带导数的自适应变阶积分公式

利用自适应Simpson算法和基于Hermite插值导出的带端点导数的Romberg外推算法结合思想,提出一种新型的带端点导数的自适应变阶积分公式:它兼有变步长计算和逐步提高数值积分法收敛阶的优点。数值算例表明,当被积函数在积分区间上变化性态急剧多变时,与自适应Simpson算法和Romberg外推算法相比,新算法的求解精度有了较大提高。当精度要求一定时,新算法大大减少了计算量。     

基于Romberg算法的数值积分的原理与实现

本文首先简单地介绍了数值积分的基本思想,然后阐述了复合梯形公式、Richardson外推算法及Romberg算法,最后给出了实现Romberg算法的通用函数。     

一类含奇点函数的数值积分方法

对于含奇点函数的积分问题,由于奇点的存在,使得Richarson外推的条件不成立,致使Romberg算法加速效果很差.通过推导该类函数积分的梯形公式的渐进估计式,得到了考虑奇点影响的外推算法—类Romberg算法.数值试验表明,该算法对于含奇点的函数的积分问题具有很好的加速效果.     

一种变步长LMS自适应算法

本文提出一种步长自适应于绝对误差和的最小均方(LMS)自适应算法。给出收敛条件和精度比值。新算法对平稳和非平稳输入信号的权噪声功率,及系统的跟踪能力都明显地优于一般的LMS自适应算法。并给出计算机模拟结果。     

一种时域变步长BLMS自适应算法

在块最小均方LMS自适应滤波算法(BLMS)的基础上,提出了一种新的变步长的BLMS算法,该算法中的步长随着块平均误差增加或减小而相应地变大或变小,并引入补偿因子,使得自适应滤波器在调节权值的过程中块均方误差在接近零处具有缓慢变化的特性。理论分析和实验仿真表明,该新算法具有比BLMS算法较快的收敛速度,较小的稳态误差,有较好的抑制噪音的能力,有利于实时数字信号处理。     

一种改进的变步长LMS自适应滤波算法

在分析传统LMS(Least Mean Square)算法及其改进算法的基础上,提出了一种新的改进的变步长LMS算法。新算法利用误差信号以及误差信号相关值共同调整步长,克服了一般变步长LMS算法低信噪比环境下抗噪较差以及高信噪比环境下收敛较慢的缺点。计算机仿真结果表明,与传统LMS算法和VSSLMS算法相比,该算法收敛速度更快,均方误差更小,同时也具有良好的抗噪性能。     

一种简单的变步长自适应α—LMS滤波算法

提出了一种简单的变步长α-LMS算法(vα-LMS),并给出了它的设计方法。导出了描述α-LMS算法收敛过程的动态方程,并据此讨论了α-LMS算法的算法性能。与vα-NLMS算法相比,Vα-LMS算法的优点是简单易行、计算量小,但它对输入信噪比的稳健性(RObustncss)却劣于Vα—NLMS算法。Vα-LMS算法的性能将优于Dα-LMS算法。计算机模拟结果与理论分析结果吻合较好.     

一种新的变步长自适应最小均方算法

提出了一种根据滤波器系数梯度差值的自相关来计算步长的新的变步长自适应LMS算法。分析了算法的收敛性能和稳态特性,给出了算法参数选择的原则。由实验验证了该算法具有良好的收敛性能和跟踪特性,特别是在输入信号相关的情况下,该算法显示出比标准LMS算法和其它变步长算法的优异性能。     

一种新的变步长LMS自适应滤波算法及其仿真

针对变步长自适应滤波算法收敛速度和稳态误差相矛盾的不足,建立了步长μ(n)与误差信号e(n)之间的一种新的非线性函数关系.该函数具有初始阶段和未知系统时变阶段步长自动增大而稳态时步长很小的特点,且能克服输入端不相关噪声对步长μ(n)的影响.由此函数,得出了一种新的变步长自适应算法,理论分析和计算机仿真结果表明该算法的性能优于文中所述其他算法.     

一种新的变步长LMS自适应滤波算法及其仿真

针对变步长自适应滤波算法收敛速度和稳态误差相矛盾的不足,建立了步长μ(n)与误差信号e(n)之间的一种新的非线性函数关系。该函数具有初始阶段和未知系统时变阶段步长自动增大而稳态时步长很小的特点,且能克服输入端不相关噪声对步长μ(n)的影响。由此函数,得出了一种新的变步长自适应算法,理论分析和计算机仿真结果表明该算法的性能优于文中所述其他算法。     

一个高精度数值积分公式

文章对文一个高精度积分公式作改进,用四个点和它们的一阶导数做加权平均,使得该公式的代数精度由五阶提高到七阶,并对该公式进行复化,然后推广到二重积分。数值实验结果表明:改进后的公式比原来的积分公式具有更高的精度。     

个别时变步长LMS自适应算法

本文提出一种步长自适于输入信号与预测误差相关的个别时变步长最小均方(IVLMS)自适应算法。给出步长的物理解释,导出算法的收敛条件、权二阶矩矩阵差分方程和稳态失调量。将个别时变步长的思想应用于归一化LMS算法和分块LMS算法,均获得良好效果。     

一种新的可变步长LMS自适应滤波算法

在简单讨论基本LMS,变步长NLMS和LMS/F组合自适应滤波算法的基础上提出一种新的可变步长LMS自适应滤波算法,新算法引入修正系数ρ和遗忘因子λi=exp(-i),并利用ρ和λi来产生新的步长参与迭代。计算机仿真结果表明,与基本LMS算法或变步长NLMS、LMS/F组合算法相比,新算法在保持算法简单这一特点的同时进一步加快了收敛速度,并能够收敛到更小且稳定的均方误差(MSE)。     

结构可靠度计算的自适应辅助域方法

提出了一种Metropolis算法与支持向量机(SVM)方法相结合的自适应辅助域方法.利用Metropolis算法生成目标失效域内的条件样本点,并以该过程中的备选点作为初始训练点训练SVM模型.根据训练得到的SVM模型再自适应地选择一部分样本点加入训练点集,并对SVM模型进行更新,直至满足迭代终止条件.以最终得到的SVM模型作为辅助失效域,计算近似失效概率和两个条件失效概率.对近似失效概率进行修正,使最终得到的目标失效概率渐进无偏且更加稳定.算例表明该算法具有较好的计算精度、效率和鲁棒性.     

一种改进的变步长自适应蝙蝠算法及其应用

提出一种变步长自适应BA算法，该算法在一定程度上可以避免算法过早陷入局部最优，且步长随迭代次数的增加而自适应地调整，从而使算法在后期获得精度更高的解；运用6个标准测试函数进行实验，结果表明，与BA算法相比，该算法的收敛速度及精度均有明显提高．     

一种高精度数值积分方法

提出了一种高精度求解数值积分的新方法,其主要思想是通过训练神经网络权值并用傅立叶级数来近似未知函数,然后用傅立叶级数的积分来近似未知函数的积分.提出并证明了该算法的收敛性定理和数值积分的求解定理.仿真结果表明,与其它方法相比,本文提出的数值积分方法有计算精度高的特点,因而在工程实际中有较大的应用价值.     

复化中点数值积分的高精度算法

运用外推法得到高精度的求积公式，它将只具有２阶收敛的复化Ｇａｕｓｓ－Ｌｅｇｅｎｄｒｅ求积公式提高至４阶收敛，对于二维、三维求积问题也得到相应的求积公式并估计了它们的截断误差，这些结果在实际应用中是非常有效的。     

一种实时前瞻的自适应NURBS插补算法

在考虑速度稳定性和加工误差精度的基础上,设计了一个非均匀有理B样条曲线(Non-Uniform Rational B-Spline,NURBS)的实时自适应插补系统.开发的插补系统能够在大部分的插补过程中保持进给速度稳定,并且根据曲线的形状,自适应地调整进给速度,通过一个实时的前瞻加减速处理模块,在速度变化敏感区对加减速进行处理,同时满足了机床加减速能力的要求.通过NURBS曲线插补仿真计算的例子,显示了开发的实时自适应插补系统能够满足高速高精度插补的要求,验证了所设计的实时前瞻自适应NURBS插补算法的可行性.