ENTIRE FUNCTIONS SHARING ONE SMALL FUNCTION CM WITH THEIR SHIFTS AND DIFFERENCE OPERATORS

In this article, we mainly devote to proving uniqueness results for entire functionssharing one small function CM with their shift and difference operator simultaneously. Letf（z） be a nonconstant entire function of finite order, c be a nonzero finite complex constant, and n be a positive integer. If f（z）, f（z＋c）, and △n cf（z） share 0 CM, then f（z＋c）≡Af（z）, where A（≠0） is a complex constant. Moreover, let a（z）, b（z）（ O） ∈ S（f） be periodic entire functions with period c and if f（z） - a（z）, f（z ＋ c） - a（z）, △cn f（z） - b（z） share 0 CM, then f（z ＋ c） ≡ f（z）.

Stress and sleep quality in doctors working on-call shifts are associated with functional gastrointestinal disorders

To investigate the role of sleep quality and psychosocial problems as predictors of functional gastrointestinal disorders (FGIDs) in doctors that work 24 hour-on-call shifts.METHODSIn this cross-sectional observation study, using the Rome III Questionnaire and Pittsburgh Sleep Quality Index (PSQI), we analyzed 170 doctors with 24 hour-on-call shifts.RESULTSAmong the participants that had experienced a 24 hour-on-call shift within the last 6 mo, 48 (28.2%) had FGIDs. Overall prevalence of irritable bowel syndrome (IBS) and functional dyspepsia (FD) were 16.5% and 17.1%, respectively, with 5.3% exhibiting both. Sleep scores (PSQI) (8.79 ± 2.71 vs 7.30 ± 3.43, P = 0.008), the presence of serious psychosocial alarm (83.3% vs 56.6%, P = 0.004), and the proportion of doctors who experienced over two months of recent on-call work (81.2% vs 68.9%, P = 0.044) were significantly different between individuals with or without FGIDs. Multivariate analysis revealed that presenting serious psychosocial alarm was an independent risk factor for prevalence of FD (OR = 5.47, 95%CI: 1.06-28.15, P = 0.042) and poor sleep quality (PSQI ≥ 6) was a predictor of IBS (OR = 4.17, 95%CI: 1.92-19.02, P = 0.016).CONCLUSIONPhysicians should recognize the role of sleep impairment and psychological stress in the development of FGIDs and a comprehensive approach should be considered to manage patients with FGIDs.

Simulation of γ spectrum-shifting based on the parameter adjustment of Gaussian function space

Based on the statistical characteristics of energy spectrum and the features of spectrum-shifting in spectrometry,the parameter adjustment method of Gaussian function space was applied in the simulation of spectrum-shifting.The transient characteristics of energy spectrum were described by the Gaussian function space,and then the Gaussian function space was transferred by parameter adjustment method.Furthermore,the spectrum-shifting in measurement of energy spectrum was simulated.The applied example shows that the parameters can be adjusted flexibly by this method to meet the various requirements in simulation of energy spectrum-shifting.This method was one parameterized simulation method with good performance for the practical application.

On Uniqueness Problem of Meromorphic Functions Sharing Values with Their q-shifts

In this paper, the uniqueness problems on meromorphic function f(z) of zero order sharing values with their q-shift f(qz + c) are studied. It is shown that if f(z) and f(qz + c) share one values CM and IM respectively, or share four values partially, then they are identical under an appropriate deficiency assumption.

Dynamic Systems of Shifts in the Space of Piece-Wise Continuous Functions

In this paper we embark on the study of Dynamic Systems of Shifts in the space of piece-wise continuous functions analogue to the known Bebutov system. We give a formal definition of a topological dynamic system in the space of piece-wise continuous functions and show, by way of an example, stability in the sense of Poisson discontinuous function. We prove that a fixed discontinuous function, f, is discontinuous for all its shifts, whereas the trajectory of discontinuous function is not a compact set.

Control of Beam Halo-Chaos by Fraction Power-Law Function in Hackle Periodic-Focusing Channel

The Kapchinsky Vladimirsky(K-V)beam through a hackle periodic-focusing magnetic field is studiedusing the particle-core model.The beam halo-chaos is found,and an idea of fraction power-law function controller isproposed based on the mechanism of halo formation and the strategy of controlling halo-chaos.The method is appliedto the multi-particle simulation to control the halo.The numerical results show that the halo-chaos and its regenerationcan be eliminated effectively by using the fraction power-law function control method.At the same time,the radialparticle density is uniform at the beam's center as long as the control method and appropriate parameter are chosen.

On Invertibility of Functional Operators with Shift in Weighted Holder Spaces

In this paper, we consider functional operators with shift in weighted H?lder spaces. We present the main idea and the scheme of proof of the conditions of invertibility for these operators. As an application, we propose to use these results for solution of equations with shift which arise in the study of cyclic models for natural systems with renewable resources.

超声辅助pH值偏移处理对大豆亲脂蛋白结构和功能性质的影响及其相关性分析

为探究超声辅助pH值偏移对大豆亲脂蛋白(soybean lipophilic proteins,SLP)结构和功能性的影响,将分离提取的SLP在超声(240 W、20 min)及极端pH值(pH 1或12)条件下进行改性。采用十二烷基硫酸钠-聚丙烯酰胺凝胶电泳、游离巯基含量、傅里叶变换红外光谱、荧光光谱等对不同处理的SLP一级、二级、三级结构进行表征,并对SLP功能性质进行分析。结果表明:超声辅助pH 12偏移处理下SLP结构-功能性改变最大,平均粒径由5245.33 nm降低至447.13 nm,ζ-电位值由-5.95 mV下降至-18.53 mV,游离巯基含量下降,α-螺旋相对含量增加,荧光光谱发生蓝移,荧光强度降低;同时溶解度由9.84%上升至92.04%,乳化性、起泡性提高。因此超声和pH值偏移处理对SLP结构性质和功能性质具有协同作用,且结构和功能性质相关性较密切。

基于自适应短时傅里叶变换的品质因子Q值估算方法

品质因子Q是描述地下介质对地震波吸收衰减强弱程度的参数,同时也是地层含油气性的重要标志。在地震资料Q估算中,常用的方法是短时傅里叶变换方法,当窗函数被选定以后,其时频分辨率就固定了。针对该问题,提出一种自适应窗短时傅里叶变换的方法,以获得更准确的瞬时中心频率,并利用峰值频移法来估算品质因子Q。首先,利用固定窗长的短时傅里叶变换来提取信号的瞬时中心频率作为初始频率;然后,根据初始频率自适应计算不同频率的窗长,并利用自适应窗长短时傅里叶变换来求取瞬时中心频率;最后,结合峰值频移法得到高分辨率的品质因子Q值。利用合成数据和实际数据进行了测试,结果表明,相比于固定时窗短时傅里叶变换方法,自适应短时傅里叶变换方法具有更好的时间和频率分辨率,可以获得更高分辨率的品质因子Q值。该结果可以为地下介质的研究提供更准确、可靠的工具,有助于更好地了解地下结构和油气资源分布情况。

Mean shift在目标跟踪中的应用

首先总结了Mean shift的发展过程,并且分析了Mean shift算法的参数少,鲁棒性强,快速实现模式计算的特点,然后根据它在目标跟踪中的应用,总结了该算法核函数直方图对目标的特征描述比较弱,容易陷入局部最大值,不能适应目标多自由度变化的缺点,针对缺点提出的不同的改进方法进行了归纳,最后对未来的发展进行了预测。

快速运动目标的Mean shift跟踪算法

针对Meanshift本身的理论缺陷,提出Meanshift和卡尔曼滤波器相结合的快速目标跟踪算法。利用卡尔曼滤波器来获得每帧Meanshift算法的起始位置,然后再利用Meanshift算法得到跟踪位置。在目标出现大比例阻挡情况时,利用卡尔曼残差的计算来关闭和打开卡尔曼滤波器,此时,目标位置的线性预测替代了卡尔曼的作用。试验证明,本算法可以实现对快速运动目标的跟踪,对阻挡也有很好的鲁棒性。

基于Mean shift的筛面物料颗粒目标运动轨迹跟踪

为了获取农业物料在风筛式清选筛面的实际运动规律,通过对多颗粒散体中的目标颗粒进行着色处理,提出采用基于颜色特征向量的Meanshift算法,实现对目标运动轨迹的跟踪。算法根据Bhattacharyya系数的大小判定跟踪目标是否被遮挡,并引入了Kalman滤波器设计。在正常跟踪过程中,利用Kalman滤波器预测每帧Mean shift算法的起始位置,然后利用Mean shift算法对目标进行精确定位,当目标被遮挡时,将其运动视为时不变系统,并通过Kalman滤波器估算目标近似位置。试验结果表明,该方法在复杂背景和光照变化条件下,实现了对快速运动目标的稳定持续跟踪,具有很好的鲁棒性,为散体颗粒运动规律的研究提供了一种图像检测方法。

基于自适应多特征融合的mean shift目标跟踪

经典mean shift目标跟踪算法简单快速,具有较好的跟踪效果,但是它用单个特征描述目标,易受相似目标与背景的干扰,鲁棒性较差.针对此不足,推导出多特征融合mean shift目标定位公式;为了适应跟踪过程中目标与背景的变化,提出利用概率分布可分性判据动态评价特征对目标与背景的区分能力,并自适应地计算特征融合权重.在上述两个方面的基础上,对mean shift目标跟踪算法进行了改进,提出一种多特征融合mean shift目标跟踪算法.实验结果表明:提出的算法比经典mean shift目标跟踪算法具有更强的抗干扰性能和较高的跟踪精度.

基于颜色和边缘特征CAM Shift目标跟踪算法

针对连续自适应均值漂移(CAM Shift)目标跟踪算法只适用于特定颜色目标跟踪且容易受到光照变化影响和背景色干扰的缺点,提出了一种改进的CAM Shift目标跟踪算法。该算法采用颜色空间三基色权重直方图建立目标模型,并用目标边缘特征增加目标权重。首先通过颜色空间三基色均匀量化获得特征值,建立基于核函数概率密度估计的目标模型;然后用Sobel算子检测目标边缘特征,结合颜色特征,分别赋予不同的权重投影生成概率密度分布图;最后用MeanShift算法迭代寻找目标,并通过矩运算调整跟踪窗口大小和方向。实验结果表明:该算法可以有效跟踪多色彩目标,并能够抵御一定光照变化和大面积同色干扰的影响。

核函数带宽自适应的Mean shift目标跟踪算法

针对Meanshift核函数带宽不能实时改变的缺陷,提出一种仿射变换下的核函数带宽可变的Meanshift跟踪算法。以仿射变换来描述目标尺寸随时间的变化,分别利用Meanshift和连续两帧中匹配窗口的最大相关系数来得到仿射变换的参数。以比例参数计算出带宽的实时变化,其它参数可提供Meanshift更好的起始位置。这些工作改善了Meanshift算法在目标尺寸变化时的跟踪效果。实验证明,本算法能够有效地跟踪尺寸变化的目标,并且具有更好的实时性。

Mean Shift算法的收敛性分析

作为迭代算法,Mean Shift的收敛性研究是应用的基础,而Comaniciu和李乡儒分别证明了Mean Shift的收敛性,但证明过程存在错误.首先指出了Comaniciu和李乡儒的证明过程存在错误;然后,从数学上重新证明了Mean Shift算法的局部收敛性,并指出其收敛到局部极大值的条件;最后,从几何上举反例分析了Mean Shift的收敛性,并进行了深入比较和讨论.这为Mean Shift算法的深入研究及应用奠定了基础.

结合目标预估计与Mean Shift理论的运动目标跟踪算法

图像的运动包括目标、背景和平台的运动,复杂的运动关系增加了目标跟踪的难度。提出了一种有效的基于Mean Shift理论的运动目标跟踪算法。为提高算法的实时性,对Mean Shift算法的核函数进行了改进,使得加减运算替代乘方和浮点运算,大大提高了运算效率;并通过对迭代权值的改进,强化了初始模板的主要信息,提高了算法跟踪与背景相似目标的能力;采用自动更新模板的策略,克服了目标特征分布发生改变的问题;在此基础上,引入了目标预检测,提出了综合背景差分检测的运动目标跟踪算法,实验表明:该算法在目标被遮挡情况下具有较强的适应性。

基于Mean Shift的改进型图像滤波算法

利用传统均值漂移(MS)算法进行图像滤波时,会将噪点拟定为图像边缘,使得图像内的噪点被保留。针对该问题,设计一种新型简化双边滤波方法(ANBF),并结合MS算法,提出一种改进型MS图像滤波算法。ANBF算法采用核函数先对噪点进行查找,形成确定的噪点标识图,通过标识图定位噪点,进行噪点滤波。MS算法采用核函数实现图像模点查找,依据模点进行图像平滑滤波。将ANBF算法嵌入传统MS算法中,以改进MS算法噪点消除能力。实验结果表明,与传统MS图像滤波算法相比,改进算法能有效克服MS算法噪点消除能力弱的问题,具有较高的噪点消除率。

Mean Shift图像分割的快速算法

Mean Shift算法是一种搜索与样本点分布最相近模式的非参数统计方法。在图像聚类分割中,Mean Shift算法是一种有效的方法。但是,由于Mean Shift算法是一种迭代方法,要保证较高的数值计算精度则需要较多的迭代次数,耗费较长的计算时间。为克服这一缺点,提出了在数字图像空间中标记收敛点,同时采用Fourier级数来近似计算高斯函数。仿真实验表明,该方法对于加速Mean Shift计算过程是十分有效并且是相当精确的。

Mean shift方法在图像处理中的研究与应用

目的:Mean shift方法在模式检测、聚类、图像分割、图像滤波以及目标实时跟踪等方面的应用非常广泛。本文主要对Mean shift基本方法进行理论分析并对其在图像处理与模式识别领域的应用进行综述和展望。方法:首先根据非参数密度估计理论推导Mean shift方法的一般公式与表达形式,并对算法的基本步骤和收敛性进行了分析和论述;然后对核函数的选择以及窗口带宽矩阵的计算等关键技术进行讨论。结果:在综述mean shift基本原理基础上对该方法的特点、发展及应用进行了展望。结论:Mean shift算法具有计算简单、收敛速度快和对噪声的鲁棒性强等优点。作为一种高效的非参统计迭代算法,Mean shift方法在很多领域都得到了广泛的应用,未来还会在图像处理和模式识别领域得到更大的发展及应用。由于该算法的计算复杂度严重依赖于Mean shift公式中核函数的选择和带宽矩阵的计算,该方法对于多变量、多模态数据的处理速度和效果尤其有待提高。因此,该算法未来的主要研究方向为对多模态和多变量数据的快速处理方法研究。