Hom-交叉积的Maschke定理

利用Monoidal Hom-Hopf代数的积分得到了Hom-交叉积的Maschke定理。     

α稳定分布噪声中基于最优核时频分析的跳频信号参数估计

针对传统非线性时频分析方法在跳频(frequency hopping, FH)信号参数估计时,会出现严重的交叉项和参数估计精度降低等问题,引入径向高斯核(radially Gaussian kernel,RGK)时频分析方法,该方法根据FH信号的不同自适应选择最优核函数,从而有效抑制交叉项。RGK时频分析方法可在高斯噪声环境下估计FH信号的参数,但在脉冲性较强的α稳定分布噪声中,该方法性能退化甚至失效。对此,结合最大似然估计理论,提出了一种α稳定分布噪声环境下的加权最大似然广义柯西(weighted maximum likelihood generalized Cauchy,WMGC)滤波的新方法。采用基于WMGC滤波器的RGK时频分析方法(WMGC RGK方法,即WR方法),对该噪声中的跳频信号进行参数估计。仿真结果表明,与基于分数低阶及Myriad的时频分析方法相比,WR方法在α稳定分布噪声中具有良好的鲁棒性和优良的跳频信号参数估计性能。     

超大屏幕自由立体显示系统关键技术的研究

为了获得低成本超大屏幕自由立体显示器,采用了DLP投影的技术方案.分析了柱透镜光传输特性.通过模拟透镜光路,获得了立体视区图.结合立体视区的交叉干扰现象,推导出适合大屏幕立体显示的光栅参数.针对显示器的最佳观看距离,分析了虚拟摄像机架设间距和前后景极限位置的关系.实现了约150 in超大屏幕立体显示墙,同时提高了显示系统的立体感和临场感.     

有离散群作用的C*-对应的交叉乘积

假设(X,A,φ)是一个有离散群G作用的C*-对应,并且满足条件φ是单的,K(X)(∪)φ(A),证明了对于其自然诱导的C*-对应(X(×)G,A(×)G,ψ),(O)X(×)G≌(O)X(×)G

Abstract：

Let(X,A,φ)be a C*-correspondence with a compatible action by a discrete amenable group G,where φ is injective with K(X)(∪)φ(A).It's shown that for the natural C*-correspondence(X(×)G,A(×)G,ψ),one has(O)X(×)G≌(O)X(×)G.     

合成化学中的“焊接”技术——2010年度诺贝尔化学奖成果介绍

 在过渡金属特别是钯的催化下,金属有机化合物和卤化物两个有机片段的高效高选择性的连接已经成为被广泛使用的有机合成方法。本文概述了2010年度诺贝尔化学奖得主Richard F. Heck、Ei-ichi Negishi和Akira Suzuki的主要研究,及其对钯催化的交叉偶联反应研究的杰出贡献。     

SVM在醇类酯类化合物结构活性关系中的应用

应用最小二乘支持向量机对44种醇类酯类化合物的正辛醇-水分配系数进行了研究.取34种醇类酯类化合物构建训练集,10种醇类酯类化合物作为预测集.对训练建立数学模型,对预测集模拟,发现支持向量机模型泛化能力较好.     

交叉能量矩阵在海底地震仪水平分量旋转中的应用

海底地震仪(OBS)地震数据为4个分量:1个垂直分量,2个水平分量和1个水听器.OBS采集数据为共接收点数据,即炮点沿测线移动而检波点不动,这就导致同一采集系统中道与道之间不具有一致的振幅和极化方向,从而道与道之间振幅能量不一致,这一问题的解决是通过水平分量旋转完成的.利用x,y分量构成的交叉能量矩阵求解其最大本征特征向量值,从而确定极化方向进行水平分量旋转.通过实际OBS数据应用得到了很好的应用效果,且计算速度快,缩短了处理周期.     

基于交叉分块直方图的图像检索方法

在基于内容的图像检索技术中,颜色是常用的图像特征。提出了一种基于交叉分块直方图的图像检索方法。首先,对图像进行交叉分块得到若干子图像;然后提取子图像的颜色直方图特征,构造特征向量;最后根据空间距离度量图像间的相似程度,确定检索输出结果。用交叉方式分块得到的子图像间相互交叉重叠,能够在获取图像颜色特征空间分布信息的同时保持图像目标的完整性,并有效抑制图像背景区域对检索结果的干扰。仿真实验结果表明,基于交叉分块直方图的图像检索方法具有优于基于均匀分块直方图的图像检索方法的性能,适用于对多种类型图像的检索。     

基于小生境和交叉选择算子的改进粒子群优化算法

在求解高维多峰函数时,如果个体历史最好位置缺少多样性分布,粒子群优化算法就容易陷入局部最优,出现早熟现象。为此,结合小生境和交叉选择算子提出了一种改进粒子群优化算法(简称NCSPSO)。该算法在进行速度和位置更新之后,根据小生境数确定个体历史最好位置中的孤立点;然后对所有个体历史最好值劣于孤立点值的粒子使用交叉和选择算子进行更新。函数测试表明,NCSPSO有效地克服了标准PSO的缺点,性能上也有了明显提高。最后,将NCSPSO应用于高次非线性复数方程的求解,较好地解决了POGO振动研究中的固有频率计算问题。     

改进的GA算法及其在反共振机设计中的应用

在满足工况要求的基础上,为使下质体振幅为小量,对振动机的动力参数进行多目标优化。结合反共振振动机的特点,提出了列表参数集遗传算法,该算法将由某一目标所得的参数集以列表形式表示,继而只对各参数的编号进行编码进行遗传优化。同时,使用对标准遗传算法中的交叉操作的改进方式,扩大了每一代的搜索范围,提高了收敛速度。利用所提算法对反共振振动机的动力参数进行了优化,优化结果满足要求且说明算法使有效和实用的。