Satellite Image Adaptive Restoration Using Periodic Plus Smooth Image Decomposition and Complex Wavelet Packet Transforms

A satellite image adaptive restoration method was developed that avoids ringing artifacts at the image boundary and retains oriented features. The method combines periodic plus smooth image decomposition with complex wavelet packet transforms. The framework first decomposes a degraded satellite image into the sum of a "periodic component" and a "smooth component". The Bayesian method is then used to estimate the modulation transfer function degradation parameters and the noise. The periodic component is deconvoluted using complex wavelet packet transforms with the deconvolution result of the periodic component then combined with the smooth component to get the final recovered result. Tests show that this strategy effectively avoids ringing artifacts while preserving local image details (especially directional textures) without amplifying the noise. Quantitative comparisons illustrate that the results are comparable with previous methods. Another benefit is that this approach can process large satellite images with parallel processing, which is important for practical use.     

Foraging by the flower-dwelling spider,Misumenops argenteus (Thomisidae), at high prey density sites

In this study, the foraging sites of the crab spider Misumenops argenteus on Trichogoniopsis adenantha (Asteraceae) were investigated over a 2-year period. The choice of sites was examined in relation to prey density in rainy and dry seasons, in leaves versus stems, reproductive branches versus vegetative branches, and in flowerheads in different phenophases. Misumenops argenteus generally occupied sites where the prey frequency was high, indicating that this species was able to evaluate the quality of the foraging sites, as predicted by optimal foraging theory. One exception to the rule was that adult males occurred at all sites, independently of prey density, as also observed in other spider species in which males search for females and not for prey. In addition, young (third and fourth instar) spiders occupied flowerheads with few prey, but which provided shelter.     

基于自适应神经网络的边坡位移预测

通过对边坡位移历史数据序列进行特征分析 ,计算出饱和嵌入维数和最大 Lyapunov指数 ,给出了边坡位移的最大可预报时间尺度。在此基础上 ,确定了神经网络的输入节点数 ,建立了基于自适应神经网络的边坡位移预报方法 .通过对三峡升船机高边坡和新滩滑坡实际位移数据进行预测 ,结果令人满意 .这对于建立边坡位移的实时监测 -预警系统有重要意义.     

多缓冲机制下ADPCM解码算法适应性研究

文章对不同缓冲机制下ADPCM解码算法的运行条件进行了分析与对比,利用最小二乘法,提出关于ADPCM解码函数输入数据量与函数输入缓冲区长度的条件关系式,量化了不同缓冲机制对算法适应性的影响;针对实验环境的特点,改进了IMA ADPCM解码算法.研究结果表明,采用多缓冲机制能显著提高ADPCM算法的适应性;改进后的解码算法效率较原算法提高约75%.     

多输入非线性串级系统的自适应控制

对一大类含有未知参数的多输入非线性串级系统 ,基于 backstepping递推设计方法 ,进行了自适应控制设计。当自适应控制律作用于该系统时 ,闭环系统的所有信号是有界的 ,并且原系统的状态收敛于零.     

不确定的Lü系统的自适应Backstepping控制

混沌反控制模型Lü系统连接了著名的Lorenz系统和Chen系统,并代表了它们之间的连续演变.针对混沌系统的控制问题,已有很多控制方法.本文是针对Lü系统参数未知情形,研究了混沌控制在Lü系统中的问题,并将Lü系统转换成一种非线性的一般严格反馈形式,利用自适应Backstepping设计方法,针对Lü系统的三个未知参数,结合Lü系统的特性设计出一种新的自适应控制器,保证闭环系统全局稳定,仿真结果表明了该方法的可行性和有效性.     

回转支承自适应负载的运动控制方法

建立回转支承运动系统的动力学模型,以传统阻抗控制为基础,分析由于动力学模型不确定造成的误差,用神经网络补偿这一误差,建立基于力矩型神经网络阻抗控制结构,并对控制系统进行仿真分析。结果表明:力矩型神经网络阻抗控制器具有良好的自适应性及鲁棒性,能实现回转支承系统的驱动力和位置的双重高精度控制,从而降低功率损耗,有效减少损伤的发生机率和减缓损伤发展速度,延长使用寿命。     

基于神经网络的自适应滤波研究

自适应信号处理在信号处理中占据主要地位,自适应滤波又是自适应信号处理中的主要应用.目前对自适应滤波的研究主要集中在算法上,但很难在收敛速度、稳定性和跟踪性能上同时取得最佳性能.综合考虑自适应滤波的各种性能,研究基于神经网络的自适应滤波方法,并通过实例应用来证明了该方法的有效性.该研究对拓展自适应滤波方法和神经网络的应用都具有重要的参考价值.     

基于改进遗传算法的桁架结构优化

桁架是一种广泛应用于工程领域的结构形式,对其结构优化有重要的意义.文章提出了随种群的进化而动态变化的自适应交叉算子和变异算子,以提高算法的优化效率及增强收敛性;引入了精英保留策略,以克服各代种群最佳个体未能保护的缺点.建立以最小化结构总重量为目标函数的桁架优化数学模型,并应用改进的遗传算法对桁架结构进行优化求解.通过实例验证了所建模型以及对算法改进的有效性和实用性.     

基于卡尔曼滤波的多滑模面电动舵机控制

针对导弹用力矩电机的位置反馈控制,提出一种采用多滑模面自适应变结构控制法,采用卡尔曼滤波器估计状态,消除测量噪声,降低输出抖动,对多滑模面控制率的稳定与收敛性进行适当证明,通过仿真验证算法的有效性。