基于F-范数的变换域通信系统同步参数估计算法

在异步条件下应用特征值分解算法估计变换域通信系统基函数时,分段得到的特征向量存在模糊现象,此时将造成系统接收性能的下降。为了解决此问题,提出了基函数周期序列的同步算法。详细分析估计基函数的特征值分解算法,推导接收数据的采样延时与其自协方差矩阵特征值的关系式,得到同步参数的最大似然估计方法,依据范数的等价性原理,进一步将最大似然估计中的最大特征值求解问题转化为F-范数的求解以降低算法复杂度。仿真结果表明:相比最大特征值算法,采用F-范数的估计算法性能一致,但计算时间明显减少,算法的估计精度与接收信噪比成正比。异步条件下当估计的基函数存在模糊时,系统接收性能在同步之后能得到较好的改善。     

弱链对角占优矩阵的‖A~(-1)‖_∞的新界

对弱链对角占优矩阵A的主子矩阵的逆矩阵,A,A-1的元素的关系式应用新给出的A-1元素的上界估计式并进行放缩,得到了‖A-1‖∞上界新的提高的只与A的元素有关的估计式.     

基于粒子群算法的隔振体系参数优化研究

首先利用粒子群优化算法,以传递率为适应值函数,分别对单自由度、双自由度隔振体系进行了隔振参数的单目标和多目标优化研究.随之,考虑了状态反馈控制方法,目标函数选为传递函数矩阵的无穷范数;数值试验表明,在无控最优隔振参数的基础上,施加反馈控制,并不能进一步优化隔振体系;而重新在线计算隔振参数及反馈控制器,可以进一步优化原无控最优隔振体系.最后,进行了兼顾控制力传递率的多目标研究,旨在优化隔振体系传递率的同时,尽可能降低控制能源消耗.本文的系统研究,解决了隔振体系参数的最优设计问题;并在隔振基础上施加控制体系,讨论了最优参数设置的重要性;此外,兼顾控制能源消耗的参数优化,对于传统的隔振和控制体系设计具有一定的创新意义.     

传感器故障非线性系统的快速抑制初态误差迭代学习控制

针对一类带有传感器故障的非线性系统提出了一种新的迭代学习控制算法,该算法在任意初态条件下,结合开环D型迭代学习律,设计一个随迭代次数增加而缩短的时间段,该时间段控制器对状态偏差进行修正,使系统跟踪误差收敛到与初态误差无关的界内,仅由系统自身不确定性和干扰决定。进而基于λ范数理论选取适当的控制增益,抑制传感器故障带来的跟踪误差,并给出控制算法的一致收敛性和误差的有界性证明。注塑机系统的速度控制仿真结果验证了该算法的有效性。     

基于非凸范数的低维图像去噪问题研究

基于传统低秩去噪模型,利用非凸函数对模型中的秩函数进行替换,取得了对秩函数更好近似的效果.对于非凸问题的求解,利用凹函数超梯度定义,对原始问题进行松弛,得到松弛问题的显式解.实验表明,提出的非凸去噪方法相比传统方法具有更好的去噪效果.     

组稀疏表示的双重l1范数优化图像去噪算法

由于图像受噪声的影响,无法从降质信号中获得准确的稀疏系数.针对此问题,对一种组稀疏表示的双重l_1范数优化图像去噪算法进行研究,该算法同时采用非局部相似图像块组稀疏表示的l_1范数和稀疏残差作为正则项对组稀疏系数进行约束,并利用一种有效的迭代收缩算法实现对模型的优化求解,以获取更鲁棒的稀疏系数,另外,为了进一步提高去噪性能,采用贝叶斯公式推导出自适应调整两个正则化参数的方法.实验结果表明,与现有的许多算法相比,新算法能够在去除噪声的同时抑制伪影,保护图像的细节信息,峰值信噪比相对经典的BM3D算法而言,最多可提高1.24 dB.     

分块对称r循环算子的范数不等式

循环(块循环)算子是一类重要的算子,在量子计算、时间序列分析、压缩感知等科学与工程计算中有着广泛的应用。分块对称r循环(r反循环)算子的生成方式可以看作是将循环算子的生成方式取对称,并将副对角线以下的元素添加参数r或-r,r0。基于降阶思想,利用分块对称r循环矩阵的对角化性质和酉不变(弱酉不变)范数的性质,给出了分块对称r循环算子和分块对称r反循环算子由子块导出的算子范数和Schatten p–范数不等式和等式结果。     

线性算子加权范数不等式

证明了一般线性算子的若干加权范数不等式，许多算子的相应结果得到改进和推广。     

一类典型模糊逻辑控制器的输出结构

研究一类特殊的多输入单输出的模糊逻辑控制器 ,其组成规则中的输入输出语言变量的语言值均取正规的三角形隶属函数 ,且分别作成其相应论域的模糊划分 ,在其输入输出之间存在一种特殊的映射关系———线性规则映射 .经分析得到结论 :模糊逻辑控制器的输出可以表示成输入的凸组合函数 .这一结论建立了模糊逻辑控制器的精确数学模型 ,对于模糊逻辑控制器的分析和调整提供了直接依据 .     

关于模糊集的范数

讨论了Ｆ集的几种范数的重要性质及其相互间的关系。