基于神经网络的降质图像恢复

以基于离散Hopfield神经网络的图像恢复模型为基础,研究基于神经网络解决降质图像恢复问题. 从Toeplitz循环矩阵和模拟退火算法等二个方面对该算法进行改进,使时间复杂度和空间复杂度大大降低,同时提高了图像的恢复效果. 实验表明,改进算法对于降质图像恢复是有效的,比传统的逆滤波、维纳滤波方法具有更好的峰值信噪比.     

基于随机哈希签名模式的可信捐赠监督方案

通过修改随机数的选取方式,对 RMX随机哈希签名算法进行强化,使算法不需要假定签名者是诚实的. 基于该强化算法设计了2个可信的捐赠监督方案.当捐赠人愿意透露捐赠数额时,可构建出一个精确捐赠监督方案,任意2名捐赠人可通过比较彼此得到的捐赠总数来判断慈善机构是否公布出正确的捐赠总数.当捐赠人不方便透露捐款数额时,利用强化后的RMX签名算法和百万富翁问题设计了一个模糊捐赠监督方案,捐赠人同样可以监督慈善机构.分析结果表明,慈善机构作假和恶意捐赠人诬陷慈善机构的计算复杂度均为O(2n/2),其中n表示方案中使用的哈希函数输出散列值的长度.当n>160 bit时,方案在现有计算能力下是足够安全的.     

基于完美抽样的最大似然方位估计方法

为了解决最大似然估计计算量大的问题,将马尔可夫蒙特卡罗方法与最大似然方位估计相结合,提出一种基于完美抽样的最大似然方位估计新方法.研究结果表明,该方法不但保持了原最大似然方位估计方法的优越性能,而且大大减小了计算量,把原方法的计算复杂度从O(LK)减少到O(K×J×Np).     

一种改进的KMP算法

在给出改进的KMP模式匹配算法的定义和步骤的同时,对其进行了严格推导和证明.实验证明,当模式首次出现在文本后半段的情况下,该算法较原KMP算法具有更少的比较次数和更高的效率.     

一种Douglas—Peucker加速算法

本文分析了Douglas—Peucker（DP）算法的复杂度,表明在最坏情况下为O（n^2）其中n为矢量压缩前的顶点数。接着,提出了一种基于路径凸壳的算法,在最坏情况下的复杂度仍为O（nlog2）,与常规DP算法在最优情况下的复杂度相同。     

基于PTS算法降低OFDM峰均功率比的研究

针对正交频分复用（OFDM）系统的高峰均功率比值（PAPR）的问题,对传统的部分传输序列（PTS）算法进行了改进,把传统的只进行相位的扰动改进为相位和幅度同时作用,改善了系统的PAPR性能．对相位序列的取值范围进行了研究,验证了取值范围的变化对PAPR值的影响．同时,改进的算法也抑制了加入边带信息以后的系统的峰值再生问题．在上述理论的基础上,对系统进行仿真,结果表明,改进算法的PAPR性能有了1dB的下降,边带辅助信息的复杂度有一定的下降．     

平方根二阶EKF及其在目标运动分析中的应用

针对无源目标运动分析的强非线性和低可观测性特点,提出一种改进的二阶扩展Kalman跟踪滤波算法。为了降低传统二阶扩展Kalman算法的计算量,首先研究了对状态矢量正交化处理,减少二阶展开项协方差矩阵计算量的方法;在此基础上,将平方根Kalman算法与二阶扩展Kalman滤波器相结合,提高了滤波器的数值稳定性能;最后,将该算法应用在一个目标运动分析实例中,通过计算机仿真和试验验证了该算法的有效性。     

线要素光滑算法的时间复杂度分析

线要素光滑算法是地图综合及地理信息可视化中的一类重要的算法,它可以实现线状地物的连续化表达,增强地图的表达效果.随着高性能GIS乃至云GIS的飞速发展,如何在并行计算环境和云计算环境中提高线要素光滑算法的效率,满足人们对地图综合的效率和地理信息表达的实时性需求成为该领域发展的关键问题.本文调研了常见的线要素光滑算法,按照拟合方式将算法分类,每一类中选取了一种代表性的算法,对其时间复杂度进行分析,并对这些算法的并行化进行了初步探讨.     

中国剩余定理在多项式乘法计算中的应用

本文首先给出了一个有效的中国剩余定理,然后给出一个应用该定理的具有大整数系数的多项式乘法算法,并对该算法的运行时间进行了分析。