基于序列图像的工业钣金件三维重建与视觉检测

针对目前工业制造领域面临的难题,提出利用非量测数字摄像机进行工业钣金件高精度三维重建与视觉检测.采用二维直接线性变换分解摄像机参数初值并结合光束法平差进行高精度标定;利用最小二乘模板匹配提取像面上的点、直线信息并进行混合光束法平差,从而进行钣金件的高精度三维重建及其尺寸制造误差的检测.所开发的视觉检测系统硬件成本低、自动化程度较高,实际数据的多次实验均取得了优于1/8 000的相对精度,说明所论述的方法为工业零件的自动化三维检测提供了一条可行途径.     

一类非凸分式多目标半无限规划的最优性条件

将一致Fb-凸、一致Fb-伪凸和一致Fb-拟凸等几类非光滑非凸函数的概念改为在可微时的特殊情形，得到了-致(F，ψ，b)-凸、一致(F，ψ，b)-伪凸、一致(F，ψ，b)-拟凸等几类特殊的可微的非凸函数概念，在这些可微的非凸函数条件下，讨论和得到了-类异分母分式多目标半无限规划的-些最优性充分条件．     

补零对有限长序列频谱及DFT的影响

补零是DFT中经常采用的方法，本文具体分析了零的不同位置对序列频谱及DFT产生不同的影响，及补零后DFT的计算公式，同时不仅从理论上证明而且利用MATLAB更加直观地说明补零只能使片列的频谱变得细致，但不能提高序列的频率分辨率，只有采集更多的有效数据，才能得到序列的高分辨率频谱。     

应用Bernouli序列求sum from i=1 to n(i~k)的一种方法

采用初等数学方法 ,直接定义Bernouli序列 ,用数学归纳法证明了Bk (n +1) -Bk (n) =knk-1,并用此式得到∑ni=1 ik 的求和公式     

复杂性是随机性吗?

辨析了对柯尔莫哥洛夫复杂性的某些误读。指出柯尔莫哥洛夫复杂性定义下的随机性即序列的不可压缩性，不等于无序性，并且与传统的随机性理解相去甚远。在某些情况下，这种序列的不可压缩性恰恰是有序性的表现，从而说明，柯尔莫哥洛夫复杂性可以成为系统有序状态即复杂性的测度。     

P2P文件共享系统中Peer的行为评价

以节点的行为评价是信任研究的基础为切入点,在严格遵循纯P2P系统信任机制建立的限制条件的基础上,综合运用表现序列和概率统计中即时估计、总体估计等数学理论知识,最终提出了对P2P共享文件系统中的Peer行为的一套评价预测方法.分析表明,该方法产生的误差在允许范围内.从而,能够为P2P系统准确、广泛、长时间的得到应用提供良好、完备的信任机制.     

一类随机变量序列关于Г-分布的强偏差定理

引进似然比作为非负连续型随机变量序列相对于服从Г分布的独立随机变量序列的偏差的一种度量，并通过限制似然比给出了样本空间的一个子集，在此子集上运用鞅方法得到了任意非负连续型随机变量序列的一类用不等式表示的强极限定理，将任意随机变量序列关于乘积分布的强偏差定理从离散状态空间推广到连续状态空间．作为推论得到了任意非负连续型随机变量序列关于指数分布，厄兰分布以及X^2分布的强偏差定理以及服从Г-分布的独立随机变量序列的一族强大数定律．     

组合数丢番图方程[2x]=[4y]的正解

运用递推序列法，给出组合数丢番图方程[x2]=[y4]的一个初等解法．     

变换域时间序列相似性搜索

在时间序列的研究中,经常需要计算二个序列的相似程度.由于序列变化的多样性和复杂性,结果通常不能很好地满足要求.采用变换法则对时间序列进行从时域到频域的转换,再将转换后的数据按照一定的规则变换成字符序列;利用求最长公共子序列的方法计算二个序列的匹配度,实现时间序列的相似性搜索.     

基于超螺旋精度提升机制的OFDM网络信道噪声消除算法

为解决当前OFDM网络信道噪声消除算法难以规避信道中的窄带莱斯噪声,且抗信道衰落能力不强,以及信道间普遍存在严重的频率干涉问题,提出了一种基于超螺旋精度提升机制的OFDM网络信道噪声消除算法.首先,根据各个传输子信道具有差异化的频率载波特性,将传输子信道等价为接收背景中的接收点,从而构建了超螺旋接收结构,有效消除不同传输子信道间存在的频率干扰特性,降低信道窄带莱斯噪声对信号预发射过程的衰落影响;随后,基于角度识别方式进行锐-钝识别,并结合拐点思想,采用序列重排技术,将待发射信号进行消波处理,并进行自旋精度提升,从而提高了其抗窄带莱斯噪声的性能.仿真实验表明:与常见的超高频精度自适应机制(UHF adaptive,UHFA)、共线度自旋精度提升机制(the degree of accuracy of collinear spin,DACS)相比,本文算法与理想状态下的OFDM功率谱密度曲线最为接近,具有更高的信号增益水平与更低的信道误码率.