统和一个不确定部分,同时增加补充的约束条件,使原系统的稳定不变零点转化为标称系统的不稳定不变零点,从而可以基于标称系统,利用已有的降阶算法设计得到原系统的降阶H_∞滤波器.文中给出了降阶H_∞滤波器的设计算法,并进一步研究了可用于构造降阶滤波器的不变零点的范围.最后给出一个算例,说明该设计方法的有效性和可行性.     

实值化的4阶累积量切片测向算法

4阶累积量切片测向算法由于具有盲高斯特性,提高了算法的测向性能,其4阶累积量的引入增大了算法的运算量.针对算法运算量大的问题,阐述了4阶累积量切片应用酉变换实值化方法简化运算的原理.提出利用实值化方法对4阶累积量切片进行数据重组,利用实数运算来降低算法的运算量,仿真实验验证了算法在保证测向性能的同时降低运算量.     

基于分数阶微积分及分数阶Fourier变换的图像加密方法

图像加密技术一直是图像处理中的热点问题,把分数阶微积分引入图像加密技术中更是当代前沿研究课题.本文基于分数阶微积分及分数阶Fourier变换的方法,提出了一种新的数字水印算法.该算法在分数阶傅里叶域嵌入水印,分数阶微积分阶次以及分数阶Fourier变换的变换阶数为数字水印的安全性提供了保证.随后作者用相关性检测的方法来提取水印.最后作者通过对算法仿真以及加密图像的抗攻击性能进行测试,发现本文提出的数字水印算法有较好的不可感知性,且对噪声、旋转、剪切等攻击具有良好的鲁棒性.     

非单调QP-free非可行域方法

提出了带有Fischer-Burmeister非线性互补(NCP)数的非单调QP-free非可行域算法.根据优化问题的一阶KKT条件,利用乘子和NCP函数,得到非光滑方程,给出解这个非光滑方程的迭代算法.该算法包含原始-对偶变量,在局部意义下,可看成关于一阶KKT最优条件的扰动牛顿-拟牛顿迭代算法.在线性搜索时,此算法采用非单调方法.给出的算法是可实现的并具有全局收敛性,且在适当假设下具有超线性收敛性.     

基于改进观测器的分数阶超混沌Chen系统广义同步

基于分数阶微积分的预估-校正算法,研究了分数阶超混沌Chen系统,并进行了数值仿真.仿真结果表明,分数阶超混沌Chen系统存在超混沌的最低阶数为 3.8 阶.根据分数阶稳定性理论,设计了一种改进的状态观测器,利用解析的方法求得广义同步的响应系统,从理论上证明了广义同步方法的可行性.最后,利用该同步方法实现了 3.8 阶超混沌Chen系统的广义同步,数值仿真结果证实了它的有效性.     

分数阶微分Whittaker平滑器

目前Whittaker Smoother(WS)算法应用广泛，该算法的核心在于用整数阶微分来表示粗糙度.但整数阶微分表示过于单一，不够灵活，不能真实反映出信号的粗糙度.相反分数阶微分表示丰富，可以更好地描述真实信号的粗糙度.因此，本文用分数阶微分来改进WS算法，使它更加灵活有效.采用Riemann-Liouvile(RL)和Grumwald-Letnikov(GL)两种不同的分数阶微分计算方法来实现分数阶WS算法.此外，通过数学推导，实现分数阶WS算法的自动选参.含有尖锐峰的核磁共振谱实验结果表明:分数阶WS算法可以提取更多的真实信息;Marzipan红外光谱实验结果表明:与原有整数阶WS算法相比，光谱定量分析的精度更高.     

一种新的基于四阶累积量的DOA估计算法

提出了一种新的用于均匀线阵的四阶累积量DOA估计算法.针对传统MUSIC-like算法中四阶累积量矩阵存在大量冗余信息的情况,本文算法提出了一种新的四阶累积量矩阵构造方法.用该方法构造的四阶累积量矩阵在保证阵列扩展性能的同时,去掉了MUSIC-like算法中四阶累积量矩阵的冗余信息,降低了矩阵的阶数.与MUSIC-li...     

互连线高效时域多步积分模型降阶算法

为了进一步提高现有互连电路模型降阶算法的精度和效率,提出一种基于时域多步积分的互连线模型降阶算法.首先对原始电路的时域方程进行多步积分得到关于状态变量的二阶递推关系,然后通过二次Arnoldi方法得到投影矩阵,再通过投影矩阵对原始时域方程进行投影得到降阶系统.该算法可以保证时域积分后降阶系统和原始系统的状态变量在离散时间点的匹配,保证时域降阶精度,同时继承了已有算法所具有的数值稳定性及降阶系统的无源性.该算法不仅比现有的时域模型降阶算法复杂度低和比现有的频域模型降阶算法精度高,而且与时域单步积分的模型降阶算法相比,可以在保证与其计算复杂度相当的基础上,达到更高的精度.