利用LSF实现推扫式遥感相机的自动调焦

为实现推扫式遥感相机自动调焦,结合推扫成像的特点提出了利用LSF作为图像质量评价函数来指导自动调焦的方法。该方法利用了LSF和MTF的傅里叶变换关系。经过边缘检测后,搜索刀刃边缘区域,提取边缘扩散函数ESF,并通过求导得到像元尺寸级的LSF;然后利用最小二乘法作LSF的曲线拟合得出亚像元尺寸级的LSF,并且由LSF的重要参数σ得到图像质量评价值(IQE)指导推扫式遥感相机的自动调焦过程;通过实验对该方法的准确性和实时性做了验证,并给出了调焦精度的计算方法,最后利用IQE改变步距的爬山坡法实现调焦过程,提高了对焦速度及可靠性。实验结果表明:调焦精度可达到0.1倍焦深,调焦一次动作不超过0.2 s。说明该方法在实时性和准确性的方面都得到了较好的体现,为推扫式遥感相机实现自动调焦提供了可能性。

基于LSF集群系统的分布式并行计算

介绍了LSF集群系统和分布式并行计算的基本概念,基于LSF集群系统提出了一个分布式并行计算的基本结构和分级任务调度策略,另外在此结构上实现了矩阵相乘的分布式并行计算,并对此结构进行了性能评测,最后分析了基于LSF集群系统的分布式并行计算具有的优点和存在的不足。

利用LSF调度程序的插件机制在Gfarm上实现Data aware调度

利用LSF调度程序的插件机制实现了一个可嵌入的调度模块,该模块实现了对G farm作业的Data aware调度和对G farm系统文件副本的管理.由于使用了插件技术,调度模块易于实现和扩充,且可以和系统中其他调度策略协同工作.

基于动态抢占阈值的LSF调度算法

在最小空闲时间优先(LSF)调度算法中,当任务集中有多个任务的优先级相同或相近时,过多的上下文切换会产生"颠簸"现象,从而大幅增加系统开销。为此,结合LSF算法的特点,通过设计合理的动态抢占阈值,提出一种改进的调度算法DPTLSF。仿真结果表明,改进的算法能够大幅减少"颠簸"现象的发生,降低任务集的截止期错失率。

一种基于牛顿迭代法求解LSF的有效算法

文章针对10阶LSF参数求解,提出一种基于牛顿迭代法的有效算法,并通过实验比较了该算法和经典的Kabal搜索算法的运算量、精度。该算法避免了多项式降次,计算量又远远小于经典的搜索算法,适于用大规模集成电路实现,而且可以推广应用于求解更高阶LSF参数。

基于LSF的集群管理系统的设计与实现

集群管理系统直接关系到集群的性能和使用效率。文章介绍了当前比较流行的工作负载管理系统LSF的结构和工作原理,以及在其基础上开发的基于Web的集群管理系统。基于Web的使用策略提高了集群系统的易用性。

LPC与LSF转换算法的比较研究

线性预测法是语音信号处理中的核心技术。在语音信号的处理中,常常需要将线性预测的LPC系数与LSF参数相互转换。本文根据Chebyshev多项式求根法,研究了几种由LPC求解LSF的算法,分析了它们各自的特点及相互关系。分析并推导了由LSF求解LPC的算法。

应用LSF概念模型反演草冠层叶面温度的试验

试验在已知土壤表面温度的前提下,分别利用AVHRR卫星遥感资料和准同步地面观测数据,应用LSF概念模型成功反演了草冠层叶面温度。通过对星、地资料反演的草冠层叶面温度比较发现,二者反演结果相差小于0.2K,说明利用卫星遥感资料,应用LSF概念模型反演草场冠层叶面温度可获得比较满意的结果。假设其他参数不变,分别对不同叶面发射率和不同土壤表面发射率反演的叶面温度分析发现,组分发射率的估算精度对反演结果影响较小,而整层空气柱可降水量的估算精度对卫星资料反演草冠层叶面温度影响大,用探空资料和露点温度估算的整层空气柱可降水量可导致反演的叶面温度相差达1.1K。在水分供应充足条件下,晴天11:00—17:00时,即使太阳总辐射强,叶面温度的变化幅度比土壤表面温度、空气温度小。以1999年8月6日为例,叶面温度变化仅有1.22K,而同时土壤表面温度变化为9.5K,1.5m高的空气温度变化为6.0K,叶面温度变化幅度比土壤表面温度、空气温度平缓。试验结果还表明,采用Becker和李召良的分裂窗模型反演青藏高原东南缘地区的陆地表面温度效果较好。

基于LSF集群技术的网格并行编译服务模型

针对目前单机编译环境中编译资源局限、编译作业执行时间过长等问题,通过对网格集群技术的研究,提出了一种基于集群技术的网格并行编译服务模型。该模型中首先对编译作业进行分解,并依据作业调度算法,把分解后的元编译作业分发至集群中的编译服务器进行并行编译。实际应用表明,该模型充分利用了编译服务网格资源,提高了编译效率,具有很高的实用价值。

LSF滤波器的实时实现

语音信号处理技术在全数字化通信网、综合业务数字网中起十分重要的作用。文章介绍了LSF滤波器、LSF-LPC系数转换及IIR直接型滤波器的算法描述,在DSP56L811硬件上实时实现了上述算法,通过使用多种优化手段,有效地提高了运算速度,控制了存储消费。最后给出了硬件实现与理论值的比较结果。

语音清浊音差分LSF参数矢量量化方法

差分LSF参数的动态范围小于LSF参数,可作为一种新的模型参数应用于语音编码中。分析了2种新的差分LSF参数矢量量化方法:增强差分分裂参数矢量量化(Enhanced Differential Split Vector Quantization,EDSVQ)和增强EDSVQ(Enhanced EDSVQ,EEDSVQ),并采用英语清、浊音的差分LSF参数进行分裂矢量量化实验。结果表明,EEDSVQ能有效抑制直接对差分LSF参数进行矢量量化引起的量化误差传递和叠加;在分配相同量化比特数的情况下,清音的量化效果优于浊音,为获得相同量化效果可减少对清音的量化比特数。

LSF参数量化方法及其优化

文章提出了一种多级量化LSF参数的方法,并进一步提出了优化量化的方法以及性能分析。优化算法减少了矢量量化算法的运算量和运算时间,加快了矢量量化的编码速度,且对矢量量化的失真情况没有影响。

自然语言理解策略——中文语义分析及LSF随机化句法分析模型与应用

应用自然语言理解的相关技术、知识信息的语义网络表示方法等,针对中文语义进行了剖析.论述了LSF随机化句法分析模型,其分析结果对于机器人的自动应答系统具有实际应用价值.此项研究结果可应用于机器人辅助教学之中.

CELP编码器的LSF参数的量化分析

文章首先介绍了线谱对频率LSF。其次讨论了LSF参数量化方法,提出了一种较好的求取谱失真测度的方法。

基于Chebyshev法实现LPC与LSF相互转换

在语音信号的处理中,常需要将线性预测系数(LPC)与线谱对频率参数(LSF)相互转换。利用余弦函数特性改进的Chebyshev多项式求根算法,将余弦函数转换为高次幂函数再进行搜索求根来实现语音特征的LPC参数与LSF参数的转化。

基于LSF算法与动态关键路径的工序级任务调度问题的研究

针对目前某研究所工序的实际生产时间较调度时间滞后,设备利用率不高导致的任务完工时间较长的情况,提出了LSF(Least Slack First,空闲时间最短最优先)算法与动态关键路径法相结合的工序级任务调度算法。在工序排程的过程中应用LSF算法可以使关键路径任务之间的空闲时间尽可能的减小,再结合动态关键路径法则可以使生产周期尽可能压缩。该研究所的实际应用表明,上述针对工序级任务的调度算法可以有效的提高设备利用率和解决实际生产同调度之间的滞后问题,从而可以最小化完工时间,提高生产效率。

基于遗传K-均值算法的LSF参数码书设计

文章提出了一种基于遗传K-均值算法的线谱频率参数(LSF)码书设计方法。该方法使用K-均值算法定义遗传操作中的交叉操作,采用训练矢量随机替换码书码字的方法进行变异操作。实验结果表明:该方法是有效的,在相同的码书尺寸下,用该量化器设计的LSF码书较传统分裂式LBG算法(初始码书由分裂法产生)设计的码书质量有所提高。

高效润湿剂LSF在活性墨水中的应用性能

采用EPSON系列活性墨水对纯棉织物进行喷墨印花,研究高效润湿剂LSF在活性墨水中的应用性能,并与不加LSF的活性墨水作了比较。评价了活性墨水的流畅性、稳定性、过滤性能、喷墨织物的牢度等。结果表明:使用高效润湿剂LSF中,墨水流畅性较对比墨水明显改善,过滤性能优于传统,稳定性与对比传统墨水相当;高效润湿剂LSF可以显著改善活性墨水在EPSON打印头的流畅性,并且不会影响活性墨水喷墨织物的各个指标。

Platform LSF软件在高性能计算集群中的实施与应用

随着信息处理技术的精度、可靠度等要求的进一步提高,采用高性能计算集群系统已经成为数字化制造中的关键技术之一。本文结合高性能计算应用现状的不足,阐述了Platform LSF软件设计思想和目标,介绍了该软件的实施与应用情况。

基于PointCPP-LSF方法的航天筒段薄壁件滚弯成形质量分析

为解决传统圆柱拟合方法对参数初值具有较高依赖性而导致无法满足航天筒段薄壁件滚弯成形质量检测精度及速度要求的问题,提出一种PointCPP-LSF方法,以实现航天筒段薄壁件滚弯成形质量分析。基于点云深度学习建立面向圆柱参数预测的点云网络(PointCPP)模型以获得可靠的圆柱参数初值,然后基于改进的最小二乘拟合(LSF)方法对圆柱参数进行迭代优化,并结合粗差点剔除机制,最终获取稳健的曲率半径计算结果。实验结果表明,所提方法能有效提高航天筒段薄壁件滚弯成形质量检测的准确度和速度。