基于视频动态纹理与粒子系统的雨景模拟

用计算机来模拟雨景是影视制作中经常面临的一个课题.目前主要采用的粒子系统方法一般都需要大量的粒子和复杂的物理模型,而基于视频处理的降雨绘制算法虽然能用于图像和视频处理,还无法支持三维场景的绘制.本文提出了基于视频动态纹理与粒子系统相结合的思想,结合了粒子系统随机性、高效性,视频纹理方法简单,计算量小的特点,基于VC++...     

近邻粒子系统的生存分析

本文利用平均场逼近的方法，研究了粒子间具有长程关联的粒子系统的相变问题，得出了近邻粒子系统的临界点，据此我们对系统进行了生存分析。     

粒子系统在计算机游戏中的应用与方法研究

粒子系统是模拟自然景物中运动模糊物体非常有效的一种图形生成方法。本文通过对粒子系统的生成及描述过程的研究,设计并实现了一个应用于计算机游戏领域中的粒子系统,并给出了游戏火焰粒子特效实例。     

基于GPU的喷泉模拟

粒子系统一直是模拟喷泉特效最常用的方法,但是当喷泉规模较大时,每一帧都要计算大量的粒子属性,使喷泉的模拟很难达到实时。针对以上问题,本文提出了基于GPU加速的粒子系统喷泉模拟方法,充分发挥GPU强大的运算能力,并与CPU配合以弥补GPU的不足,大大的提高了粒子系统的运行速度,使几百万数量的喷泉粒子能够实时绘制。同时本文还提出了喷泉水雾的生成方法,使喷泉效果更加逼真。     

基于粒子系统的动态雪景模拟

目的通过研究粒子系统方法,同时结合面向对象的程序设计语言,提出粒子系统的雪景模拟算法结构,模拟生成逼真的视觉效果。方法恰当选择粒子数量和粒子模型,结合OpenGL平台,针对雪景其具体的结构进行分析后,得到雪景的动态模拟。结果实践表明,该粒子系统模型可在复杂的三维场景中实时地模拟降雪现象,仿真效果逼真。结论提出了一种新颖的算法,从而有效解决了一般的粒子系统在动态雪景模拟中实时性差的问题。     

Android平台上基于粒子系统的喷射型火焰模拟

针对传统粒子系统的燃烧型火焰模型在Android移动平台上模拟火焰喷射装置发射喷射型火焰运动状态时,由于采用了随机运动方式,产生大量粒子,无法满足系统实时性及逼真性的问题。提出一种燃烧学模型与粒子系统相结合的改进方法来模拟喷射型火焰。根据喷射型火焰燃烧学理论,提出按火焰生命周期进行分阶段渲染多种纹理的火焰仿真方法来减少每帧生成的粒子数。同时,构建了半四面体粒子图元来增强喷射火焰的细节,能生成较真实喷射火焰效果。实验证明,改进的模拟方法可以通过较少粒子数达到较好的视觉真实感,满足实时喷射火焰生成需求。     

基于粒子系统的水滴溅落模拟

粒子系统因其灵活性,适应性等特点,被广泛应用于不规则物体模拟。介绍了一种基于粒子系统的水滴溅落模拟方法并设计了相应的数据结构,采用结构化的粒子模拟水滴,使用了纹理映射等技术实现了水滴粒子的可视化。实验结果表明,该方法形象地反映了水滴溅落的整个变化过程。     

全同费米子系统的量子隐形传态

全同费米子系统的量子隐形传态比可分辨粒子系统的量子隐形传态更为复杂。通过引入空间自由度的方法，提出了一种适用于不可分辨费米子系统的量子隐形传态方案。     

船舶航迹流实时动态仿真

完全用W.T.Reeves提出的粒子系统方法无法满足仿真系统的实时性要求。为使航海仿真系统能进行实时模拟,提高对水波、浪花及船舶航迹流模拟的逼真程度,采用粒子系统建立航迹流模型,模拟航迹流的外轮廓,确定图象的α值,利用图象合成方法中粒子的透明度来实现不规则性航迹流的实时动态仿真。分析研究了粒子系统的航迹流模型及图象合成的主要方法,实时地模拟出船舶航迹流随船舶大小、速度变化,随时间消退、随波浪上下起伏等动态效果。     

船舶航迹流实时动态仿真

完全用W .T .Reeves提出的粒子系统方法无法满足仿真系统的实时性要求。为使航海仿真系统能进行实时模拟 ,提高对水波、浪花及船舶航迹流模拟的逼真程度 ,采用粒子系统建立航迹流模型 ,模拟航迹流的外轮廓 ,确定图象的α值 ,利用图象合成方法中粒子的透明度来实现不规则性航迹流的实时动态仿真。分析研究了粒子系统的航迹流模型及图象合成的主要方法 ,实时地模拟出船舶航迹流随船舶大小、速度变化 ,随时间消退、随波浪上下起伏等动态效果     

基于粒子群优化算法的AIS船舶状态比例计算

在船舶自动识别系统(Automatic Identification System)中,如果知道系统范围内的船舶状态比例就能够对系统的通信性能进行详细的分析.船舶状态比例计算问题可以归结为带有约束条件的最优化问题.粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization)作为一种最新的优化算法,具有简单易实现,可调参数少等优点,将其与惩罚函数法相结合来处理约束条件,可以应用到AIS系统船舶状态比例的求解.经过大量实验计算并与实际数据进行比较表明,该方法在迭代次数和收敛精度上都取得了良好的效果.     

基于粒子系统的计算机图像绘制技术的应用研究

本文通过一种焰火爆炸的图像绘制技术算法的研究,叙述了粒子系统的基本思想和在图像绘制技术领域中的应用.     

叶片衰老抑制基因PSAG12-ipt转入籼稻不育系中A的研究

以质粒pSG516(ipt)为目的基因, pHQ9(hpt和gus)为选择/标记基因进行共转化,以PSD-1000-氦气基因枪介导,将ipt、hpt和gus基因转化到籼型不育系中A的核DNA中,得到了98个潮霉素抗性再生植株系.经过GUS基因组织化学染色检测、PCR检测以及Southern blot杂交分析,证实了叶片衰老抑制基因PSAG12-ipt已经整合到水稻基因组中.     

改进型粒子群优化算法的BP神经网络全息图压缩

针对拥有庞大数据量的全息图再现像质量不理想的问题, 提出一种针对粒子群优化算法(PSO: Particle Swarm Optimization)中学习因子和惯性权值进行动态调整的方法, 将改进后的算法与反向传播(BP: Back Propagation)神经网络相融合形成改进型粒子群优化BP 神经网络(MPSO-BP: Modified Particle Swarm Optimizing
BP Neural Network)并用于全息图压缩。通过与BP 神经网络和粒子群优化BP 神经网络(PSO-BP: Particle Swarm Optimizing BP Neural Network)压缩算法进行对比, 证明了该网络压缩算法在保持较好的压缩效率时得到的全息图再现像质量更好。     

基于灰色PSO-ANFIS模型的船舶横摇运动预报分析

为了准确高效的预测船舶在波浪中的航行状态以保证人员、货物和船舶的安全,提出了一种基于灰色模型粒子群优化算法的自适应神经模糊推理系统(Grey Particle Swarm Optimization-Adaptive Neural-fuzzy Inference System, GPSO -ANFIS)。GPSO-ANFIS预测模型使用模糊C均值聚类算法对输入样本进行聚类分析,得到模糊规则数量并建立神经模糊推理系统,再使用粒子群优化算法对建立的预测系统进行优化训练,从而得到最优的预测系统模型。其中灰色模型用于横摇数据的预处理,以便削弱横摇状态中的非线性影响因素。最后通过实船“育鲲”轮的横摇数据进行仿真实验,实验结果验证了GPSO-ANFIS模型的实用性和可行性,具有较高的预测精度。并为船舶航行智能化提供了一种有价值的理论依据。     

基于PSOGWO-SVM的网络入侵检测方法

针对SVM算法的核函数及参数选择不科学会导致检测的准确率比较差的问题,提出了一种融合粒子群搜索的灰狼优化算法,利用PSOGWO算法优化SVM的参数,确定SVM分类器的最优检测模型,并基于NSL KDD数据集进行对比实验。结果表明：基于PSOGWO SVM的入侵检测方法实现了SVM的参数最优化,而且在检测率、收敛速度、模型平衡性等方面有明显提升,该方法在网络入侵检测方面具有更好的性能。     

北京市区秋季边界层气溶胶水平分布特征的飞机航测研究

利用2004年9月机载PMS系统在北京地区不同天气条件下的气溶胶观测资料,分析了北京市区上空不同高度气溶胶浓度的水平分布特征,并讨论其与天气条件的关系。结果表明,在北京市区南部气溶胶浓度大于北部。逆温层、风速等天气条件对气溶胶在不同高度的分布有重要影响。     

北京市区秋季边界层气溶胶水平分布特征的飞机航测研究

利用2004年9月机载PMS系统在北京地区不同天气条件下的气溶胶观测资料,分析了北京市区上空不同高度气溶胶浓度的水平分布特征,并讨论其与天气条件的关系。结果表明,在北京市区南部气溶胶浓度大于北部。逆温层、风速等天气条件对气溶胶在不同高度的分布有重要影响。     

复杂多关节机械臂建模及逆运动学比较分析

针对含多种关节类型的复杂机械臂的建模问题, 在 D鄄H 参数法中引入虚拟关节建立运动学模型。 考虑机械臂逆运动学存在多解、 精度和实时性的问题, 通过4 种不同的 PSO(Particle Swarm Optimization)优化算法: 线性递减权重的粒子群(LPSO: Linear Decreasing Weight Particle Swarm Optimization)、 基于杂交的粒子群优化(CBPSO: Crossbreed Particle Swarm Optimization)、 基于模拟退火的粒子群(SAPSO: Simulated Annealing Particle Swarm Optimization)和混沌粒子群优化(CPSO: Choas Particle Swarm Optimization)进行计算。 随机选取工作空间的位置点, 验证优化算法能有效计算机械臂逆运动学解, 并对执行时间、 位置误差等方面进行了比较分析。 实验结果表明, 改进的 CBPSO 算法能有效计算复杂多关节机械臂的逆运动学解, 同时满足实际作业中对实时控制的要求。     

基于粒子滤波的雅可比矩阵在线估计技术

研究基于图像的机器人视觉伺服技术中雅可比矩阵的在线估计方法.以雅可比矩阵的元素构成系统状态向量,将问题转化为对系统的状态估计问题.引入非线性非高斯系统的粒子滤波算法,在该算法的框架下在线估计图像雅可比矩阵.以非高斯环境下二自由度机械手跟踪运动目标这一应用背景为例,分别对新提出方法与已有基于Kalman滤波的估计方法进行了实验比较.结果证明,前者具有更高的估计精度和更强的鲁棒性,基于粒子滤波的方法不仅可以避免系统标定,而且对系统噪声的类型没有具体要求.