基于不同变换下的信号重建性能的比较（英文）

提出了一种新的算法——Magnitude Cut算法,用于从信号的变换域的相位来恢复信号.首先将重建问题等价转换为一个凸优化问题,然后通过块坐标下降算法(BCD)和内点法解决原始信号重建问题.最后,实现了一维和二维信号的重建,并对先通过高斯随机掩膜再进行傅里叶变换(简称FTGM),柯西小波变换(CWT)相位,先通过二值随机掩膜再进行傅里叶变换(简称FTBM),高斯随机变换(GRT)相位的信号重建结果做了比较分析.分析结果表明,Magnitude Cut算法可以完成已知信号不同变换域相位的信号重建,并且在相同的重建误差下,从FTGM和GRT相位信息重建信号比从FTBM和CWT需要的相位数目更少.

边界元近奇异积分计算的迭代sinh⁃sigmoidal组合式变换法

精确有效地消除积分的近奇异性是三维边界元法在工程应用中的首要问题.当源点与三角形积分单元间的距离无限趋近于零时,会出现近奇异积分问题,积分单元的形状和投影点的位置都是影响近奇异积分计算精度的重要因素.现有的非线性变换法大多只关注径向上积分的近奇异性,而忽略了角度方向和积分单元形状的影响,在投影点接近三角形积分单元边界的情况下,无法获得令人满意的计算精度,并且对子三角形积分单元的形状非常敏感.因此提出了一种改进的基于自适应分块技术和不同坐标变换的迭代sinh⁃sigmoidal组合式变换法,分别消除径向和角度方向积分的近奇异性,在确保计算精度的同时,大大减小了计算规模.数值算例验证了该方法的有效性.