相空间重构中嵌入维和时间延迟的选择

提出了一种用于相空间重构的嵌入维和时间延迟自动算法，它利用混沌时间序列的去偏复自相关函数的零点来确定时间延迟，有效地降低了平均位移法跟踪平均位移量斜率变化的随意性所造成的计算误差，并借助于复自相关法和Г-test的迭代计算求得准最佳的嵌入维和时间延迟参数．该算法具有较充分的理论依据，其计算复杂度不大，对数据长度的依赖性不强．仿真实验结果表明，用该算法计算标准混沌时间序列关联维的相对误差由传统算法的4．4％降低到1．06％，有效地提高了计算相空间重构中不变量的精度．     

基于压缩感知的多角度合成孔径雷达成像

多角度合成孔径雷达（syntheticapertureradar,SAR）成像是实现多SAR信息融合的重要方式．对提高成像分辨率．重构目标轮廓进而提高雷达目标检测或分类性能具有基础性价值．由于各传感器发射信号和测量位置的多样性,实现多角度SAR成像具有挑战性．如何在噪声干扰情况下快速实现多角度SAR成像是一个新问题．本文建立了基于压缩感知的多角度SAR测量模型．通过对测量矩阵的分析,证明多角度SAR测量角度范围、发射信号载频和空间采样位置是影响成像性能的关键因素,研究了目标空间离散间隔对成像质量和分辨率的影响．以上述分析为基础,本文对多角度SAR发射信号载频和测量位置进行设计,构建满足约束等距性的测量矩阵．针对测量矩阵阶次较高的问题,文章提出用分段正交匹配追踪（stagewiseorthogonalmatchingpursuit,STOMP）进行模型求解,在测量矩阵欠定严重的情况下,该算法可以迅速求得模型最优稀疏解．在实验环节．通过分析多角度SAR参数对成像性能的影响,进一步验证了本文结论．实验验证了模型和相应求解算法的有效性和鲁棒性．     

IEEE浮点运算下三角函数的表驱动方法

提出了在ＩＥＥＥ点运算下四倍精度三角函数的算法，特别是“精确”的 三角函数区间压缩。用工作精度（四倍精度）算术运算及适中的表存储使三角函数精确 到 ２．０ｕｌｐ。分析了子程序的误差。大量测试表明函数的精度和执行速度是令人满意的， 并保持了函数的单调性。     

基于三次B样条逆向细分的自由曲线的多分辨率表示

目前国内外关于逆向细分的研究主要集中于曲面逆向细分,对大量的特定曲线细分法的逆向细分算法研究较少,对于基于逆向细分的曲线的多分辨率构造及简化也鲜有研究.针对三次B样条细分法具有几何意义明显、规则简单等特征.本文从几何角度出发,推导并给出了基于三次B样条细分的逆向细分规则,在此基础上提出了自由曲线的一种新的多分辨率表示方法,通过在对自由曲线进行逆向细分时保留细节信息,最终可以实现自由曲线的多分辨率表示,并可应用于自由曲线的简化与精确重构中.文中给出了曲线的多分辨率表示、简化和重构的例子.该方法几何意义明显,易于编程实现.实验表明应用该逆向细分法得到的简化曲线能够更明显地反映原曲线的变化趋势.本文方法在构造分解矩阵和重构矩阵方面较以往的某些方法简单,并且在分解和重构曲线时的计算量相较于以往的方法较少.     

思维脑电信号的关联维数分析

采用G-P算法计算了5种不同心理作业下的思维脑电信号的关联维数。计算结果表明:对同一个电极上的脑电数据而言,心算乘法和想象几何图形旋转这两种心理作业下平均关联维数的值比较大。这说明当大脑进行心算乘法和想象几何图形旋转时,大脑皮层神经元的活动加剧,导致脑电信号变的复杂。此外,每种心理实验作业下电极01、02处脑电信号关联维数值均较大,表明枕区皮层神经元相对于大脑皮层其他部位的神经元始终处于比较活跃的状态。     

基于BP神经网络的电解加工精度预测模型

为精确地预测电解加工精度,采用了BP神经网络的方法进行建模．在分析影响加工精度主要因素的基础上,确定了BP神经网络模型的特征参数,并根据实际情况,确定了输入层和中间隐层的维数,从而确定了模型的结构．用试验参数对模型结构进行训练,最终建立了一个用于电解加工精度预测的BP神经网络模型．利用该模型进行的精度预测结果表明,该模型的预测误差可以控制在10％以内,具有很高的精度预测能力．     

浅谈模糊动态聚类加权法

在不等精度的测量中或研究分析单参数与综合参数的关系时，人们常给予这些测得值以不同的权，即称加权。加权的权重通常是按经验法来选定的。为减少人为影响因素，提出一种从可测得值中进行模糊动态聚类分析求权的方法，从而提高加权精度，获得与实际一致的效果。     

基于坐标逻辑的形态图像处理器的硬件实现

在阐述坐标逻辑运算的基础上,论述了基于坐标逻辑形态学硬件实现的图像处理系统,该系统采用DSP FPGA的框架结构,利用FPGA的可重构特性将其中一片FPGA作为协处理器可以实现不同的图像处理功能,将坐标逻辑和传统形态学硬件实现的形态图像处理器在处理效果和速度两个方面作了比较,算法在FPGA芯片上的高速实现特征使数学形态学在图像实时处理领域的应用成为可能。     

求解最小覆盖问题的快速近似算法的进一步研究

分析了已有求覆盖平面上给定的若干个点的尽可能小的圆的问题的算法。给出了一个新的求解最小覆盖问题的算法，其计算时间复杂度为平面上给定的点数量的线性函数，该算法已编程实现，通过几万例随机算例的实际计算比较，表明算法所得结果的平均精度比已有的各种快速近似算法所得的精度要高，而且具体每例所需的计算时间均比已有快速近似算法对应的计算时间要短。     

基于DSM的可重构多DSP并行处理架构

提出一种基于DSM的可在线重构多DSP并行处理架构,采用基于自定义内部总线的信息传递服务,在分布式物理内存上实现了统一编址的共享内存模型,减小了DSP之间的数据传递开销;设计基于VME总线的在线重构来实现针对消息传递服务的重定义,增强了并行计算架构的通用性.实验表明,采用此DSM能减小了并行DSP对共享数据同步访问开销,满足多轴精密同步运动控制系统需求.