核稀疏概念编码算法及在图像表示中的应用

稀疏编码算法是一种常用的图像数据表示方法.为了处理高度非线性分布的数据,文中提出了一种核稀疏概念编码算法,并应用于图像表示.该算法首先对邻域图进行谱分析,提取数据的几何流形结构信息;然后将原始特征空间数据映射到高维特征空间中,利用谱回归在高维特征空间中来计算基向量;最后在高维特征空间中对每个样本逐个进行表示.文中算法不仅能有效地处理非线性结构数据,而且只需求解一个稀疏特征值问题和两个回归问题,计算简单有效.在Yale、ORL和PIE图像库的聚类实验表明,文中算法的准确率和归一化互信息均优于其它几种对比算法.     

摩擦搅拌焊接过程热力耦合数值模拟

提出了一种基于瞬时相对线速度的搅拌头产热模型,利用ABAQUS有限元软件建立了焊接过程温度场有限元模型,对摩擦搅拌焊接过程温度场进行了数值模拟并利用有限元模型分析了焊接温度场的不对称性;在温度场有限元模型的基础上建立了摩擦搅拌焊接过程热力耦合有限元模型,利用ABAQUS有限元软件对焊接过程动态应力和焊后残余应力的分布进行了仿真模拟。结果表明：焊接过程最高温度低于被焊材料熔点,搅拌头前方温度梯度大于搅拌头后方,并且温度梯度随焊接速度的提高变化更为剧烈;焊接过程试件内存在动态应力场,随着试件的冷却逐渐转化为残余应力场,横向残余应力在试件内分布较广,大部分区域内为横向拉应力,而在试件周围拉应力逐渐转变为压应力,纵向残余应拉应力只局限于接近焊缝的一个很窄的区域,在周围区域有较低的压应力,距离焊缝越远其值越低。     

含语音增强模块的i-向量说话人识别性能分析

为解决文本无关说话人识别中训练与识别环境不同导致模式失配的问题,提出了一种采用语音增强模块进行前端预处理的i-向量说话人识别系统,从而提高系统对于环境噪声的鲁棒性.为评估不同语音增强算法的性能,利用NIST08核心测试集进行仿真实验.采用IMCRA算法对语音进行噪声估计后,分别用维纳滤波法、MMSE-LSA、传统谱减法和多频带谱减法等4种方法进行语音增强前端处理,在基于i-向量的说话人识别系统下进行实验.实验结果表明采用了语音增强的系统具有一定抗噪声性能,并且在高信噪比条件下,基于多频带的谱减法在此系统下性能最佳,而低信噪比情况下MMSE-LSA算法更有优势.     

功率谱估计在扫描隧道显微术中的应用

扫描隧道显微镜(简称STM)所采集到的隧道电流信号,不仅包含着表征样品的表面形貌和分子结构的有效信号,而且还隐含着整个扫描隧道显微系统的动态特性.针对STM采集的信号,运用短时傅立叶变换对其波形数据进行功率谱密度估计,对信号在频率域中的特征向量加以提取.结果表明:基于谱空间的特征向量,准确地分辨出了工频在信号中的干扰,也能有效地解释和分析STM系统的动态特性,进而认为存在一小阻尼系统对信号施以影响;此外,分析的结果可以为STM扫描过程的控制,诊断以及扫描图像的重建和解释提供有力的理论指导.     

齐次Poisson冲击模型中元件寿命递增的条件

证明元件寿命在齐次 Poisson 冲击模型中依期望序、反向失效率序、反向平均剩余寿命序、增凹序、Laplace 变换序等增加的充分条件,是促使元件失效的随机冲击次数也依相应的随机序增加.     

投影矩阵分解定理的一种证明

利用初等矩阵理论方法,证明了投影矩阵分解定理．此定理是研究复杂系统的基础定理．对称分析理论和正交分析理论是研究复杂系统的基本理论,而矩阵象是研究对称性和正交性的主要工具．此定理的主要作用是研究处理矩阵象的运算规律,这些规律是提出的GL算法、零成分搜索法、对称性全局方差分析、正交性全局方差分析等新方法的数学基础．     

基于GPU加速及改进谱FDTD方法的周期性结构分析

为解决作为分析周期性结构的时域数值算法本身在计算单角度入射时依然存在效率偏低的这一问题,提出了一种改进的谱FDTD方法,并运用图形处理器(GPU)对算法进行硬件加速.改进的算法在保证单频点运算结果精确的前提下,通过降低单次运算对运算结果频谱分辨率的要求以降低总体的运算时间.算例验证表明,在保证同等精度的前提下,改进后的算法将单角度斜入射问题的计算效率提高了1倍以上,并在此基础上通过GPU硬件加速成功实现了20倍以上的加速比,这证明了GPU加速的改进谱FDTD法的可行性与高效性.     

Cs相似度函数下正则谱聚类的收敛阶

用覆盖数逼近的方法给出Cs相似度函数下正则谱聚类的收敛阶.     

基于功率控制的AODV路由协议研究

 分析了功率控制和AODV协议的工作原理。针对无线传感器网络中的“热门”节点过早死亡及能量空洞的问题,提出了一种跨层功率自适应的节能AODV路由协议。采用RREQ协议帧的扩展,通过节点剩余能量对RREQ协议帧进行选择性转发,优化了RREQ广播过程。NS2仿真结论表明,在保证较低延时和较高吞吐率的同时,该方案有效地降低了网络传输的能量消耗,达到延长网络的生存周期的目的。     

基于遥感影像光谱分析的蓝藻水华识别方法

利用Landsat-7 ETM+遥感影像数据,以淀山湖为例,在分析蓝藻和其他典型地物影像光谱曲线及其特征的基础上,构建归一化蓝藻指数(NDI_CB),有效地从浑浊水体中提取蓝藻信息.通过k-均值非监督分类结果可以发现,构建的归一化蓝藻指数较传统的归一化差值植被指数(NDVI)和比值植被指数(RVI)更加适用于提取低密度蓝藻空间分布信息.在此基础上,基于遥感影像光谱特征和归一化蓝藻指数,采用了支持向量机的分类识别模型,最终得到淀山湖区域蓝藻的空间分布范围与面积,通过发现在某一特定时间蓝藻分布的规律,为蓝藻预警和治理的生态学分析提供了及时、有效和客观的依据.