Chaotic time series multi-step direct prediction with partial least squares regression

Considering chaotic time series multi-step prediction,multi-step direct prediction model based on partial least squares(PLS)is proposed in this article,where PLS,the method for predicting a set of dependent variables forming a large set of predictors,is used to model the dynamic evolution between the space points and the corresponding future points.The model can eliminate error accumulation with the common single-step local model algorithm,and refrain from the high multi-collinearity problem in the reconstructed state space with the increase of embedding dimension.Simulation predictions are done on the Mackey-Glass chaotic time series with the model.The satisfying prediction accuracy is obtained and the model efficiency verified.In the experiments,the number of extracted components in PLS is set with Cross-validation procedure.     

3D virtual reconstruction of the Pleistocene cheetah skull from the Tangshan, Nanjing, China

The development of computer tomography and image processing has made it possible to establish virtual 3D reconstruction and non-invasive dissection of fossil specimens. We used these methods to reconstruct a virtual 3D skull of a Pleistocene cheetah skull from the Tuozi cave, Tangshan, Nanjing, and virtually dissected it for anatomic studies, and measured the volumes of different parts of the endocranium. The endocranium of the cheetah skull has showed that its frontal sinus is beehive-like, the frontal lobe of cerebra is relatively large but the temporal lobe is relatively small, its cerebral sulcus and gyrus are more complicated than those of the domestic cat, similar to those of the domestic dog, but simpler than those of giant panda, pig, cattle and horse. The technology of virtual 3D reconstruction and non-invasive dissection of fossil specimens can extend the morphological study from the exterior to the interior, and it can also help to study fragile specimens and virtually backup rare and precious specimens.     

基于图像的3D场景重建

给出了用DSP实现基于图像的3D场景重建的方法和步骤.3D场景重建主要由摄像机标定、图像采集和基于图像的重建3个部分组成.在摄像机标定中,使用摄像机作为测量装置来确定它的内部和外部参数,比对摄像机直接进行测量更为方便;利用摄像机、SEED-VPM642实时图像处理应用平台和PC机构成的系统进行图像采集,DSP芯片与PC机的图像传输采用PCI通信实现;采用体素着色(Voxel Coloring)方法实现3D场景重建,使现实物体在计算机虚拟世界中得以重现.     

三维重构仿真平台

基于运用Radon理论的三维重构,建立了三维重构软件仿真平台.该平台采用VC 和MATLAB混合编程,可以生成多种样品模型及其不同倾斜角度条件下的投影像、计算对应不同样品倾斜范围的系列投影像的重构图像以及显示投影像和三维结构的表面及断层图像.实验结果表明:该系统具有精度高、运行时间短、使用方便等优点,能够运用且目前已成功地应用于电子显微术三维重构的研究中.     

基于修正传播算子的宽带相干源DOA估计

将数据共轭重构的修正托别列兹方法（MTOP）引伸到宽带传播算子算法中，提出了修正的宽带传播算子DOA估计算法，从理论上论证了这种引申的合理性．通过理论分析和数值仿真，证明该算法在快拍数有限和低信噪比的情况下，可明显提高信号DOA估计的性能．在不增加运算量的条件下，该算法性能优于OPM算法．     

基于背景重建的序列图像车辆目标检测方法

针对静态摄像条件下视频序列图像,提出一种基于背景重建的序列图像车辆目标检测方法.该法先选取一帧图像存入背景缓冲区,然后根据当前帧图像与前一帧图像、背景图像的差分信息对背景缓冲区的背景进行更新.通过运动区域检测、噪声去除、连通单元标记、目标提取、阴影检测等处理,能获取完整的车辆目标区域.实验结果表明,该方法快速、准确,具有较好的实用价值.     

汽车二维碰撞模型参数敏感度分析

根据线性方程组误差分析理论,推导出汽车二维碰撞模型解的相对误差上界估算方程。利用该方程并结合数值算例,分析了汽车质量及碰撞中心参数的敏感度。结果表明:质量参数的小扰动引起求解结果误差不大,而碰撞中心参数的小扰动则会给求解结果带来大的误差。还给出了对碰撞中心参数的调整应遵循的原则。所得结果对参数调整及选择具有一定的参考价值。     

关于太原市龙潭公园改建工程(一期)施工的思考

结合太原市龙潭公园改建工程(一期)的实际情况,提出了一些可行性建议,以供同行在以后的公园改建中参考借鉴。     

基于改进的Zernike不变矩的图像重建

简要介绍了描述图像形状特征的Zernike不变矩，在给出Zernike不变矩定义的基础上，讨论了Zernike不变矩的改进，指出可以使用基于改进的Zernike不变矩的形状特征数据来重建图像；基于改进的Zernike不变矩进行图像重建的实验，结果证明了对其进行改进的可行性。     

基于线结构光扫描点云数据的数据精简及三角网格剖分

在分析线结构光扫描点云数据特点的基础上,讨论了针对测量点云数据精简算法,包括测量基面数据精简和基于弦高-角度偏差准则的数据精简算法.介绍了散乱数据的基于Delaunay三角剖分优化准则和Liang提出的相邻扫描线之间的三角网格构建方法,并在此基础上提出了一种改进方法,基于优化准则的线结构光扫描点云数据三角剖分算法,该算法符合Delaunay的三角最优剖分.以摩托车后视镜点云数据为例的实验结果表明该方法是有效的和切实可行的.图12,参11.