第一类积分方程三次光顺样条配置解法

引入并分析数值解第一类积分子方程的三次光顺样条配置解法,证明了极值问题的解存在唯一且是一个三次样条函数,得到了极值问题等价的线性方程组.     

基于修正空间平滑的改进正交化波束形成算法

针对正交化自适应波束形成算法的零点会偏离干扰方向、当干扰相干时算法失效问题,提出了一种基于修正空间平滑的改进正交化自适应波束形成算法。该算法利用修正空间平滑技术克服正交化算法不能工作于相干干扰环境的缺点;利用总体最小二乘方法得到噪声子空间,总体最小二乘处理减轻了噪声的影响,因而估计的噪声子空间接近真实噪声子空间,干扰方向形成零点。计算机仿真结果表明此算法是有效的。     

证券组合的时间序列模型

针对证券的时变特性,联合运用差分方法和指数平滑法,建立了证券组合的时间序列模型。     

球形约束变分不等式的光滑化牛顿方法

研究球形约束变分不等式求解的算法 ,提出一种光滑化牛顿方法 ,证明了该方法具有全局收敛性和超线性收敛     

基于VB的灰度图像平滑方法及应用

介绍了灰度图像平滑处理的原理、算法及基于VB的平滑处理的源程序,并用实例说明了基于VR的不同算法的图像平滑处理的效果。     

一种用于立体匹配的边缘检测方法

图像边缘是立体匹配中应用最广泛的特征基元之一，立体匹配对边缘检测的性能提出了更高的要求．该文针对立体匹配的要求提出了一种结合对称指数滤波与非线性Laplace算子的边缘检测方法，在获得良好边缘图像的同时，获取了边缘像素处的极性．该算法的提出为后续的立体匹配提供了基础．     

关于非参数回归模型的误差密度估计

运用泰勒展式讨论了非参数回归模型中未知误差分布函数f（e）的核密度估计fn（e）的渐进性质,以及估计量fn（e）中光滑参数的选择,并给出了f（e）的置信区间．     

众包室内定位系统中基于多维尺度变换的接收信号强度平滑理论

基于WLAN指纹的定位方法具有成本低、可用性好等优点,近年来越来越受到人们的关注。为了实现室内定位系统的快速部署,通常采用众包技术替代传统部署方法。在离线阶段建立radio map时,由于利用众包技术采集的RSS数据量大大减少,使得RSS数据中的噪声和采集误差无法得到有效抑制,造成建立的radio map精度较低,定位误差增大。针对该问题,本文提出了一种基于多维尺度变换（Multidimensional Scaling, MDS）算法的RSS平滑理论。利用相邻位置RSS数据之间的相关性,在每个位置推断出一个最优RSS值,从而实现抑制噪声和消除采集误差的作用,最终得到更平滑的radio map,提高定位精度。实验结果表明,采用MDS方法达到了预期的目标。基于WLAN指纹的定位方法具有成本低、可用性好等优点,近年来越来越受到人们的关注。为了实现室内定位系统的快速部署,通常采用众包技术替代传统部署方法。在离线阶段建立radio map时,由于利用众包技术采集的RSS数据量大大减少,使得RSS数据中的噪声和采集误差无法得到有效抑制,造成建立的radio map精度较低,定位误差增大。针对该问题,本文提出了一种基于多维尺度变换（Multidimensional Scaling, MDS）算法的RSS平滑理论。利用相邻位置RSS数据之间的相关性,在每个位置推断出一个最优RSS值,从而实现抑制噪声和消除采集误差的作用,最终得到更平滑的radio map,提高定位精度。实验结果表明,采用MDS方法达到了预期的目标。基于WLAN指纹的定位方法具有成本低、可用性好等优点,近年来越来越受到人们的关注。为了实现室内定位系统的快速部署,通常采用众包技术替代传统部署方法。在离线阶段建立radio map时,由于利用众包技术采集的RSS数据量大大减少,使得RSS数据中的噪声和采集误差无法得到有效抑制,造成建立的radio map精度较低,定位误差增大。针对该问题,本文提出了一种基于多维尺度变换（Multidimensional Scaling, MDS）算法的RSS平滑理论。利用相邻位置RSS数据之间的相关性,在每个位置推断出一个最优RSS值,从而实现抑制噪声和消除采集误差的作用,最终得到更平滑的radio map,提高定位精度。实验结果表明,采用MDS方法达到了预期的目标。     

计算机测控系统模拟通道中抗混叠/平滑滤波器的设计

针对计算机测控系统模拟通道的特点,提出了一种抗混叠／平滑滤波器的设计方法,给出了典型设计。所设计的抗混叠／平滑滤波器有可编程、性价比高等优点,这种设计方法有很大的实用价值。     

广义离散随机线性系统降阶固定区间最优Kalman平滑器

利用Y-可观广义系统典范型,将广义系统状态估计问题转化为一个降阶常规系统的状态估计问题.应用Kalman滤波方法和白噪声估计理论,提出了广义离散随机线性系统降阶固定区间最优Kalman平滑器,可减少计算负担,便于实时应用,一个仿真例子说明其有效性.