一种新的全角度四元数与欧拉角的转换算法

传统的四元数和欧拉角之间的转换只能是 3个轴的欧拉角都在± 90°之间取值 ,或者 2个轴的欧拉角在± 180°之间 ,另一个轴在± 90°之间取值 ,因而不能实现全角度的四元数与欧拉角之间的转换。该文提出了一个新的转换算法 ,该算法能在 3个轴的欧拉角都在± 180°之间进行四元数与欧拉角的转换。仿真结果显示 ,该算法的正确和实用     

基于四元数法的空空导弹数学模型建模研究

空空导弹的运动方程通常用一组基于欧拉角的微分方程来表示,但欧拉角方程有时具有奇异性,会使得微分方程不可求解,而采用四元数法则可以有效克服这一问题。本文以现有基于欧拉角的空空导弹六自由度数学模型为基础,用导弹各个坐标系之间的转换关系以及四元数来表示刚体的平移和转动,把已知的欧拉角导弹模型转换为四元数导弹模型。以样例导弹为对象,分别将欧拉角模型和四元数法模型在Matlab环境下进行了仿真,结果表明四元数法模型与欧拉角模型的仿真结果一致,并且四元数法模型具有更快的运行速度。     

基于四元数的空间全方位算法研究

基于误差四元数的概念,研究了四元数扰动对姿态角和四元数转换精度的影响,提出了姿态角和四元数的全方位转换算法.该算法将姿态角和四元数的转换范围由-90°~90°的传统转换空间拓展到-180°~180°空间,使基于全角度算法的姿态控制比非全角度算法有抗扰动的能力,并通过论证和仿真证明了算法的正确性.     

四区间双插值捷联惯姿算法

提出一种减小捷联惯导系统姿态算法误差的运算方法,该算法运用拉格朗日插值逼近载体系下角速率和姿态四元数,通过求解四元数方程组实现姿态更新.本文在典型圆锥运动和规则进动下,将该算法与常见的四子样旋转矢量算法进行了仿真对比,结果表明,新算法能有效提高姿态求解精度.     

四元数Cholesky分解的实保结构算法的再研究（英文）

文献[6]中,作者提出了四元数Cholesky分解的一种实保结构算法.本文对四元数Cholesky分解的实保结构算法进行了细致的研究,给出了基于高效运算的四元数Hermitian正定矩阵的LDL~H及LL~H分解的实保结构算法.我们将这两种实保结构算法的运算时间及精度与文献[6]中的算法及Matlab中的四元数工具包QTFM进行了比较.数值例子表明本文所提出的算法相对于利用低效运算[6]的算法及利用四元数代数运算的QTFM更加有效.     

基于学习的彩色人脸图像超分辨率重构研究

提出了一种基于四元数模型的彩色人脸图像超分辨率重构算法.该算法利用主成分分析的主要思想,同时结合插值算法的理论,前期进行整体约束,后期进行分块处理,对人脸图像进行超分辨率重构.同时使用奇异值分解去除彩色图像中的噪声,针对主成分分析算法不太忠实于原图像的弱点进行改进;使用四元数表示彩色图像,将R,G,B三个分量同时进行处理.分析结果表明,该算法既利用了彩色分量的相关性,又提高了运算效率.     

四元数实表示的代数应用

在四元数和四元数向量、矩阵空间上引入并交替使用三种不同的实数表示方式，将四元数体上的李雅普诺夫矩阵方程和二次型转换为实数域上的等价方程组和等价二次型，并在此基础上把四元数自共轭矩阵特征值、四元数向量和矩阵的常用范数、四元数矩阵的数值半径等运算问题一律转换为实数域上的等价运算问题．     

基于图像变化检测的CFA插值算法

提出了基于变化检测的CFA插值算法.该算法分为两个步骤:首先采用矢量线性相关法对CFA图像的绿色分量图像进行变化检测,然后在发生变化的区域内进行插值,未发生变化区域内的图像数据被CFA插值后直接拷贝到当前帧的相应位置,避免了在每帧图像内逐点进行插值计算.与现有的插值算法相比,CFA插值算法复杂度大大降低,同时获得较高质量的视频图像.     

RIP软件中插值算法的选择和优化

目的 为RIP软件选择恰当的插值算法并对其速度进行优化.方法 通过比较不同插值算法的时域和频域特性选择3次卷积插值算法作为RIP软件的插值算法.将插值运算的反向坐标变换中的浮点数乘法转换为整数加法;计算插值核时利用插值核矩阵的行相关性减少计算次数.结果 优化后的插值算法在保证良好输出效果的同时其速度得到提高.可满足大幅面喷墨绘图机RIP软件的要求.结论 三次卷积算法速度有较好的优化结果,但由于"平滑效应",尚有待进一步改善.     

基于四帧帧差和混合高斯模型的运动目标检测

鉴于传统的帧差法检测准确率不高,容易造成检测错误等问题,提出了一种改进的视频序列运动目标检测算法.该算法将混合高斯模型与改进的四帧差分算法相结合:首先,改进的四帧差分是取连续的四帧——第1帧与第3帧、第2帧与第4帧分别进行差分二值运算,采用动态阈值以适应光线变化,将差分的结果轮廓填充,进行"与"运算;然后,将混合高斯建模后得到的运动目标与改进的四帧差分算法得到的运动目标,进行逻辑"与"运算;最后,通过形态学处理检测出运动目标.实验结果证明,改进的算法既能适应光照的变化,又能有效克服空洞的现象,与同类算法相比,具有更高的鲁棒性和准确率.