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1.
针对单个的Black-Scholes方程,提出一种紧致差分格式.首先,利用指数变换消去方程中的空间一阶导数;接着,在时间方向上采用CN格式,空间二阶导数采用四阶Padé逼近,构造精度为O(Δt~2+h~4)的紧致差分格式;然后,利用一种较为不同的离散能量法分析差分格式的稳定性和收敛性;最后,通过数值算例验证理论分析的有效性. 相似文献
2.
3.
基于脉冲描述字进行雷达信号分选时,传统聚类算法需要预先人工设定聚类中心和聚类数目。针对该问题,提出一种基于数据场理论联合脉冲重复间隔(pulse repetition interval,PRI)变换与聚类的雷达信号分选新方法。首先,依据数据场理论,基于势值大小实现干扰点剔除,而后利用PRI变换算法进行PRI估计,依据PRI估计值将归一化脉冲描述字数据预分类,进而以各类数据集中心间的欧氏距离小于辐射因子为准则进行类别合并,自动得到初始聚类中心和聚类数目,最后通过改进K-Means算法完成聚类分选。仿真实验表明:所提方法能够应对存在频率捷变,重频参差、抖动、参数交叠、局部脉冲丢失的复杂信号环境,分选正确率明显提升。 相似文献
4.
5.
Hilbert是一种经典的空间填充曲线,具有严格的自相似性,可以将他划分成一些很小的单元,只是方向不一。且具有良好的空间聚集特性,应用也很广泛,譬如在图像置乱加密,数据压缩,数据索引编码等。Hilbert曲线比其他的填充曲线如Z-Ordering、Gray更能保持原始数据的性能。因此详细了解Hilbert曲线原理并使用一种自己熟悉的计算机语言来绘制Hilbert有很大的意义。因此,该文主要介绍二维Hilbert曲线的构造及原理并用C#编程语言将它实现。 相似文献
6.
为了确定适用于模拟实际工程岩体的相似材料及其配比,以相似材料中重晶石粉、膨润土和胶水的质量占比为研究对象,根据地质力学模型试验的相似原理,设计了4种配比试验。通过单轴压缩试验获得了不同配比下相似材料的应力-应变曲线,采用最小二乘法进行曲线拟合得出其变形模量,并与实际工程岩体进行对比,然后对相似材料中的各组分进行敏感性分析,确定了该试验所采用的最终配比。结果表明:重晶石粉∶膨润土∶胶水=12∶0.3∶1.5(工业胶∶水=1∶2)时,重晶石粉、膨润土和工业胶的质量占比分别为89.96%、2.17%和3.63%,该配比下相似材料密度为2.0 g/cm~3时,相应的变形模量和抗压强度分别为87.45、0.686 MPa。因此,该配比下的相似材料能够模拟力学参数范围大的岩体,可以为地质力学模型试验提供依据。 相似文献
7.
目的建立一种灵敏、准确、无损的检验香烟过滤嘴的方法。方法利用傅立叶变换红外光谱仪,采用Smart Performer采样器,对120个不同品牌、同一品牌不同档次和同一品牌同一档次不同系列的香烟过滤嘴样本进行分析检验,并考查各种影响因素。结果依据红外光谱图中吸收峰的不同,可以将香烟过滤嘴样本加以区分。结论该检验方法不破坏检材,重现性好,可用于鉴定香烟物证。 相似文献
8.
基于多变量希尔伯特频域模型的癫痫发作预测 总被引:1,自引:0,他引:1
癫痫发作具有突发性和反复性,对患者生命安全构成巨大威胁.为了对癫痫发作进行有效地预测,提出了多变量希尔伯特频域模型的癫痫发作预测方法.将希尔伯特边际谱、希尔伯特边际谱的变化方向和希尔伯特加权频率组成一个三维特征向量作为多变量希尔伯特频域模型,输入到支持相量机中,实现癫痫的发作预测,最后采用癫痫发作预测特征方法对预测结果进行评估.实验结果表明:采用多变量希尔伯特频域模型分析方法预测δ波和θ波的癫痫发作,癫痫预测范围在30~45 min,患者有足够的时间采取措施应对;癫痫发作周期在5~10 min,缩短患者等待时间,降低焦虑程度;与多种相关方法进行比较,该方法具有较低的错误预报率和较高的预测敏感度. 相似文献
9.
大型物理模型试验是研究复杂工程问题的重要方法,如何快速、准确地确定相似材料配比是试验中至关重要的一环.为降低试验成本、简化试验步骤、充分调用原料性能,采用河砂、水泥和石膏这三种最普通的原料,以骨胶比(河砂与水泥石膏的质量比)和水膏比(水泥与石膏的质量比)为变量,进行了45组对比试验,对相似材料的物理及动、静力学参数进行了研究.获得了以河砂、水泥和石膏为原料配制的相似材料各物理量的变化区间;探讨了骨胶比和水膏比对相似材料各物理量的控制作用,并对比了其敏感性;基于多元线性回归分析建立了各因素与物理量间的定量关系,得到的拟合公式能较好地描述相似材料的性质. 相似文献
10.
A face recognition system based on Support Vector Machine(SVM) and Hidden Markov Model (HMM) has been proposed. The powerful discriminative ability of SVM is combined with the temporal modeling ability of HMM. The output of SVM is moderated to be probability output, which replaces the Mixture of Gauss (MOG) in HMM. Wavelet transformation is used to extract observation vector, which reduces the data dimension and improves the robustness.The hybrid system is compared with pure HMM face recognition method based on ORL face database and Yale face database. Experiments results show that the hybrid method has better performance. 相似文献