基于SURE-LET和非张量积小波的遥感图像去噪

针对遥感图像中的高斯噪声,提出了基于SURE-LET和非张量积小波的去噪方法,主要包括图像在非张量积小波下的分解、各个子带在不同阈值函数下的处理以及它们最优的线性组合3个步骤．通过选择合适的非张量积小波滤波器参数,使无噪遥感图像和噪声在变换分解中得到的小波系数分离较好,去除噪声对应的小波系数时被去除的无噪图像对应的小波系数较少,从而取得更好的去噪效果．实验结果表明：此方法用于高斯噪声的遥感图像的去噪不仅速度很快,而且去噪效果优于传统基于张量积小波的SURE-LET方法．     

基于风光互补发电无线电能传输系统的研究与设计*

风光互补发电系统作为一种绿色能源可独立对外部供电,无线电能传输(Wireless Power Transfer)技术又提供了一种方便快捷的能量传输方式,本文结合两者的优点,将风光互补发电系统的输出作为WPT谐振电路的输入端,利用无线电能传输技术对负载供电,利用了绿色能源的同时又能节约电力运输成本。分析了磁耦合感应与磁耦合谐振之间的联系以及平面线圈频率分裂的相关因素,针对目前小型平面谐振无线充电设备随发射端和接收端距离的变化而产生传输波动的问题,在发射端采用XKT-408集成电路进行自动频率锁定,在发生频率分裂时调整线圈偏移角度可削弱两线圈的互感系数来抑制频率分裂现象,提高了接收线圈峰值电压。最后搭建了小光互补无线能量传输系统,在径向距离50mm处可成功对负载充电,该模型为基于风光互补发电无线充电系统的应用提供了参考。     

基于互补子空间线性判别分析的人脸识别

基于随机子空间,提出了一种用于人脸识别的互补子空间线性判别分析方法. 与Fisherface和零空间线性判别分析相比,该方法同时在主元子空间和零空间中进行判别分析,并在特征层融合这两个子空间的判别特征. 根据最适宜的零空间状态构建随机子空间,随机子空间的融合在决策层进行. 多个人脸数据库上的实验结果表明,本算法能够有效地解决线性判别分析中的小样本规模问题.     

基于对数全变分极小化的张量补全

在张量补全问题中,低秩性与局部光滑性是被高频使用的先验信息,因此有许多与其相关的研究.而且为了更精确地恢复图像,低秩性正则与编码局部光滑性的全变分正则往往会被以简单加权组合的方式引入相关模型.但许多真实图像往往同时具有低秩性与局部光滑性先验信息.此外,在这些模型中张量核范数常被用于挖掘低秩性先验,但它平均地缩小所有奇异值,从而不能很好地保留图像信息.为此,提出了张量对数相关全变分（TLOGCTV）正则,其中使用了张量对数范数而不是核范数,从而更好地挖掘低秩先验信息,同时,使用全变分刻画局部光滑性先验信息.而且相较于简单加权组合方式引入正则的模型,所提出的模型仅需要一个平衡参数.随后基于该正则项建立了相应的张量补全模型,并且给出该模型的优化求解算法.在多光谱与高光谱上的一系列实验验证了模型的有效性.     

对称锥非线性互补问题的无穷范数宽邻域算法

为求解笛卡尔P*(κ)对称锥非线性互补问题,采用无穷范数宽邻域,研究了宽邻域不可行内点算法的理论复杂度,发现其与Frobenius范数宽邻域的复杂度一致.数值实验结果表明,该算法有效且稳定.     

BS-矩阵线性互补问题误差界的一个新估计式

根据BS-矩阵的特殊结构和性质,利用严格对角占优M-矩阵的逆的无穷大范数范围,结合不等式的放缩技巧,改进了B^S-矩阵线性互补问题的误差界估计式.理论分析和数值算例均验证了新估计式的有效性.     

Dashnic-Zusmanovich+矩阵线性互补问题解的误差界估计

利用Dashnic-Zusmanovich₊矩阵的定义,通过不等式放缩技巧和Dashnic-Zusmanovich矩阵逆的无穷范数估计式得到Dashnic-Zusmanovich₊矩阵线性互补问题解的误差界.     

基于TRNSYS软件多能互补耦合系统的模拟分析

多能互补耦合系统是未来能源供应的主要形式,其核心在于因地制宜建立最小能耗组合不同的可再生能源,使得各种能源间优劣互补、相辅相成。本文基于TRNSYS软件对南京地区某科研楼的多能互补耦合示范项目进行模拟,得到太阳能-地源热泵-水源热泵-空气源热泵多能互补耦合系统,全天候保证科研楼的供暖和制冷需求,维持55～70℃的热水供应。系统的全年最小能耗为125 MW·h,能效比(COP)约为3。系统的总造价为31.89万元,运行约2年即可回归成本,具有良好的经济效益。     

张量伪谱的新包含域

张量伪谱可以看成是矩阵伪谱的推广,它在齐次动力系统中有着重要的作用.对张量伪谱圆盘定理进一步研究.利用张量伪谱中特征向量的最大元,给出了张量伪谱的新包含域.数值例子验证了结果的有效性.     

D-Z矩阵和D-ZB-矩阵线性互补问题解的误差界估计式的改进

D-Z矩阵和D-ZB-矩阵是数值计算中占有重要地位的且应用背景较广的H-矩阵的重要新子类,被广泛的应用在控制论及神经网络系统的稳定性分析、计算机的信号处理、磁共振成像问题、模拟以及多项式优化、求震动的频率和数值分析中迭代格式的收敛性分析等问题中。针对这两类矩阵的线性互补问题解的误差界估计问题,首先,根据其定义、两个重要不等式的性质和主对角元素为正的D-Z矩阵与D-ZB-矩阵的性质引理,构造了新的D-Z矩阵;其次,应用该矩阵逆的无穷范数上界的估计范围,结合对一系列不等式的合理放缩技巧,给出了这两类矩阵线性互补问题误差界的新估计式,且获得了D-ZB-矩阵最小奇异值的新下界;最后,用算例表明了新估计式提高了估计的精度。