基于Lupas q-模拟Bernstein算子的广义Bézier曲线

提出了一种全新的广义Bézier曲线。首先,从Lupas q-模拟Bernstein算子出发,得到了一组有理函数,该函数带有一个形状参数,是经典Bernstein基函数的自然推广。然后,构造了相应的广义Bézier曲线,本文称之为Lupas q-Bézier曲线,并研究了其基本性质。Lupas q-Bézier曲线具有与经典Bézier曲线相类似的升阶公式和de Casteljau算法。

基于Pochhammer k符号的Lupaş-Beta算子逼近性质

参数型基函数曲线曲面造型的应用与相应算子的结构性质和收敛性质被广泛关注。为此,本文首次利用Beta函数,构造了一种基于Pochhammer k符号的Lupas-Beta含幂参数型算子。同时,利用中心矩研究了该算子的Voronovskaya型渐进公式,根据Ditzian-Totik光滑模和Peetre’-K泛函讨论了其全局逼近,并借助函数的分解技巧和区间分割技术等研究了其关于导数为有界变差函数的点态估计。本研究将为该算子在曲线曲面造型中的应用提供关键的理论依据。

面阵CMOS图像传感器LUPA4000的驱动设计

介绍一种利用复杂可编程逻辑器件(CPLD)设计CMOS图像传感器驱动的设计方法。阐述Cypress公司生产的LUPA4000这款面阵CMOS图像传感器的结构、原理和性能。在软件方面给出驱动电路的时序设计思路;在硬件方面给出设计其外围驱动电路的方法。实验表明该图像传感器工作稳定可靠,电路具有集成度高、抗干扰能力强等优点。

Lupas-Baskakov型算子逼近的强逆不等式

利用光滑模ωφ(f,t)和K-泛函K(f,t)之间的等价关系,讨论Lupas-Baskakov型算子在Lp[0,∞)(1≤p≤∞)空间的整体逼近。利用泰勒展开式、算子矩量估计、共鸣定理、Riesz插值定理、极大函数不等式、Cauchy-Schwarz不等式等分析技巧,得到了该算子逼近的强型逆向不等式。所得的结果类似于所对应的Baskakov和Szasz算子的结果。

关于Lupas-Baskakov算子的点态逼近估计

综合利用概率论-中心极限定理的一种渐近展开形式和Bojanic- Cheng方法结合分析技巧研究了Lupas -Baskakov算子对局部有界函数的点态逼近估计,进一步证明了此估计在连续点处是渐近最优的,并给出了Lupas -Baskakov算子关于单调函数和凸函数的几何性质.

Integral型Lupas-Bézier算子的收敛阶

在Zeng等人对函数f的Integral型Lupas-Bézier算子在区间[0,∞)上收敛于α+11f(x+)+αα+1f(x-)的收敛阶进行研究的基础上,利用基函数的概率性质等方法,对其所给的积分型Lupas-Bézier算子收敛阶估计结果作进一步的改进,得到其收敛阶的精确估计.

修正的LupasBaskakov算子及导数的正逆定理

利用Ditzian Totik光滑模ω2φλ(f,t)(0 λ 1)和K 泛函K2φλ(f,t2)之间的等价关系,讨论修正的Lupas Baskakov算子逼近的正逆定理,得到了逼近的等价结果,统一了点态(λ=1)和整体(λ=0)逼近等价定理;此外,研究了该算子导数与所逼近函数光滑性之间的关系,得到了其特征刻画定理.

一类修正的Lupas-Durrmeyer型算子的逼近性质研究

引入了一类修正的Lupas-Durrmeyer型算子,该算子不仅常数保持还线性保持.利用连续模,光滑模和K-泛函,讨论了该算子的某些逼近性质.最后还给出了该算子对Lipschitz函数类的逼近及Voronvskaya型渐近展开公式.

关于Lupas-Durrmeyer型算子对一类绝对连续函数的逼近

利用经典的Bojanic-Cheng分解方法,结合分析技术,讨论了Lupas-Durrmeyer型算子对一类导数为有界的绝对连续函数的逼近.

广义Lupas-Baskakov积分算子关于一类函数的逼近

讨论广义Lupas-Baskakov积分算子在比有界变差函数更广的一类函数Br(υ)上的逼近,得到了其同时逼近的估计.

基于Lupas q-拟Bernstein算子的G^2样条曲线

为增加自由型曲线形状调控能力,以Lupas q-Bernstein算子的性质为基础,给出了Lupas q-拟Bezier曲线的新性质;进一步,在控制顶点给定的情况下,通过引入新的形状参数获取额外自由度,对分段Lupas q-Bezier曲线进行光滑拼接构造G2样条曲线。特别地,当选取特殊形状参数时,曲线可退化为Gamma样条曲线。理论分析和计算实例表明G2样条曲线较Gamma样条曲线在形状控制方面具有更多的灵活性。

修正的Lupas-Baskakov算子在X^P空间中的逼近等价定理

利用K-泛函与光滑模之间的等价关系,建立修正的Lupas-Baskakov算子在XP空间中的逼近等价定理。

基于LUPA4000图像传感器扩展动态范围方法研究

基于CMOS图像传感器LUPA4000,对双斜率光积分进行研究。选用Altera公司的EP3C25Q240C8N作为硬件设计载体,使用VHDL语言对LUPA4000像素内部驱动信号进行描述,并采用Qutartus Ⅱ软件对所做的设计进行功能仿真,最后采用基于LUPA4000的相机系统,实现了同步快门模式下的双斜率光积分操作。实验结果表明,双斜率光积分有效扩展了普通线性转移成像器的光学动态范围,提升了成像质量。

Lupas-Bezier型算子列对局部有界函数的点态逼近估计

利用中心极限定理的Berry-Esseen界估计和Bojanic-Cheng’s方法,并结合分析技巧得到了Lupas-Bezier型算子列对局部有界函数的点态逼近估计,所得结果推广了已有的结果.

一类基于波利亚分布的修正的Lupas-Durrmeyer型算子

引入了一类基于波利亚分布的修正Lupas-Durrmeyer型算子,它具有常数保持与线性保持性质.利用连续模,光滑模,K-泛函,Lipschitz函数类,讨论了该算子的某些逼近性质,在区间[1/3,1/2]上该算子具有更好的收敛结果.最后还给出了该算子的Voronvskaya型渐近展开公式.

广义Lupas-Baskakov算子关于导数为局部有界函数的点态逼近估计

得到了广义Lupas-Baskakov算子一阶绝对矩量的渐近估计式,并结合区间分割技术和Bojanic-Cheng方法研究了广义Lupas-Baskakov算子关于导函数为局部有界函数的点态逼近估计.

局部有界函数的Integral型Lupas-Bzier算子的收敛阶

对局部有界函数f的Integral型Lupas-Bzier算子在区间[0,∞)上收敛于[f(x+)+αf(x-)]/(α+1)的收敛阶进行研究,利用Cauch-Schwarz不等式和Lupas基函数的概率性质等方法,对前人关于Integral型Lupas-Bzier算子收敛阶的系数估计作了进一步的改进,得到了较优的系数估计。

Lupa?q-Bézier曲线的显式递归生成

为了得到具有更好性质的Lupa?q-Bézier曲线的递归求值算法,通过应用Pascal-type关系和重新参数化,构造具有显式矩阵表示的de Casteljau算法,并得到具有对称性质的Lupa?q-Bézier曲线.首先,利用Pascal-type关系构造具有显式矩阵表示的de Casteljau算法,该算法具有经典Bézier曲线的de Casteljau算法的3个性质;然后,通过重新参数化调整Lupa?q-Bézier曲线上点的分布,得到具有对称性质的Lupa?q-Bernstein基函数和Lupa?q-Bézier曲线,给出重新参数化后Lupa?q-Bézier曲线的一种矩阵累乘的递归生成方法.另外,从应用角度给出了用一条Lupa?q-Bézier曲线逼近2条光滑拼接的Bézier曲线的数值实例,进而验证了文中算法的有效性.

广义Lupas-Baskakov积分算子的同时逼近

讨论了广义Lupas -Baskakov积分算子的同时逼近 ,推广了 [3]中一些结果 。

三次加权Lupas q-Bezier曲线表示的圆锥曲线

为了研究三次加权Lupas q-Bezier曲线表示圆锥曲线,讨论了三次加权Lupas q-Bezier曲线是圆锥曲线的充要条件和分类情况.首先得到三次加权Lupas q-Bezier曲线退化成二次加权Lupas q-Bezier曲线的充要条件的,接着采用Wachspress坐标表示三次加权Lupas q-Bezier曲线,得到三次加权Lupas q-Bezier曲线是圆锥曲线的几个充要条件;进而得到三次加权Lupas q-Bezier曲线的形状不变因子,及其表示圆锥曲线的分类情况.特别地,通过引入Wachspress坐标,得到三次加权Lupas q-Bezier曲线表示圆锥曲线的本质几何条件.数值实验显示,用三次加权Lupas q-Bezier曲线表示的圆锥曲线可通过选择不同的形状参数来灵活地调整曲线的类型和形状.