各向异性粘弹性本构方程的本征表示

用规范空间理论,将几种工程上常见各向异性体的粘弹性响应,在材料自身异性子空间中以本征本构方程的形式给出,这使得对各向异性粘弹性过程的数学描述得以简化,而且方程中所含系数的物理意义明确,易于实验测定,计算也十分简便．     

基于子空间-斜投影的MIMO-OFDM盲信道估计算法

信道估计是MIMO-OFDM系统的关键技术,相比非盲信道估计而言,盲估计技术具有带宽利用率高,系统传输效率高的优点.基于子空间盲估计算法在信道变化不是很快的情况下有比较精确的估计效果,但是多径衰落、噪声等会引起子空间之间的非正交,从而导致估计性能急剧恶化,此时采用斜投影可以很好的解决这个问题,仿真结果表明子空间——斜投影算法对信道估计性能有明显的提高.     

移频算法在加速子空间迭代法中的应用

基于子空间迭代法,采用移频加速算法,开发了一个高效、稳定、内存消耗低的移频子空间迭代特征值求解器SSubspace. 给出了详细的移频子空间迭代法求解广义特征值问题的步骤及关键参数的选取. 对刚度矩阵奇异时特征值的求解进行了探讨,实现了对刚体模态的求解. 与Intel MKL特征值求解器(FEAST v2.1)相比,SSubspace的求解效率高于FEAST,且内存消耗低于FEAST. SSubspace理论上可以求解出所有阶的特征值,且计算时间随特征值数的增加近似成线性增长关系,可用于求解大阶数特征值问题、大型矩阵的全特征值问题.     

基于特征融合和改进RSM集成分类的BMP隐写检测

针对目前大部分BMP隐写分析方法主要采用单一特征和单一强分类器,容易产生训练样本敏感、分类精度难以提高等问题,提出一种基于特征融合和改进RSM集成分类的BMP图像隐写检测方法.方法首先串行融合Moulin和SPAM两种经典特征,然后利用序列前向选择(SFS)算法选取分类能力高的特征作为固定特征,其余特征在剩余特征空间中随机抽取,利用固定特征和随机抽取特征构造特征子集,最后在特征子集上训练成员分类器,并用多数投票法对它们进行组合.实验结果表明:和传统方法相比,在不同嵌入率下,该方法对BMP经典隐写(如LSB匹配、LSB替换、SS和QIM)的检测率均有一定程度的提高.     

一种改进的稀疏子空间聚类算法

在现有的稀疏子空间聚类算法基础上提出了一个改进的稀疏子空间聚类算法。首先,利用高维数据可以通过同一子空间的低维数据稀疏地表示这一理论,建立一个稀疏最优化模型,获得稀疏矩阵。然后把稀疏矩阵应用到一个正则化谱聚类算法中,从而有效地把数据聚类到子空间中。最后,该算法应用到一个视频序列中,对每个视频帧里的运动物体进行识别,并与现有的子空间聚类算法相比较。实验结果表明,该算法能够有效地识别运动物体,具有良好的实时性和有效性。     

一种新的认知无线电宽带盲频谱感知方法

基于信息论准则的宽带频谱感知方法由于很好地克服了噪声不确定性问题而获得了广泛研究.但该类算法的推导需要假定接收数据向量在统计上独立同分布、背景噪声须为高斯白噪声,且其实现复杂度较高.针对这些不足,本文提出一种基于秩准则的宽带盲频谱感知算法.该算法将接收信号的取样协方差矩阵分解成秩为q的"理想"矩阵和"扰动"矩阵之和,利用秩准则函数寻求q值的最优解,然后根据该最优值确定被占用信道的个数及位置.新方法无需依赖噪声功率、信道及主用户信号的统计特征参与感知判决过程,具有广泛的适用性;同时相对于基于信息论准则的宽带频谱感知方法,新方法具有感知判决量表达式简单、计算复杂度低的优点,同时新方法在色噪声场景下表现出优良的感知性能.仿真结果表明了新方法的有效性.     

基于压缩感知的智能天线 DOA 估计算法

波达方向（direction of arrival,DOA）估计是利用具有一定空间结构的天线阵元对空间信源的来波方向进行估计。为解决MUSIC算法和ESPRIT算法在智能天线DOA估计中空间谱分辨率和抗噪声性能方面的不足,依据压缩感知理论的贪婪算法思想,将匹配追踪（matching pursuit,MP）算法和子空间追踪（subspace pursuit,SP）算法应用在DOA估计中,即提出2种新的算法MP-DOA和SP-DOA。这2种算法主要包括原子库建立、信号投影、最佳匹配原子筛选及信号特征提取等过程。4种算法的仿真实验与对比分析结果表明,MP-DOA算法在低信噪比情况下较其他3种算法性能更优越,SP-DOA算法在角度分辨率和对信源数的包容方面的性能较其他3种算法优越,也验证了应用压缩感知理论的优越性。     

l_1-总变分图像恢复的一种快速解法

总变分正则对具有清晰边缘的图像有较高的恢复性能.鉴于其不可微,交替方向法被广泛用来求解该类问题.然而,交替优化子问题常常使得搜索方向不精确.针对交替方向法在l_1-总变分图像恢复模型中的应用,提出了一种利用子空间优化矫正其当前搜索方向的方法.数值实验结果表明推出的方法可以有效地提升图像恢复性能.     

线性空间的分解与若当标准形

本文证明了下面两点:(1)设A 是n×n 矩阵,那么A 相似于(?)为若当块矩阵,它仅有一个特征值和一个线性无关的特征向量.(2)者|λI-A|=(λ-λ_1)~(r_1)-(λ-λ_2)~(r_2)…(λ-λ_3)~(r_3),其中λ_1,λ_2,…,λ_3两两不同,那么dimN(A-λI)~(r(?))=r_(?)(i=1,2,…,8)其中Ⅳ(A-λ_1I)~(r(?))={α|α∈U~n,(A-λI)~(r(?))·α=0}.U~n 是n 维列向量.     

伪辛群作用下子空间轨道生成的格的同构条件

文章讨论了伪辛群作用下子空间轨道生成的格的同构条件。首先给出3个引理,说明格L(m,2s+1,s,1;2υ+1)和L(m,2s,s,1;2υ+2)与L(m-1,s;2υ)同构。进而进行推广,得出了格L(m,2s,s,1;2υ+2)与格L(m,2s+1,s,1;2υ+1)的同构条件。