一类分形曲线递归算法的新设计

一类分形曲线称为Koch结构。生成Koch结构的一种常见算法是递归算法。对于Koch结构,针对现有递归算法的局限性,提出序数理论和若干性质。在此基础上,设计一个新的递归算法,给出新算法的两种实现,为生成二维Koch结构,提供了新的解决方案。新算法可以推广到三维空间,有效地解决了三维Koch结构的通用建模问题。     

Koch雪花曲线的制作及其重要结论

在MATLAB软件平台上给出了生成Koch雪花曲线的递归算法和图形,并证明了一条无处可微的无限长的曲线围成了一个有限的面积。     

Koch雪花曲线的制作及其重要结论

在MATLAB软件平台上给出了生成Koch雪花曲线的递归算法和图形，并证明了一条无处可微的无限长的曲线围成了一个有限的面积。     

VB.net程序设计中分形算法剖析

分形图形是计算机图形中的一个重要分支,它通常是通过递归回溯法实现。本文通过剖析Koch分形曲线算法的实现,来推理其它分形图象(矩形分形曲线、Tree分形曲线、雪花分形曲线)的算法。     

基于阶递归的几种新的最小二乘快速算法

阶递归最小二乘(LS)算法适用于观察样本个数固定且模型阶数未知时 FIR 或 AR 参数的最佳估计和识别问题中。作者从广泛适用的非对称投影算子的递归公式出发,导出了非对称的、对称的及平方根归一化的三种阶递归 LS 快速算法,其中第一种和第三种是现存文献所不具备的,第二种算法是同类型中计算量最小的算法之一。文中还给出了几种简化的算法形式,在较大程度上减小了计算量。     

利用图形的几何变换构造Koch曲线

根据Koch曲线的构造性质,在齐次坐标下采用几何变换的方法生成了Koch曲线,给出了Koch曲线的Matlab程序实现和计算机演示.实验结果表明,采用该方法能够构造出具有较高精度的Koch曲线.     

三维地形仿真技术在环保疏浚工程中的应用

根据不规则三角网生成算法的最新研究成果,改进了递归分割-合并算法,并针对目前三角网生成算法的缺点,提出了包络三角网生成算法.根据GPS实测数据生成不规则三角网,实现了水下地形的可视化.应用实例表明,包络三角网生成算法有效地减少了冗余三角形的生成,生成的三角网与实际湖底形状吻合较好.     

响应变量随机缺失下线性回归模型的自适应期望递归最小二乘算法

在响应变量随机缺失MAR机制的前提条件下, 针对线性回归模型, 提出了一个新的期望递归最小二乘算法(Expectation Recursive Least Square, ERLS), ERLS方法巧妙的结合了EM算法和RLS的优点, 自适应的递归估计回归系数, 从而避免了高维数据的相关矩阵的求逆困难. ERLS算法是实时自适应处理算法, 无需存储全部数据集, 在观测数据存在野值时, ERLS算法优于LS方法.     

P序列编码的非递归生成算法

P序列编码生成算法是一种广义模式下的义树编码生成算法.对P序列编码的生成算法进行了研究分析,并提出了一个非递归算法.实验证明,在二叉树内节点个数相同的情况下,非递归算法GcnP_NR比递归算法GcnP生成对应的P序列编码所花费的时间较少,算法效率较高.     

一种基于Bresenham算法的圆内区域填充新算法

为了克服计算机图形学中的基于种子点的圆内区域填充的递归算法的不足,提出了一种基于改进的Bresenham圆生成算法的非递归的圆内区域填充新算法。实例证明,相对递归填充算法,新算法具有简单、快速、精确且占用内存空间小的优点。     

基于非零导频子载波的移动WiMAX信道估计和插值研究

在M.1225车速120km/h信道模型下,根据移动WiMAX的移动性和前导码的结构特点,利用非零导频子载波进行信道估计。探讨了2种信道估计算法和3种插值技术,并对其中的Cubic插值技术进行改进以降低计算复杂度。经仿真发现利用LS算法和Cubic简化插值技术进行信道估计能很好地实现性能与复杂度的折中,在实际系统中可获得满意的BER性能。     

平面二次多项式曲线的通用逐点生成算法

给出了一个生成平面二次多项式曲线的快速逐点生成算法,该算法能生成所有的常用二次多项式曲线,并且在逐点生成过程中,只用到加减法,故速度快,效率高,具有一定的应用价值.运用本算法给出了抛物线和圆的生成,并对算法的效率进行了比较,从结果看,本算法提高了二次多项式曲线的生成效率.     

基于GSA-BP神经网络的OFDM系统信道估计算法

针对正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing, OFDM)系统中存在的不可忽视的非线性噪声问题,为了能够更好了解信道特性,需要利用信道估计获得信道状态信息,提出一种基于黄金正弦优化BP(golden sine algorithm,GSA-BP)神经网络的OFDM系统信道估计算法,克服了传统 BP神经网络算法容易陷入局部极值的问题,提升了信道估计算法的估计精度.首先通过LS信道估计算法获得信道的初始估计,再将其通过GSA-BP神经网络算法得到信道的精确估计.仿真结果表明,在相同的信道环境下,提出的算法比LS算法具有更好的性能,与MMSE算法性能接近,但不需要信道先验统计特性,易于实现.     

一种基于异常的自适应非选择性算法研究

本文研究的重点是检测器生成算法，在非选择性变异算法（Negative Selection Mutation，NSMutation）的基础上，提出了一种自适应非选择性算法，完成了算法的设计、性能分析和实验。实验结果表明，新算法在正确检测、错误检测、计算时间上都表现出优越的性能。     

基于任意数量控制点B样条曲线生成方法研究

三次B样条曲线在实际工程中得到了广泛应用,但现有文献对基于任意数量控制点的B样条曲线生成方法论述较少.为了进一步推广B样条曲线在各领域的应用,介绍了一种三次B样条曲线生成的改进算法,该算法能显著提高效率.提出了用高性能的动态数组存储控制点的坐标,阐述了局部修改性的实现方法,采用Visual C++6.0为编程工具开发软件系统,实现了任意数量控制点的三次B样条曲线的动态绘制和局部修改.实例测试运行表明,所开发的系统准确、可靠.     

严格的最小二乘递推算法

当缺乏待估计量的初始统计知识时,最小二乘递推（ＲＬＳ）算法不能给出严格意义下的最小二乘估计．本文继文献［１］之后,应用广义逆的理论,分别就一般加权情形、最优加权情形和指数加权情形给出了严格的最小二乘速推算法（简称Ｒ２ＬＳ算法）．该算法无需事先提供待估计量的任何统计知识而能获得严格意义下的最小二乘估计,且证明了该算法分别为时变与定常系统提供了最短时间无偏状态估计算法与无差状态观测器．     

最小二乘混沌算法在水位流量关系拟合中的应用

针对水位流量关系曲线拟合问题,将最小二乘法(LS)与混沌算法(CA)相结合,提出了一种适应于曲线拟合的最小二乘混沌算法(LSCA),并与最小二乘算法及遗传算法的拟合结果进行比较。结果表明,最小二乘混沌算法具有简便、快速、实用性强等优点,是一种较为优秀的全局优化方法,适应于非线性关系的参数率定。     

Discrete Time Optimal Adaptive Control for Linear Stochastic Systems

The least-squares (LS) algorithm has been used for system modeling for a long time. Without any excitation conditions, only the convergence rate of the common LS algorithm can be obtained. This paper analyzed the weighted least-squares (WLS) algorithm and described the good properties of the WLS algorithm. The WLS algorithm was then used for adaptive control of linear stochastic systems to show that the linear closed-loop system was globally stable and that the system identification was consistent. Compared to the past optimal adaptive controller, this controller does not impose restricted conditions on the coefficients of the system, such as knowing the first coefficient before the controller. Without any persistent excitation conditions, the analysis shows that, with the regulation of the adaptive control, the closed-loop system was globally stable and the adaptive controller converged to the one-step-ahead optimal controller in some sense.