OFDM系统中抑制PAPR的低复杂度SLM技术

主要研究了OFDM系统峰均比抑制算法中的选择性映射算法;在此基础上提出了一种能够降低系统复杂度的改进算法:TR-SLM算法;最后采用MATLAB仿真对这传统和改进的SLM算法进行仿真,并分析了这两种算法对PAPR抑制性能以及系统复杂度的影响。仿真结果表明,改进的SLM算法能很好的达到抑制PAPR目的。     

基于人脸运动捕捉的表情动画仿真研究

基于运动捕捉的动画仿真技术是当前计算机动画的研究热点.基于光学式运动捕捉系统,文中提出了一种新颖的基于交叉映射的人脸表情动画重构方法.针对RBF构建静态全局映射时嘴唇上下部分光标出现的伪关联问题,文中构建了基于功能分区的RBF交叉映射方法.在模型驱动过程中,提出一种皮肤运动机理计算得出增强标记点运动,基于增强标记点实现了基于人脸分区驱动的RBF插值方法,改进了基于人脸分区模型驱动的仿真效果.此外,设计了预计算算法提升了交叉映射和动画仿真过程的实时效率.实验证明该方法能够将同一演员的运动捕捉数据应用于任意不同人脸模型,针对相应模型生成逼真的人脸表情动画.     

激活函数可调的神经元网络的一种快速算法

将激活函数可调的神经元网络的结构做了一个变形, 给出了网络学习的一种快速算法, 并对异或问题, Feigenbaum函数和Henon映射进行仿真实验, 结果表明, 该算法具有很快的收敛速度, 很高的收敛精度, 性能优于BP算法. 在此基础上, 将变形后的网络再进行改进, 实验表明改进后的网络具有更好的性能.     

UMHexagonS算法的研究与改进

对UMHexagonS算法进行了介绍,对其特点及造成其独特优越性能的原因进行了初步分析,并提出了一种改进方法.即在预测起点处增加一个内容自适应的中止搜索阈值判断,以判断是否可立即结束搜索.模拟实验表明,相比原算法,改进后的算法明显节省了编码时间,并保持了原算法率失真特性良好的特点.     

工业大数据驱动的智能制造服务系统构建技术

为了快速响应终端用户的制造服务需求,提出了智能制造服务系统构建方法,该方法以智能制造服务活动大数据为基础,将制造服务需求转换为智能制造服务方案,并调用智能制造服务模块匹配方案,集成为智能制造服务系统提供给终端用户.在智能工厂、智能生产、智能服务等智能制造服务活动大数据分析基础上,建立了智能制造服务系统模块化的过程模型,该模型以用户域、功能域、制造服务域、流程域、交付域刻画模块化过程的映射关系.结合工业大数据和改进遗传蜂群算法对智能制造服务系统构建过程中智能制造服务模块组合优选问题制定了优选方案,提出了基于反向学习的改进遗传蜂群算法(IGBCOL)的智能制造服务模块组合优选策略.最后通过汽车个性化定制服务模块的算例分析,验证了该算法的可行性,以及工业大数据驱动智能制造服务系统构建方法的有效性.     

基于粗粒度单元的离群点检测算法研究

对现有的基于单元的算法进行改进,利用KNN算法思想得到距离与比例参数的合理先验值,以加快离群点检测的收敛速度;同时通过扩大单元粒度,减少了单元区域查询次数与算法的空间复杂度,从而在整体上提高了离群点的检测效率。通过实验,验证了改进后算法的可行性,同时比较了其与原算法在不同参数下的性能优劣。     

基于置换图的便笺存储器分配

在当今的嵌入式系统中,广泛地将片上存储器组织为软件管理的便笺存储器(SPM).Li等研究发现,对于很多嵌入式应用,其相干图中的数组生存期满足包含性.他们证明了满足生存期包含性的数组相干图为超完美图,并提出了一个基于超完美图的SPM分配算法.他们的算法在面向嵌入式应用的SPM分配上获得了当前最好的性能.本文进一步证明满足生存期包含性的数组相干图为置换图.置换图是超完美图的一个子类.在现有技术的情况下,置换图在判定及区间着色方面比超完美图有优势,如存在线性时间的识别算法,存在线性时间的最优区间着色算法.基于此理论结果,我们将Li等的算法在保留原算法逻辑的基础上,改进为基于置换图.实验表明,改进后的算法在很多不满足生存期包含性的相干图上仍能取得最优SPM分配,获得比基于超完美图的分配算法更好的分配结果.     

基于鸽群智能行为的大规模无人机集群聚类优化算法

未来空中战场,大规模无人机集群系统将成为主导力量.而对大规模无人机集群系统进行分组聚类是完成作战任务规划的必要步骤.在实际战场中无人机受到有限通信约束,无法得到全面而有效的全局作战信息.因此本文提出一种基于鸽群智能行为的大规模无人机集群聚类优化算法.根据聚类模型设计鸽群优化算法,研究分析导航能力优异的鸽群智能行为,将鸽群飞行过程中的层级网络机制映射到鸽群优化算法中,解决有限交互环境下的信息不完整问题.一方面,依据鸽群在飞行过程中来自临近个体的引导更为有效直接,因而在有限交互环境下,基本鸽群优化算法中的全局最优信息由交互范围内的最优个体信息替代;另一方面,鸽群的中心位置更新包括三部分:增量惯性部分、模仿部分、环境影响部分.为验证改进后鸽群优化算法在有限交互范围下的有效性,本文采用三种算法针对三个数据集进行聚类分组,仿真结果表明改进后的鸽群优化算法在最优解与平均最优解上均有改善,为实际作战环境下的无人机集群系统聚类分组提供了有效的解决方法.     

TD_LTE移动终端NC系统VAD模块的改进和实现

经过详细研究信号和噪声时频域的不同特性,提出了一种改进的VAD算法。改进前的VAD算法是一种静态的语音停顿周期检测算法,在信噪比很低时,检测性能变差;改进后的VAD算法在信号的全频带,低频带和高频带动态跟踪信号的短时功率包络,多次门限比较后,当出现语音停顿周期时,将做出基于帧的判决。为了验证改进VAD算法在TD_LTE手机NC系统中的应用能力,测试了在不同噪声、不同信噪比情况下的NC系统指标,并与传统NC系统做了比较。经评测,含新VAD算法的改进后NC算法能提高信噪比,并帮助TD_LTE移动终端顺利通过入网测试。     

基于子图同构的前驱三维工序模型向二维工序图映射匹配算法

为满足企业对三维工序模型的迫切需求,解决前驱三维工序模型与工序图的映射匹配问题,提出一种基于子图同构的前驱三维工序模型向二维工序图的映射匹配算法．该方法首先对三维工序模型进行投影,获取其投影图;然后分别提取工序图与投影图中的图元信息,将其表示为以图元作为节点的属性邻接图．在映射匹配过程中,将投影图表示成“大图”,工序图表示成“子图”;将前驱三维工序模型向二维工序图的映射匹配问题转化为“大图”中寻找“子图”的问题．为提高匹配效率,对属性邻接图进行分割,并且充分利用图的顶点属性对图顶点进行有效细分．实验结果表明,该算法能够实现精确的匹配,并且匹配效率能满足实际应用要求．     

数据挖掘中决策树算法的研究

决策树算法是数据挖掘中重要的分类算法,本文首先阐述了数据挖掘中决策树的基本思想,然后针对ID3算法倾向于取值较多的属性的缺点。对ID3算法予以改进,并通过实验对改进前后的算法进行了比较,实验表明改进后的算法是有效的。     

改进的多方向融合图像插值算法

为了解决数字图像插值过程中出现的边缘模糊和锯齿现象,提出一种改进的多方向融合图像插值算法.该算法将图像分为平坦区域和边缘区域,平坦区域采用双线性插值算法进行插值,边缘区域采用多方向融合算法进行插值.实验结果表明,该算法运算复杂度小,其结果在主观视觉效果和客观指标方面都有很大的改善,且适用于任意倍数的插值放大.     

H.264中快速分数像素运动估计算法研究

为了减少分数像素运动估计的计算量,提出了一种快速分数像素运动估计算法.该算法根据块尺寸大小采用不同搜索策略:对16×16块采用改进的快速分级搜索算法,而对比16×16小的块采用基于方向的T形CBFPS搜索算法.实验结果表明,该算法在保证视频质量的同时大大减少了分数像素运动估计的运算量.     

改进果蝇优化算法优化广义回归神经网络的预测问题研究

为提高传统非线性预测模型的预测精度,提出一种基于改进果蝇优化算法优化广义回归神经网络的预测方法,将果蝇群体分两部分分别进行迭代寻优,从而改进了果蝇优化算法的寻优性能,进而避免了在寻优过程中陷入局部最优。该方法利用改进果蝇优化算法优化广义回归神经网络的径向基函数扩展参数,然后用训练好的广义回归神经网络预测模型进行预测,最后通过订单预测算例进行实证研究。实证研究结果显示,该方法在解决订单预测问题中与未改进的果蝇优化算法优化广义回归神经网络和传统的广义回归神经网络方法对比,具有更高的预测精度和更好的非线性拟合能力。     

融合块结构的等周算法及其在CT图像分割中的应用

等周分割是一种基于图谱理论的分割算法,能有效提高图像分割质量且有较高的效率及稳定性.本文提出了一种融合块结构的等周分割算法.该算法采用块结构来减少图中节点数.并根据CT图像特征,将该算法应用到CT图像分割中.实验结果表明,融合块结构的等周分割算法在CT图像分割中取得较好的分割效果,并大大提高了分割效率.     

一种改进的Knockout抠图方法

通过对Knockout算法的研究分析,针对其在实际应用中需要用户大量的交互工作以及因模型简单造成的抠图不精确问题,提出了一种改进算法。该算法用区域生长方法将用户输入的前、背景线段生长聚合成前、背景区域;然后用轮廓查找方法找到两个区域的轮廓作为Trimap的前、背景轮廓线;最后使用优化颜色样本的方法对每个未知像素点的样本进行优化,提高抠图的精确度。实验结果表明,改进后的算法需要用户较少的工作量,能够得到传统Knockout算法更好的抠图效果。     

基于加权最小二乘的无线传感器网络Euclidean定位算法

针对Euclidean定位算法中定位精度及覆盖率受锚节点密度影响较大的问题,提出一种改进的节点定位算法。根据节点初始定位精度及测距精度提出一种新的加权方法。定位后的节点升级为辅助信标点。未知节点根据更新的锚节点位置信息循环求精。仿真表明该定位系统既能提高定位覆盖率又能减少定位累积误差,从而提高整个网络的定位精度。     

基于改进的克隆算法的机构运动链同构识别

以节点表示构件、以边表示运动副建立拓扑图唯一表示机构运动链,并运用图论中两同构图的邻接矩阵可相互转换特性,提出判定机构运动链同构的准则.本文运用克隆算法优化目标函数求解,并提出保留更新算子 仿真结果表明,改进后的克隆算法收敛速度和运算效率大大提高,具有高效性和优越性,是一种机构运动链同构识别的很好途径.