对光的“相干条件”的分析

教科书上给出2束光在空间相遇产生干涉的条件是:频率相同,振动方向相同,相位相同或相位差恒定.认为其中"振动方向相同"的提法不妥,依据波的叠加原理,通过矢量分析得出第2个条件应改为:振动方向不垂直.     

利用支持向量机方法预测储层产能

支持向量机方法(SVM)是基于结构风险最小化原理,采用核函数处理技术,较好的适应小样本、非线性和局部极小点等实际问题,克服了常规统计方法的局限性,避免了维数灾难。能够在有限的样本集基础上,兼顾模型的通用性和推广性,有效解决了学习性和延拓性的问题,预测精度更高。实际生产中影响储层产能因素众多,各因素间相互影响,在综合考虑地层因素的基础上,提取了测井产能预测参数,利用支持向量机方法对产能进行了预测,预测结果与实际一致,并将处理结果与多元回归及BP神经网络处理结果进行了对比分析。实践表明支持向量机方法优于后两种方法,是一种值得推广使用的方法。     

基于局部密度比的模糊隶属度设置算法

基于知识发现中的局部异常因子思想, 提出一种基于局部密度比的模糊隶属度设置算法, 该算法根据样本的邻域密度比设置样本的隶属度, 并采用一种单参数选择策略. 数值实验表明, 所提出的算法在带噪声的非线性函数估计方面具有很好的鲁棒性, 有效地解决了模糊支持向量机中的模糊隶属度设置问题, 对处理带噪声的分类和非线性函数估计问题具有重要的意义.     

噪声补偿应用于与文本无关的说话人辨认研究

通过对VQ码本在线性频谱域进行噪声补偿,使得补偿后的VQ码本逼近测试环境下训练出的码本,从而提高说话人辨认系统的性能。实验中,在不同的信噪比条件下测试辨认率,并将补偿和没有补偿时的辨认率进行比较,结果显示,该算法能够有效地提高说话人辨认系统的性能。     

基于小波变换的矢量量化快速码字搜索算法

针对矢量量化过程中编码的复杂性,提出了一种基于小波变换的自适应快速码字搜索算法.该算法使用欧几里德距离的平方作为量化的失真测度,首先为输入矢量选择合理的初始匹配码字,然后利用多控制点的三角不等式和变换域中矢量的性质去排除不可能匹配的码字,最后通过搜索空间的逐次降低找到与输入矢量最匹配的码矢量.仿真结果表明：在需要很少预先计算量和额外存储量的条件下,文中算法的编码质量和全搜索算法相同,但是其计算量却极大地降低.     

误差掩盖中的选择性运动矢量恢复

提出了一种误差掩盖算法,作为在解码器端的后处理工具,以恢复视频序列在传输过程中丢失的运动矢量和图像块．对于丢失块,以其邻域块内像素标准差作为判断纹理块或平滑块的标准,选择保留所有属于纹理块的邻域块的运动矢量,取其中间值作为丢失块运动矢量的估计．仿真结果表明,对不同块丢失率或不同视频序列,该算法都能比传统的算法恢复出更高质量的图像．     

改进SVM及其在时间序列数据预测中的应用

运用标准支持向量机预测海量金融时间序列数据会出现训练速度慢、内存开销大的问题,文中提出一种分解合作加权的回归支持向量机,将大样本集分解成若干工作子集,分段提炼出支持向量机,同时根据支持向量的重要性给出不同的错误惩罚度,并将其应用于证券指数预测．与标准算法相比较,文中方法在保证泛化精度一致的前提下,极大地加快了训练速度．     

一种基于鲁棒矢量量化的信源-信道联合编码算法

信源-信道联合编码是数字通信中编码与传输的关键技术之一。在分析经典算法的基础上,结合语音编码中的声道参数,提出了采用似然比作为测度的信源-信道联合编码算法,同时通过多级分裂矢量量化进一步提高编码参数的量化精度。定点仿真结果表明,该算法的量化精度较传统方法性能提高了近41％,且可以在不增加额外比特开销的基础上进一步提高系统的鲁棒性。     

惯性系矢径方程的另一种变换

在狭义相对论中,惯性系矢径方程的坐标和时间变换关系是用洛仑兹变换式来表达的,其推导过程相当繁琐．本文运用简单的数学方法推导出惯性系矢径方程的另一种坐标和时间变换式。     

计算机光学元件的发展及现状

文章首先阐述了计算机光学元件的发展概况及其基本概念,然后逐一介绍了对其进行分析的3种主要方法,并对它们的应用范围、分类及其特点分别进行了比较。对计算机光学元件的研制和应用领域作了叙述,最后对其发展现状和前景作了简单介绍。