一种产生任意曲线的递归算法

在计算机辅助设计及计算机图形学中,提出一种产生任意曲线的递归算法.该算法的特点是算法简单,计算精确,易于实现.并已应用于声光器件图形处理系统中.     

自适应数字预失真系统的Householder块精确逆QR分解递归最小二乘法

在非常数包络调制系统中,数字预失真技术已成功应用于线性化功率放大器. 文中提出一种适用于非线性功率放大器宽带数字预失真的增强记忆多项式模型. 与传统的记忆多项式和广义记忆多项式模型相比,该模型通过包含Volterra模型的交叉联合记忆项,在保持低复杂性的同时给出了优越的线性化性能. 预失真系统的参数估计使用Householder块精确逆QR分解递归最小二乘算法,通过计算机仿真研究了Householder块精确逆QRD-RLS算法的性能. 对强非线性AB类功率放大器进行了实验测量,并收集相应的复包络IQ基带数据,根据这些数据建立行为模型并验证预失真器性能. 结果表明,对瞬时带宽为5 MHz的WCDMA输入信号,在5 MHz频
率偏移处将ACPR改善了25 dB.     

一类变分不等式的解的存在性与算法

运用辅助变分原理技巧研究了一类广义集值混合隐拟变分不等式.证明了此类变分不等式辅助问题解的存在性与唯一性.构造了用于计算此类变分不等式逼近解的迭代算法.     

Chebyshev多项式与一般多项式的互化

给出了Chebyshev多项式与幂函数互化的系数计算递推公式,并由此得到了类似杨辉三角的系数计算和Chebyshev多项式与一般多项式的互化算法,进一步得到了多项式精简的算法。     

用修正Bernstein多项式Galerkin法求Burgers方程数值解

采用修正Bernstein多项式Galerkin法求解了(1+1)维非线性Burgers方程,将得到的数值解与精确解及相关文献进行了比较.结果表明:该算法采用基函数少、精确度高且适应性强.     

量子力学中近似法与递推及迭代计算

阐述了递推与迭代计算在微扰论和变分法中的综合应用,介绍了微扰论的递推与迭代形式和变分法的迭代算法,利用微扰论的递推与迭代形式,便于在计算机上编程进行数值计算,求解体系的任意级近似,得到与精确解一致的结果;利用变分法的迭代算法,可以求解除体系基态能量和基态波函数以外的其他能量和相应波函数的近似值.     

声矢量传感器阵列的实值Root-MUSIC算法

为提高矢量传感器阵列的波达方向(DOA)估计精度和减少运算量,提出了基于矢量传感器阵列的实值化求根MUSIC算法。该算法计算量远远小于矢量传感器阵列的MUSIC算法和RootMUSIC算法。通过阵列信号的空间谱,选择合适的引导方位向量。对阵列协方差矩阵进行实值化重构与特征分解,构造蕴含信号源方位信息的多项式,再将阵列的DOA估计转化为多项式的求根问题。仿真实验与相同阵列孔径的声压传感器阵列的对比实验表明,该算法在低信噪比、小快拍数情况下具有更好的估计性能。通过湖试试验验证了该算法具有较强的工程实用性。     

n次参数曲线的算法研究

提出一种生成n次参数曲线的算法,在生成曲线的过程中利用增量计算有效降低了计算量,并动态调整步长,可以使生成的曲线达到像素级,采用堆栈技术充分缩短了计算机的运算时间,提高了运算速度.因传统方法无法描述封闭的曲线,也不同于基于优化的拟合隐式曲线方法,无须考虑函数的形式或多项式的次数.算法涉及了动态调整步长问题,并分类处理了各种情况,因而该方法有很强的物体边界描述能力和缺损修复能力,在物体边界重建、缺损图像复原等领域有一定的应用前景.     

电力系统谐波检测的FFT加窗插值算法与小波分析方法的比较

对电力系统谐波检测中常用的FFT加窗插值算法和小波分析算法进行了分析比较：FFT加窗插值算法具有检测精度高、实现简单、功能多且使用方便的优点,但计算量较大,因而实时性不够好;小波分析实时性好,能够获取较精确的基波信号,然而对于其他整数次谐波的幅值和相位则较难精确的获得,且难于构造分频严格、能量集中的小波,检测精度也有待改善.并通过仿真实验验证上述结论.     

未知目标函数之一阶数值微分公式验证与实践

根据多项式插值理论，对于未知的目标函数，在离散采样点获取其对应的函数值后，即可构造Lagrange插值多项式以近似求得该未知函数的逼近表达式．进而，对Lagrange插值多项式求一阶导数可得到该未知目标函数的多点一阶微分近似公式；即：等间距情况下的2～16个数据点的后向差分公式．计算机数值实验进一步验证与表明：该用于未知目标函数一阶数值微分的多点公式可以取得较高的计算精度．     

求解一类四阶奇异边值问题的新算法

在再生核空间W5[0,1]中求解一类四阶奇异边值,给出精确解的级数形式的精确表达式.证明近似解一致收敛于精确解.数值算例验证了算法的有效性.     

基于一种选择策略的Gr?bner基算法

在Gr?bner基算法——GR?BNERNEW2算法之上,增加了选择策略,即基于对的首单项式的最小公倍式次数最低来选择准则对,构建了一种改进的Gr?bner基算法.在计算变元个数较多的多项式理想的Gr?bner基时,避免了计算效率低,程序运行时间较长的问题,提高了Gr?bner基的计算效率.     

基于数值积分的传染病SIRS模型参数估计

针对具有免疫的传染病SIRS模型,利用三次Hermite插值函数及数值积分公式,基于患病的各个种群人数估计值的误差最小原则,将参数估计问题转化为非约束优化问题.将数据带入后可得关于模型参数的多项式,为求得该式最小值,将其分别对各个参数进行微分,得到关于模型参数的非线性方程组.使用最速下降法获得较为合理与精确的初值,在该初值的基础上利用牛顿法对非线性方程组进行求解,得到了该模型的高精度参数估计值.并对计算结果进行数值仿真,数值仿真实验表明,所给出的参数估计方法能够较为精确地估计出相应参数值.     

一种RGB分块压缩感知的图像水印算法

根据压缩感知理论的计算保密特性,提出一种基于内容特征与压缩测量值的图像水印新算法.首先,对图像进行分块处理,获取分块RGB三个颜色层上的DCT变换系数.然后,对DCT中低频系数采用压缩感知测量提取图像内容特征,生成基于内容的数字水印.最后,利用精细化稀疏自适应匹配追踪信号重构算法,分多次把数字水印嵌入到分块颜色层的高频DCT系数的压缩测量值中,增强了水印鲁棒性.通过对提取的水印进行比对及差错控制,实现图像篡改检测.仿真实验表明,算法对图像篡改具有精确的检测能力.     

基于LS的梯度迭代最陡下降算法GISDA

提出了一种基于LS准则、利用梯度迭代的最陡下降算法GISDA（Gradient Iteration Steepest Descent Algorithm，GISDA）．该算法在梯度计算上比LMS精确．新算法与传统的最陡下降算法相比，具有运算量小、容易实现等优点．GISDA算法比LMS算法收敛速度快、稳定性更好．并给出了GISDA算法和LMS算法性能比较的计算机仿真结果和结论．     

多项式展开法求解KdV-Burgers方程的精确解

基于齐次平衡法的思想,利用多项式展开法解得了KdV-Burgers方程的精确解.这种方法还能用来求解更多的非线性数学物理方程或方程组的精确解.     

一种归一化快速盲自适应波束形成算法

提出了一种具有快速跟踪能力和允许大输入动态范围的归一化盲自适应波束形成新算法.计算机仿真计算表明,该算法的性能优于LSSCORE算法.     

采用Ontology和树的语义冲突消除法

语义信息集成是目前屏蔽数据之间半结构性、异构性和分布性的主要方法,其目的是为用户提供最大范围的精确数据.本文以解决信息集成中的语义冲突为目的,采用Ontology描述全局数据概念、树型结构描述局部数据概念.在此基础上,给出数据的逻辑定义方法,利用相似度计算匹配值来实现数据在语义集成中的匹配,并描述语义信息集成中的映射算法.最后,给出了实验数据和算法执行结果,验证了此方法的正确性.     

遗传算法在计算机网络优化设计中的应用

针对计算机网络优化问题,研究重点普遍集中在算法研究上,遗传算法是适用于求解多目标优化问题的智能优化算法.计算机网络优化问题本质上一个非线性0-1问题,并且是有多约束条件的.阐述了计算机网络概念,介绍计算机网络的特性,分析了计算机网络优化的影响因素,重点分析了计算机网络的可靠性.针对计算机网络优化问题,构建计算机网络优化问题的数学模型,介绍解决0-1问题的遗传算法在计算机网络优化中的操作步骤.采用遗传算法对计算机网络数学模型求解.在计算机网络优化设计实例中,实验计算结果表明:遗传算法可以在计算机网络优化设计的数学模型中求得最优解,很好的调解了网络设计中各性能之间的矛盾,提高计算机网络的计算精度,降低计算时间和成本.     

利用试探方程法求mKdV方程组的精确行波解

利用试探方程法化所求耦合mKdV方程组为初等积分形式,再利用多项式完全判别系统讨论被积函数中4阶多项式的根的情况,进而给出显示精确解.由此求得的精确解包括有理函数型解,双曲函数型解(孤子解),三角函数型周期解等.