义矩阵指数函数的结构和算法

基于Putzer算法, 将n维空间广义矩阵指数函数的计算转化为一维空间对应的齐次动力学方程求解问题. 结果表明, 该方法降低了空间维数及计算难度, 得到了广义矩阵指数函数的显示表达及算法.     

GPGPU Accelerated Fast Convolution Back-Projection for Radar Image Reconstruction

This paper describes a parallel fast convolution back-projection algorithm design for radar image reconstruction. State-of-the-art general purpose graphic processing units (GPGPU) were utilized to accelerate the processing. The implementation achieves much better performance than conventional processing systems, with a speedup of more than 890 times on NVIDIA Tesla C1060 supercomputing cards compared to an Intel P4 2.4 GHz CPU. 256×256 pixel images could be reconstructed within 6.3 s, which makes real-time ...     

(L)(γ)族卷积的封闭性

主要对L(γ)族卷积分布的封闭性问题作了探讨,得出了在一定的条件下,如果两个分布都属于L(γ)族,那么它们卷积分布也属于L(γ)族,从而得出任何一个L(γ)族分布的n重卷积也属于L(γ)族。     

基于神经网络的符号化飞行动作识别

飞行动作识别是飞行训练评估和空战智能决策等多项关键技术的基础, 实现飞行动作的快速高效识别具有重大意义。对此, 提出一种基于神经网络符号化模型的方法, 实现对基本飞行动作和复杂飞行动作高效识别。首先, 利用微分分割的思想对飞行参数进行切片处理, 然后通过卷积神经网络(convolutional neural networks, CNN)和长短期记忆(long-short term memory, LSTM)神经网络实现飞行动作的模块化处理, 有效代替了传统方法中对原始数据的逻辑推理。并且该方法可以利用基本飞行动作对飞行过程实现飞行数据分割, 具有良好的扩展性, 能够快速处理批量飞参数据。最后对13种基本飞行动作、两种复杂飞行动作和整段飞行数据进行仿真实验。仿真结果表明, 该方法具有良好的识别性能。     

用群论的基础知识理解信号处理中的一些基本概念

将时域和频域信号空间视为两个群,并通过Fourier变换建立这两个群之间的同构映射.在此基础上应用抽象代数的知识简化信号处理课程中一些公式的推导,并帮助理解一些基本概念.     

基于卷积神经网络的轿车车型精细识别方法

在复杂交通场景中,公安和交管部门对车型识别的实时性和精度提出了更高要求。针对当前假牌、套牌、无牌车辆处理占用大量警力、检索效率低下、非智能化等一系列问题,提出了一种基于GoogleNet深度卷积神经网络的车型精细识别方法,设计了合理的卷积神经网络滤波器大小和数目,优选了激活函数和车型识别分类器,构建了一个新的卷积神经网络轿车车型精细识别模型框架。实验结果表明,在车型精细识别测试中,所提出模型的识别率达到了97%,较原始GoogleNet模型有较大提升,而且,新模型有效地减少了训练参数的数量,降低了模型的存储空间。车型精细识别技术可应用于智能交通管理领域,具有重要的理论研究价值与实践意义。     

基于卷积技术的线性系统的时域分析

从理论上严格证明线性时不变系统时域分析的核心是卷积,卷积不仅能计算系统冲激响应和零状态响应,也能计算系统零输入响应和全响应.     

石油物探中地震记录反演的研究现状和应用前景

介绍石油物探中地震记录反演问题的研究现状和应用前景．简要介绍子波（wavelet）反演研究的两个阶段的基本中心问题，即最小相位（minimum-phase）子波反演和非最小相位（mixed-phase）子波反演．最后简要介绍地震记录反演研究成果的可能应用，以及部分相关文献．     

Polish-H半群上概率测度卷积幂的弱收敛性

定义了一类拓扑半群——Polish-H半群，建立了Polish-H半群上Kawada-Ito型结果的某种形式，由于局部紧的、第二可数Hausdorff拓扑半群是Polish半群的真子集，因此本文的结果含盖了[1]中的定理．     

并行播送和求和算法在几种实际计算模型上的设计和分析

研究播送和求和算法在几种实际的并行模型上的具体实现方法，展示这些新模型上的算法设计风格，给出各实际模型的内在特性及相互关系，并对它们做一综合评价．