Preconditioned method in parallel computation

1.INTRODUCTIONDecreasing the ti mes of communication andincreasingthe rate of it in the whole domain is very i mportantfor i mproving the rate of parallel computation in de-composed domain.Preconditioned technology hasbeen used widelyin this area[1]because it can changethe mode of communication andi mprove the topologi-cal configuration.Orthogonalization is a perfect pre-conditionedtechnology,but it isi mpossibleto orthog-onalize entirely for the large workload of computationand effect of …     

算子权移位的局部谱及其应用

本文首先给出有界线性算子局部谱的两个估计式，进而，讨论了算子权移位的局部谱，作为应用，研究了算子权移位的单值扩张性、可分用性及算子序列自身的一个性质。     

试论新时期中国民间舞蹈的生存与发展

21世纪是一个文化多元化的时代,如何清醒地认识到新格局下的民间舞蹈文化,分析民间舞蹈生存的空间,并进一步展望民间舞蹈走向本土与国际接轨的发展势态,是新时期舞蹈艺术工作者们面临的重要课题。     

具有典则联系函数的广义线性模型的诊断

本文首先给出了广义线性模型中的Ｋ－Ｌ距离和信息距离，讨论了它们的近似式及其相互关系，据此可用来检测异常点。并结合局部影响分析的思想得到了简易的诊断图，研究了回归变量的重要性以及各个观察数据对它的影响。最后给出了应用实例。     

论中心城市地方大学图书馆为地方服务

提出中心城市地方大学图书馆必须为地方服务,这是该类图书馆的一大特色;为地方服务宜分阶段循序渐进,其最终目标是要将图书馆建设成为本地区的科技文献信息中心,并就如何为地方服务提出了若干策略。     

鉴别局部特征分析及其在人脸识别中的应用

由于传统的鉴别主分量分析(DKL)算法中,主分量分析(PCA)基于全局特征,难以提取人脸的局部特性,该文提出鉴别局部特征分析算法.该算法中,局部特征分析(LFA)代替PCA作为线性鉴别分析(LDA)的前端.一方面,LFA在保留大部分全局信息的同时提取局部特征.另一方面,它为信号提供一种有效的低维表示,增强LDA在小样本问题中的数值稳定和推广性能.文中结合开集模式的人脸认证领域,在PoliceFace、OCRLab人脸库和它们的组合库上对新算法和DKL算法进行实验比较.实验表明,通过结合LFA和LDA,新算法明显降低认证错误率在PoliceFace库上,等错误点错误率降低43.10%;在OCRLab库上错误率降低25.87%;在组合库上错误率降低33.16%.     

基于局部频率估计和有限元的相位展开方法

针对干涉数据质量不同的区域采取不同的展开策略,在最小二乘意义下利用有限元方法最小化不同的代价函数来实现。引入局部频率估计解决了相位展开的"坡度欠估计"问题,使用有限元方法利用了其可以适应任意不规则区域求解的特性。仿真和实测数据处理结果验证了本文方法的有效性,且与其它方法相比具有较高的精度。     

基于局部二元图的视频对象阴影检测方法

针对在视频对象分割时,运动投影常被误分为视频对象,给出一种新的视频阴影检测方法,该算法基于在灰度图像中阴影区域和背景相应位置具有相同纹理这一事实,其中利用自适应高斯混合模型进行背景建模,利用局部二元图(local binary patterns,LBP)来表征纹理。首先,进行基于自适应高斯混合模型的背景提取,获得包含运动投影的前景分割,分割时加入了LBP纹理相似性判断,减少了分割出的目标内的孔洞提高了分割的精确度。然后利用阴影区域和已获取背景相应位置的LBP纹理相似性,可较好的对视频阴影进行检测。通过实验,获得了不错的阴影检测实验结果,可较好地应用于运动目标检测分割及跟踪等领域。     

基于自适应窗的小波域图像去噪算法

提出了一种利用自适应窗的小波域双重局部维纳滤波图像去噪算法。综合考虑小波分解后各个子带中能量分布的方向特性和图像本身的边缘和纹理特性,该算法首先估计每个子带中信号的能量分布进而在每个子带中确定自适应窗,然后利用自适应窗估计出的能量分布对含噪图像进行双重维纳滤波来去除噪声。实验结果表明该算法对含噪图像去噪的效果优于已有的采用二维可分实小波进行图像去噪的算法。     

基于双密度双树小波变换的超声图像降噪

针对去除斑点噪声提高超声图像质量的问题,提出双密度双树离散小波变换（DD-DT DWT）结合局部方差估计的双变量收缩阈值函数（BFS）的图像降噪改进算法实现超声图像降噪。首先将原始图像用DD-DT DWT进行多尺度分解,根据噪声模型和小波子父代系数确定的局部边缘方差估计阈值,利用子父代小波系数相关性构成的双变量阈值函数,对图像16个方向的小波系数进行非线性自适应的处理,最后重建降噪后的图像。用仿真和真实数据对此算法进行验证,并与其他小波降噪系统的性能比较,结果分析表明噪声图像经该算法降噪后,图像性能指标均有提高,不仅有效的实现图像降噪,而且较好的保留图像细节。