基于帧间单映变换的视频序列超分辨率重建

针对帧间单映变换的视频序列提出了一种超分辨率重建算法。首先在最小二乘的基础上给出超分辨率重建的数学模型;其次采用基于模型的等级估计法估计相邻帧的单映变换矩阵;然后采用基于RANSAC的特征点匹配方法对非相邻帧进行带指导的改进估计,使其能够达到要求的亚像素级精度;最后运用共扼梯度算法进行迭代重建,并详细讨论了主要的矩阵向量乘法计算。实验结果表明该算法的重建相当有效。     

PID控制器的粒子群多目标优化设计

提出一种基于粒子群优化算法的PID控制器设计方法,该方法定义一个包含系统超调量、上升时间和稳态误差指标项的适应度函数,根据控制系统的实际要求对各指标项进行适当加权。采用带收缩因子的粒子群算法对PID进行多目标寻优,实现了PID控制器的自动参数整定。应用该方法得到的PID控制器综合性能优于常规方法得到的PID控制器。     

基于非支配排序遗传算法的沥青路面大中修养护决策

为了更好地协调沥青路面大中修养护方案决策时成本、环境和性能之间相互制衡的矛盾,提出了一种基于非支配排序的遗传算法(non-dominated sorting genetic algorithm Ⅲ,NSGA-Ⅲ)来优化沥青路面大中修养护方案决策。针对实际公路工程项目中多重约束条件下的养护需求,建立了以碳排放量、寿命周期成本及路面使用性能为目标的多目标优化模型,采用NSGA-Ⅲ算法求解模型,有效解决各目标间的非支配关系,并得到养护方案的Pareto解集;在多属性决策中引入广义马氏距离与组合赋权方法,对Pareto解集进行排序决策,并以承德市某公路为例进行实例演示;划分3种不同的权重等级和六种权重策略,分析对不同目标赋予不同权重等级时对最优养护方案的影响。研究结果表明:NSGA-Ⅲ算法可以快速、高效地捕捉多目标解集,当对不同目标赋予相同的权重等级时,相比于只考虑单目标与双目标的养护方案,其最优解在碳排放量上分别降低24.45%、28.41%;寿命周期成本分别降低14.43%、17.95%;PCI值分别降低1.07%、3.68%。该方法相比于传统的决策方法可以更准确、更迅速地得到可持续性的养...     

一类奇异摄动问题的自适应移动网格算法

针对一类奇异摄动反应扩散方程组,提出了求解这类问题的自适应移动网格方法 .基于等分布原理,给出了网格控制函数及相应的网格生成算法.数值实验表明该自适应移动网格方法至少是一阶一致收敛的.     

基于改进蚁群算法的智能小车路径规划仿真研究

提出一种改进的蚁群算法,解决传统蚁群算法在路径规划时容易陷入局部最优解的问题,改进的蚁群算法具备更优越的搜索最短路径的能力.MATALAB仿真实验表明,改进的蚁群算法能够节约寻找到最优路径的时间,加快收敛速度,具有更好的鲁棒性.     

一种改进的LMS算法的研究与仿真

为解决最小均方误差算法中收敛速率和稳态误差之间相互制约的问题,在NLMS算法基础上提出了一种改进的LMS算法.改进算法通过引入调节因子和修正系数,使算法在收敛时和稳定时能够很好地改善收敛速率与稳态误差之间的制约关系.实验结果表明,相对于传统LMS和NLMS算法,新方法在改进收敛速率和稳态误差间关系效果更好.     

基于卢浮宫游客疏散模型探讨大型建筑的疏散方案

卢浮宫是法国的著名建筑,也是游客数量较多的一处景点,因此做好紧急情况的游客疏散预案具有重要意义。本文以卢浮宫的人群撤离为研究对象,结合卢浮宫建筑构造模型化的特点,设计了一种以语音导览器为导航介质的疏散方案,使游客能在最短时间内有序撤离到最近的出口,从而达到疏散游客的目的。以此模型为原型,人们可以根据建筑的特点优化该模型,使之适应不同的建筑。     

采用改进模糊PID控制的串联机械手追踪误差研究

针对串联机械手运动角位移跟踪误差较大问题,提出了改进模糊PID控制方法。创建串联机械手简图模型,给出机械手动力学方程式,设计了模糊PID控制系统。引用粒子群算法并对其进行改进,采用改进粒子群算法优化模糊PID控制器,将改进模糊PID控制器用于控制串联机械手角位移变化。采用Matlab软件对串联机械手角位移跟踪误差进行仿真验证,并且与传统PID控制器和模糊PID控制器仿真结果形成对比。仿真结果显示,串联机械手采用PID控制器和模糊PID控制器,其角位移跟踪误差较大,而采用改进模糊PID控制器,角位移跟踪误差较小。串联机械手采用改进模糊PID控制器,可以提高控制系统的稳定性,削弱机械手的抖动现象。     

衰落信道中基于CMA的自适应多用户检测算法

提出了一种能在多径下使用的基于CMA的多用户检测结构,实验仿真证明,在时延远小于符号时间的情况下,这种多用户检测算法能很好抵消多址干扰和克服多径衰落,算法的收敛性能稍弱于子空间自适应多用户检测,而稳态性能稍强于子空间多用户检测,算法的复杂度远低于子空间多用户检测算法.     

一种改进的快速SURF算法

SUR算法是一种鲁棒性较好的特征提取算法,被广泛应用在图像处理和机器视觉上。但是,经典的SURF(SpeededUp Robust Features)算法积分图像(Integral Image)过程占用内存大而耗时多。为此,从积分图像处理方面对经典的SURF算法进行了改进,提出了只占用一个图像空间的快速积分图像算法。实验验证表明,该算法能够达到占用内存小且耗时少的预期效果。