阻尼LSQR算法在多波地震反演中的应用

多波VTI介质AVA储层参数联合反演的关键是解Jacobi矩阵。本文从Lanczos迭代出发,结合双对角化和QR分解,推导出了阻尼Lanczos算法流程。通过比较SVD算法和LSQR算法,显示了阻尼Lanczos算法在效率和精度方面的优越性。该算法应用于多波地震勘探资料反演中,获得的目标层储层参数:纵波速度、横波速度和密度,证明了该算法的有效性。     

基于奇异值分解和均值聚类的单通道盲源分离算法研究

提出了一种基于奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)的均值聚类单通道盲源分离算法.首先将单通道信号利用SVD分解,依据中值准则进行滤波去除噪声分量,然后在去除噪声分量对应的特征值基础上,根据剩余SVD特征值重构对应分量信号作为盲源分离观测信号.将重构分量信号进行短时傅立叶变换(Short Time Fourier Transform,STFT)进行稀疏化处理,利用散点图判别源信号数目,最后采用均值聚类方法估计混合矩阵,以估计混合矩阵求逆作为分离矩阵实现单通道信号的盲源分离.利用计算机仿真结果证明了算法的有效性.     

Hankel矩阵的离散Cosine变换的快速算法

在图像和信号处理研究邻域．经常会涉及到结构矩阵的离散sine、快速傅里叶变换(FFT)及离散cosine变换．献[6]的作利用FFT给出了离散cosine变换的一个算法．计算变换矩阵的M个元素所需的计算量和存贮空间分别为O(N^2log N) O(M)和O(N^2)．本利用Hankel矩阵的结构特点导出一递推关系式(见式(8))．给出了Hankel矩阵的离散cosine变换(DCT)的一个快速算法．该算法所需要的存贮空间为O(N)．计算变换矩阵的M个元素所需的计算量为O(NlogN) O(M)．     

基于SVD的数字水印算法及相似性度量方法的改进

在基于奇异值分解(SVD)算法的基础上,提出了一种基于Strassen矩阵乘法的奇异值分解水印算法;提供了原图像和水印图像的相似性度量方法;给出了该算法与SVD及Block-SVD算法的时间对比分析.实验结果表明:该算法的鲁棒性强,速度快,效率高.     

基于形态小波的高精度重力仪信号快速滤波算法

为了有效抑制高精度重力测量信号中的各种强噪声以获得高精度重力信息,在分析形态小波滤波算法的基础上,结合FFT算法提出了一种快速形态小波滤波算法,并应用于高精度重力仪信号处理中.在滤波过程中,首先在常规小波分解算法各层间增加形态滤波器,以提高小波算法抑制脉冲干扰的能力.然后,将常规小波分解和重构算法进行重组,并参考FFT算法规则设计了一种快速形态小波分解重构算法,以提高小波分解和重构的计算效率.最后,通过仿真试验,将快速形态小波滤波算法与传统小波滤波算法进行性能对比.理论分析和仿真试验结果表明.快速形态小波算法的滤波效果优于传统小波滤波,其运算速度优于Mallat算法.     

基于协方差矩阵同时对角化的盲信号分离算法

提出了基于自相关协方差矩阵同时对角化的两个盲源信号分离算法. 利用广义奇异值分解(GSVD)算法,将源信号观测数据预白化后的零阶和一阶自相关协方差矩阵同时对角化,估算出两路源信号. 与二阶盲识别(SOBI)算法进行了比较,该算法具有计算简单且运算精度高的优点. 在线性混合加噪模型下,计算机仿真表明该算法的有效性.     

基于Spark的并行ISOMAP算法

为了实现大数据环境下非线性高维数据的降维,提出了基于Spark的并行ISOMAP算法.在该方法中,为了快速求解大规模矩阵的特征值和特征向量,设计并实现了基于Spark的并行块Davidson方法;同时,针对大规模矩阵计算和传输困难的问题,提出了基于RDD分区的行块式矩阵乘法策略,该策略把每个分区中的矩阵行转换成块矩阵,行块式矩阵可不受map算子对RDD逐条计算的限制,并可以利用Spark中的线性代数库参与矩阵级别的运算.实验结果表明,行块式矩阵乘法策略有效提高了矩阵运算的效率,并行块Davidson方法能够快速求解大规模矩阵特征值和特征向量,有效提高了并行ISOMAP算法的性能,表明并行ISOMAP算法可以适应大数据环境下的降维处理.     

基于SVD的抗差UKF算法在短时交通流状态估计中的应用

针对城市区域快速路网,以实现交通流运行状态实时估计为目标,建立宏观交通流状态空间模型,在实现交通流状态估计的同时,更新交通流模型参数,提高交通流模型的适应性和准确性.然后提出了基于奇异值分解(SVD)的优化抗差无损卡尔曼滤波(UKF)算法,用奇异值分解代替标准UKF的Cholesky分解,解决了协方差矩阵非正定时滤波计算不能持续的问题,同时,该算法根据观测协方差矩阵是否病态选择抗差因子,对增益矩阵和观测协方差矩阵进行自适应计算,进而抑制由于模型较高的非线性带来的误差.通过实验证明,文中所提算法避免了扩展卡尔曼滤波(EKF)算法的滤波发散问题,能准确跟踪交通流的变化趋势,提高交通流状态估计的稳定性和精度.     

基于滤波器阶数估计的卷积盲分离算法

为解决时域卷积盲分离中存在的初值选取以及方阵局限问题,提出了一种基于滤波器阶数估计的非正交联合块对角化算法.该算法通过对观测信号自相关矩阵的相邻特征值比值设阈值,实现了滤波器阶数的估计和对角块个数以及维数的自适应选取;引入预白化对非方阵的等效混合矩阵进行降维处理,消除了非正交联合块对角化算法中等效混合矩阵必须为方阵的局限性.仿真结果表明:提出的滤波器阶数估计方法准确率高,有效解决了非正交联合块对角化算法在卷积混合盲分离中的初值选取问题,并且分离效果要优于经典非正交联合块对角化算法和多目标优化非正交联合块对角化算法.     

矩阵预编码超奈奎斯特传输的改进能量分配

为解决能量分配矩阵预编特(EA-MP-FTN)带宽扩展问题,根据EA-MP-FTN的受限容量最大化并增加带宽约束,提出改进的能量分配.推导基于快速傅里叶变换(FFT)的EA-MP-FTN容量和频谱效率(SE).用FFT替代奇异值分解(SVD)降低计算复杂度.改进的EA-MP-FTN解决了带宽扩展问题,与THP(Tomlinson-Harashima预编码)-FTN相比获得了近1.1 dB的增益.     

关于本质Hankel算子的一个注记

若T是一个Hankel算子的紧扰动，则知Tx^*T-TTx是紧的．那么，若Tx^*T-TTx是紧的，T能否表示成一个Hankel算子的紧扰动形式?在给出几个已知的例子之后，证明这个结论不成立．     

Hankel型循环矩阵分解的算子方法

引进一类新的循环矩阵,也就是Hankel型循环矩阵,并通过算子的方法研究Hankel型矩阵;首先,由基的对偶关系以及算子5p的对偶伴随变换还是5p出发,得到Hankel型循环矩阵的Vandermonder分解;其次由Hankel型循环矩阵与Hankel-Bezout矩阵的关系给出Hankel型循环矩阵的另一种位移算子表示,并证明Hankel循环矩阵满足Barnett分解.     

具有Hankel逆的矩阵

给出了Hankel矩阵的逆矩阵仍是Hankel矩阵的充要条件．     

桥梁断面颤振导数识别的协方差块Hankel矩阵法

采用基于协方差块Hankel矩阵（covariance block Hankel matrix，CBHM）方法来处理节段模型风洞试验的二自由度振动衰减信号，通过系统识别来提取桥梁断面的颤振导数．为验证该方法的可行性，进行了实际桥梁断面的节段模型试验，并将识别的颤振导数与Theodorson理想平板解析解、特征系统实现法（eigensystem realization algorithm，ERA）结果进行了比较，颤振导数的一致性证明了本文方法的有效性．     

Hankel变换的数值积分及其应用

结合Hankel变换的性质，应用Eular变换，然后根据Hankel变换式中的被积分的函数的性质的不同，得到了便于应用的Hankel变换数值积分的表达式．文中进行了算例的计算，验证了本文提出的方法的正确性和优越性．     

定向偏序群上的Hankel算子

给出了定向偏序群上Hankel算子的定义，得到了一个有界线性算子为Hankel算子的充要条件。     

Dirichlet空间上的小Hankel算子

研究Dirichlet空间上的小Hankel算子的代数性质,并给出了小Hankel算子为有限秩算子的充分必要条件．     

基于分组码的面向分组的Turbo码

讨论了基于分组码的面向分组的Turbo码的编译码技术,包括编码结构、交织方式和MAP译码算法,并对基于分组的Turbo码性能进行了模拟比较,探讨了不同交织方式、不同交织长度和不同子码对码性能的影响.