一种基于KNN的室内位置指纹定位算法

提出了一种基于KNN 的FM、DTMB 联合信号位置指纹匹配算法,并根据不同位置具有不同信号强度将匹配过程设计为一个多分类算法模型. 离线阶段,通过采集FM 信号与DTMB 信号的强度信息,完成位置指纹库的构建. 在线匹配阶段,利用KNN 算法对新采集到的数据进行加权欧氏距离匹配,通过对K 值以及特征向 量的选取对定位误差进行了分析. 仿真结果表明,该算法在室内定位中具有良好的鲁棒性和准确度,90% 概率下定位精度2.3 m.     

奇异值分解及其简单应用

关于矩阵分解有多种形式,而在实际应用中奇异值分解尤为重要,借助由S(α)=Aα式所确定的S:Rn→Rm线性映射,给出了矩阵奇异值分解定理更具几何直观的推导过程,并用实例对其进行了辅证.     

一个线性算子的特征向量空间

线性算子A=（x）=[（t2-1）x′]′,当λ=n（n+1）时,λ为A的本（特）征值,它相应的本（特）征向量为Legendre多项式,且特征向量空间是1维的;当λ≠n（n+1）时,λ不为A的本（特）征值。     

基于小波变换与野草算法的细胞图像特征提取与识别

本文在细胞图像小波多尺度分解的基础上,提出在小波域中进行细胞图像特征提取的方法。针对基于小波变换提取的细胞图像特征向量维数过大、冗余等问题,提出一种基于小波变换与野草优化算法相结合的细胞图像特征的提取方法,最后利用BP神经网络作为分类器进行细胞图像识别。计算机实验仿真结果表明,与现有的未进行特征优化的细胞图像特征提取识别方法相比,本文细胞图像特征提取、分析、识别方法所需时间更短,识别正确率更高,实时性、鲁棒性能更好。     

基于支持向量机和用户反馈的图像检索算法

针对当前图像检索算法存在精度低、 实时性差等不足, 为了获得更理想的图像检索结果, 提出一种基于支持向量机和用户反馈机制的图像检索算法. 首先采集大量图像, 提取图像检索的相关特征, 建立图像检索特征库； 然后采用支持向量机计算待检索图像特征与图像检索库特征之间的相似度, 确定图像类别, 实现图像的初步检索； 最后引入用户反馈机制对图像的初步检测结果进行精细比对, 并与经典图像检索算法进行对比实验. 实验结果表明, 该方法的图像检索精度超过90%, 图像检索误差远小于经典图像检索算法, 提高了图像检索效率.     

Koranyi单位球面上的一类特殊算子

针对海森堡型群无界域上的一类Dirichlet方程的求解问题,构造了一个线性算子,并研究了它的紧性以及特征值和特征向量。     

特征值在高等代数中的作用

以高等代数中的定义、定理和例题为依据,论述了特征值具有化繁为简的作用,它还是实对称矩阵和二次型的本质所在.特别地,它是解决许多代数问题的重要工具.     

基解矩阵几种解法的要点分析

基解矩阵是微分方程课程的重要组成部分.通过实例,对基解矩阵的特征向量法、定义法、化对角矩阵法与公式法等解法的要点进行分析,指出在求解基解矩阵时每种解法的适用条件和容易产生的错误,并给出了一个新的三维基解矩阵求解公式.     

基于符号计算软件的特征向量概念的几何实现

针对高等代数课程中的特征值与特征向量概念,利用符号计算软件Mathematica进行几何化的实现.以二维线性空间上的线性变换及其二阶矩阵表示为例,给出相应的实现代码,展示不同情形下特征向量的几何意义.