一种针对全景视频编码器的复杂度优化算法

相比于普通平面视频,全景视频能给用户提供更加沉浸式的体验,但其编码复杂度也急剧上升,阻碍了其推广应用。为解决此问题,本文首先结合全景视频纬度特性和帧间相关性构建复杂度预测模型,以更好地分配帧内复杂度资源;其次,构建一个转换模型将编码复杂度转换为时间复杂度,以确保帧内编码时间的稳定性;最后,综合上述两个模型提出一种自适应复杂度优化算法。实验结果表明,本文所提算法能在复杂度与编码质量之间取得更优的平衡,以适应不同应用场景的需求。     

基于Adomian分解法分数阶永磁同步风力发电机系统求解及动力学分析

针对分数阶永磁同步风力发电机系统,运用Adomian分解法对系统非线性项进行分解,并通过Matalb绘制系统的吸引子与庞加莱截面图,同时采用分岔图、SE复杂度、C0复杂度与参数变化下的吸引子相图等数值仿真分析研究了系统,进一步揭示了分数阶混沌系统的可实现动力学特性.相关研究结果为风力发电机的控制奠定了良好的理论基础.     

一种基于复杂性测度的干扰样式识别方法

提出了一种基于复杂性测度的干扰样式识别方法．该方法首先分析接收信号的分形维数和LZ复杂度．通过使用一定数量样本,获得每种干扰样式分形维数和Lz复杂度分布的均值中心和方差．然后采用指数距离计算待识别样本与每种干扰的均值中心和方差的距离,按最小距离原则来对干扰样式进行识别．最后给出了仿真结果及结论．     

动态考试安排的优化算法研究

在高校教务考试中心,每年都会面临各类面大量广的考务安排,除了简单的考试用EX-CEL表格安排,当涉及需要打印准考证等考试安排时,通常使用软件进行考试安排,单纯地利用循环实现如考场、座位号的安排,时间复杂度很大.利用粒子群优化算法,实践证明可以极大地降低时间复杂度.     

基于改进的云重心评判方法的机场电磁环境复杂度评估

分析了机场电磁环境的构成因素及其复杂性,在此基础上给出了改进的云重心评判方法,并将该方法应用于机场电磁环境复杂度评估,该方法较好地处理了定性概念与其定量表示之间的相互转换,为电磁环境的复杂度评估提供了有效的方法和途径.     

基数排序的一种优化应用

基数排序算法常用于字符串的排序,但对于长度相差较大的字符串,普通的基数排序算法会有较大的时间浪费,本文中优化后的算法可降低算法的时间复杂度.     

离散粒子群优化在垂直分层空时系统检测中的应用

为了改善垂直分层空时系统串行干扰抵消算法的性能,提出了一种离散粒子群检测算法(DPSO-DA).该算法将垂直分层空时系统中的最优检测视为组合优化问题,根据最大似然检测公式构造DPSO算法的适应度函数,利用DPSO算法来解决该组合优化问题,从而寻找最优解.针对DPSO-DA 有可能出现早熟现象,进一步提出了一种混合离散粒子群检测算法 (HDPSO-DA).HDPSO-DA 对 DPSO-DA 的进化方程进行了重新设计,在搜索中以一定变异概率对选中的粒子进行变异,进一步改善了DPSO-DA的性能.理论分析和仿真结果表明,当误码率为10-3时,与基于最小均方误差准则的串行干扰抵消算法相比,DPSO-DA 和 HDPSO-DA 可获得约3dB 和 5dB的增益,且具有更低的复杂度.     

用于弹道目标跟踪的有限差分扩展卡尔曼滤波算法

针对目前常用的滤波算法不能同时做到精确和高效跟踪目标的缺点,提出一种有限差分扩展卡尔曼滤波(FDEKF)算法用于再入阶段的弹道目标跟踪.该算法应用有限差分运算得到滤波的验前、验后误差协方差矩阵,避免了非线性函数求导运算,以及Jacobian阵和Hessian阵的计算,降低了计算难度,扩大了应用范围,增强了滤波过程的收敛性.Mome Carlo 数值仿真表明,FDEKF算法与扩展卡尔曼滤波(EKF)算法和无味卡尔曼滤波(UKF)算法相比较,在跟踪精度上比EKF算法提高了约20%,与UKF算法相当,在计算复杂度上比EKF算法稍有增加,但比UKF算法低约39%.这说明FDEKF算法在计算量增加不多的情况下,滤波精度有显著提高.     

排序算法的分析与比较实现

本文论述了内部排序的几种算法,在思想、时间复杂度、空间复杂度及稳定性方面进行了比较。最后用C#语言比较了几种算法在大量数据中进行排序的比较次数和花费的时间。     

基于Rademacher复杂度的b-SVM的推广误差

运用Rademacher复杂度得到了b-SVM的推广误差和风险的上界.