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连续碳酸化分解过程分解梯度控制策略研究
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作者 阳春华 甘旭 桂卫华 《控制工程》 CSCD 北大核心 2010年第1期1-4,109,共5页
连续碳酸化分解过程是烧结法生产氧化铝的关键工序之一,其分解率梯度与末槽分解率直接影响产品的产量和质量。针对此过程具有强非线性、强耦舍性、大时滞、难以建立精确的数学模型等特点,在分析过程机理特征和总结专家经验的基础上,... 连续碳酸化分解过程是烧结法生产氧化铝的关键工序之一,其分解率梯度与末槽分解率直接影响产品的产量和质量。针对此过程具有强非线性、强耦舍性、大时滞、难以建立精确的数学模型等特点,在分析过程机理特征和总结专家经验的基础上,提出了分解率梯度专家控制和末槽分解率预测前馈补偿相结合的控制策略,以首槽进料阀门和1#~5#槽CO2通气阀门为控制对象,采用产生式规则建立了由首槽进料量专家控制规则和1#-5#槽分解率专家控制规则共同组成的专家知识库,并引入了末槽分解率预测模型修正控制输出,最后开发了连续碳酸化分解过程分解率梯度专家控制系统。实际运行结果表明,各槽分解率的合格率提高了2%以上,实现了分解率梯度的稳定优化控制,提高了产品的质量。 展开更多
关键词 连续碳酸化分解 分解梯度 专家控制 预测模型 前馈补偿
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不完全乔列斯基分解共轭梯度法在磁感应成像三维有限元正问题中的应用 被引量:2
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作者 宣杨 王旭 +2 位作者 刘承安 杨丹 张志美 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第1期187-194,共8页
磁感应成像(MIT)3维正问题中,直接求解法计算有限元方程组时,计算速度慢且因舍入误差造成计算结果不正确。该文为了解决这一问题,采用不完全乔列斯基分解共轭梯度(ICCG)迭代求解法。基于ANSYS平台建立有限元数值模型,采用ICCG法迭代求... 磁感应成像(MIT)3维正问题中,直接求解法计算有限元方程组时,计算速度慢且因舍入误差造成计算结果不正确。该文为了解决这一问题,采用不完全乔列斯基分解共轭梯度(ICCG)迭代求解法。基于ANSYS平台建立有限元数值模型,采用ICCG法迭代求解。通过仿真实验获得设定收敛容差的最优值。对仿真结果进行对比,与直接求解法、雅克比共轭梯度(JCG)法相比,ICCG法计算速度快、稳健性高。计算结果表明ICCG法受网格粗细影响小,能够正确求解磁感应成像3维正问题。 展开更多
关键词 磁感应成像 不完全乔列斯基分解共轭梯度 3维正问题 有限元法
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基于波数域梯度场分解的多尺度波形反演方法 被引量:2
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作者 李振春 王自颖 +1 位作者 黄建平 崔超 《地球物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2022年第7期2693-2703,共11页
全波形反演是一种建立高精度速度模型的有力工具,是偏移模式和层析模式的联合.然而,当初始模型较差、数据缺失低频成分和大偏移距数据缺失时,常规波形反演的层析成分更新较弱.因此,反演过程以偏移模式为主,容易导致反演快速陷入局部极小... 全波形反演是一种建立高精度速度模型的有力工具,是偏移模式和层析模式的联合.然而,当初始模型较差、数据缺失低频成分和大偏移距数据缺失时,常规波形反演的层析成分更新较弱.因此,反演过程以偏移模式为主,容易导致反演快速陷入局部极小值.本文发展了基于波数域梯度场分解的多尺度波形反演方法(WGDFWI),从梯度场中分离出层析成分,在反演的初期主要依赖层析分量更新背景速度场,为常规全波形反演建立良好的初始模型.首先,基于一种高效的隐式波场分离方法,将梯度场分解为层析成分和偏移成分.然后在层析梯度上应用二维波数域滤波器,以缓解偏移成分泄露的问题,并利用多尺度反演策略,增强反演的稳定性.利用双层模型和Marmousi模型进行试算的结果表明,该方法可以有效重构背景速度模型,为常规波形反演提供良好的初始模型,有效提高反演精度. 展开更多
关键词 全波形反演 梯度分解 多尺度 波数域
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基于梯度塔形分解的GPU加速多源图像融合 被引量:2
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作者 潘晓辉 张涛 《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2011年第12期54-58,共5页
为了解决多分辨率图像融合算法在单纯CPU上运行效率低的问题,提出了一种用于在基于梯度塔形分解的图像融合算法中使用的新融合规则,并将整个融合算法在图形处理器上进行了设计和高效的实现,将计算密集的任务安排到图形处理器上执行.实... 为了解决多分辨率图像融合算法在单纯CPU上运行效率低的问题,提出了一种用于在基于梯度塔形分解的图像融合算法中使用的新融合规则,并将整个融合算法在图形处理器上进行了设计和高效的实现,将计算密集的任务安排到图形处理器上执行.实验验证,融合图像保留了源图像中的显著特征.并且,与单纯CPU上的融合算法相比,该系统在不同尺寸的图像融合中都获得加速.展现了一种通过图形处理器提高多分辨率图像融合算法效率的方法. 展开更多
关键词 图像融合 梯度塔形分解 图形处理器 融合规则
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改进投影梯度非负矩阵分解的单训练样本特征提取研究 被引量:13
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作者 高涛 何明一 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第5期1121-1125,共5页
人脸识别是当前人工智能和模式识别的研究热点。非负矩阵分解(NMF)能够反映样本的局部的内在的联系,可用于单样本特征提取,但时间复杂度较高。投影梯度(Projected Gradient,PG)优化方法大幅降低了NMF约束优化迭代问题的时间复杂度,但是... 人脸识别是当前人工智能和模式识别的研究热点。非负矩阵分解(NMF)能够反映样本的局部的内在的联系,可用于单样本特征提取,但时间复杂度较高。投影梯度(Projected Gradient,PG)优化方法大幅降低了NMF约束优化迭代问题的时间复杂度,但是单训练样本存在对本类信息量描述不足的缺点。为此,该文提出了一种基于改进的投影梯度非负矩阵分解(Improved Projected Gradient Non-negative Matrix Factorization,IPGNMF)的单训练样本特征提取方法。在进行PGNMF算子之前,先将训练样本作Gabor分解,分解后的Gabor子图像在各个方向上可以更加丰富的描述样本特征,最后将各个Gabor子图像的PGNMF特征进行融合,作为最终的识别特征。在对人脸库ORL,YEL与FERET的识别实验中,与经典的特征提取方法比较,证明了可以有效地解决单训练样本人脸识别的问题。 展开更多
关键词 人脸识别 非负矩阵分解 投影梯度非负矩阵分解 径向基网络
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基于共轭梯度分解算法的电网谐波估计
6
作者 蒲小丽 王丽平 《计算机技术与发展》 2013年第2期202-206,共5页
快速准确地对电网信号的谐波进行检测与估计,对提高现代电力系统的工作效率有重要意义。传统的快速傅立叶变换(FFT)方法速度较快,但精度不高。近年来,很多学者将谐波估计归结为一个线性极小二乘问题,并用奇异值分解(SVD)算法求解。这类... 快速准确地对电网信号的谐波进行检测与估计,对提高现代电力系统的工作效率有重要意义。传统的快速傅立叶变换(FFT)方法速度较快,但精度不高。近年来,很多学者将谐波估计归结为一个线性极小二乘问题,并用奇异值分解(SVD)算法求解。这类方法虽然提高了精度,但奇异值分解的计算量较大,尤其大规模问题,不能达到"即时"的要求。文中基于共轭梯度分解(CGD)方法对电网中的信号进行谐波估计,不仅降低了SVD算法的计算量,同时提高了FFT的精度,并能应用到严重畸变的定期信号的估计上。初步实验结果验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 奇异值分解 共轭梯度分解 快速傅立叶变换 谐波估计 线性极小二乘方法
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应用连续碳酸化分解提高产品质量 被引量:6
7
作者 刘家瑞 王建峰 《轻金属》 CSCD 北大核心 2001年第12期24-26,共3页
通过对分解理论的阐述 ,用理论指导实践 ,结合中州铝厂连续碳分改造的实际 ,对连续碳分在工业上的应用进行了总结 ,指出连续碳分的优越性和应用该办法可以提高产品质量 ,并为碳分生产砂状氧化铝做了必要的探索。文中阐述的连续碳分改造... 通过对分解理论的阐述 ,用理论指导实践 ,结合中州铝厂连续碳分改造的实际 ,对连续碳分在工业上的应用进行了总结 ,指出连续碳分的优越性和应用该办法可以提高产品质量 ,并为碳分生产砂状氧化铝做了必要的探索。文中阐述的连续碳分改造过程、工艺指标和取得的效果值得生产厂家借鉴。 展开更多
关键词 连续碳酸化分解 砂状氧化铝 分解 分解梯度 质量 烧结法 氧化铝
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组合2DFLDA监督的非负矩阵分解和独立分量分析的特征提取方法 被引量:3
8
作者 高涛 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2012年第4期1588-1590,1594,共4页
通过对投影非负矩阵分解(NMF)和二维Fisher线性判别的分析,针对NMF的特征提取存在无监督学习以及特征维数高的问题,提出了组合2DFLDA监督的非负矩阵分解和独立分量分析(SPGNMFICA)的特征提取方法。首先对样本进行投影梯度的非负矩阵分解... 通过对投影非负矩阵分解(NMF)和二维Fisher线性判别的分析,针对NMF的特征提取存在无监督学习以及特征维数高的问题,提出了组合2DFLDA监督的非负矩阵分解和独立分量分析(SPGNMFICA)的特征提取方法。首先对样本进行投影梯度的非负矩阵分解,将得到的NMF子图像进行二维Fisher线性判别,主要反映类间差异信息构建子空间;对子空间的向量进行独立分量分析(ICA),得到独立分量特征空间;其次将样本在独立分量特征空间上进行投影;最后使用径向基网络对投影系数进行识别。通用人脸库ORL和YALE的识别实验证明,该算法是一种有效的特征提取和识别方法。 展开更多
关键词 人脸识别 梯度非负矩阵分解 径向基网络
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一种面向多光谱遥感图像的动态尺度梯度调制融合算法
9
作者 陈玉春 潘泉 程咏梅 《计算机测量与控制》 CSCD 2007年第3期390-392,共3页
针对多光谱遥感图像,提出一种新的动态尺度梯度调制融合算法;该算法首先根据需求选取不同波段上的光谱图像,然后在多尺度梯度塔形分解数据结构下,分析、选择合适尺度上的一幅梯度图像作为融合的引导,再经过动态的阈值选取和二值化得到... 针对多光谱遥感图像,提出一种新的动态尺度梯度调制融合算法;该算法首先根据需求选取不同波段上的光谱图像,然后在多尺度梯度塔形分解数据结构下,分析、选择合适尺度上的一幅梯度图像作为融合的引导,再经过动态的阈值选取和二值化得到调制因子,对另一幅光谱图像进行调制,获得最终的融合图像;实验结果表明,与传统的对比度调制算法和多尺度调制融合算法相比,该算法能够有效地保留、增强各个波段光谱图像中最显著的地貌特征。 展开更多
关键词 图像融合 遥感图像融合 多尺度梯度塔型分解
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梯度优化在多重网格法多尺度波形反演中的应用 被引量:1
10
作者 荣涛 张凯 +2 位作者 李振春 李志晔 陈永芮 《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心 2017年第6期1208-1217,共10页
鉴于全波形反演的非线性和多解性,其反演容易陷入局部极小值;在低频缺失情况下,常规波形反演方法对低频信息的恢复能力较弱且波形反演产生海量计算。采用多尺度方法可减弱波形反演对低频信息的依赖性,使反演解不易陷入局部极小值;采用... 鉴于全波形反演的非线性和多解性,其反演容易陷入局部极小值;在低频缺失情况下,常规波形反演方法对低频信息的恢复能力较弱且波形反演产生海量计算。采用多尺度方法可减弱波形反演对低频信息的依赖性,使反演解不易陷入局部极小值;采用多重网格法可节约计算成本。在多重网格法多尺度波形反演的基础上,对梯度优化方法进行研究,提高反演精度。模型处理结果证明多重网格法多尺度波形反演能够大幅减小计算量,反演解不易陷入局部极小值,梯度优化方法可有效提高反演精度。 展开更多
关键词 能量补偿 波印廷矢量 梯度分解 多重网格法 多尺度
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某些与有限弹塑性变形分解F=F^eF^p有关的问题
11
作者 孙博华 叶志明 《上海大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2009年第1期1-7,共7页
在Stumpf和Badur(1990年)的研究基础上,分析了某些与弹塑性分解F=FeFp有关的问题,指出使用积分解F=FeFp没有机会为塑性旋率提供独立的本构方程.因为塑性旋率在使用分解F=FeFp的情况下不是独立的量,它可以用应变率(弹性及塑性)以及应变(... 在Stumpf和Badur(1990年)的研究基础上,分析了某些与弹塑性分解F=FeFp有关的问题,指出使用积分解F=FeFp没有机会为塑性旋率提供独立的本构方程.因为塑性旋率在使用分解F=FeFp的情况下不是独立的量,它可以用应变率(弹性及塑性)以及应变(弹性及塑性)来表示.特别针对有限刚塑性变形(金属材料多属此类)作了较为详细的分析,并给出塑性旋率的显式表达、背应力的客观率及其与Zaremba-Jaumann率之间的关系. 展开更多
关键词 弹塑性 有限变形 变形梯度分解 塑性旋率
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连续碳酸化分解过程操作参数优化
12
作者 胡友 谢永芳 《有色冶金设计与研究》 2011年第4期41-46,共6页
分解率梯度是铝酸钠溶液碳酸化分解过程中的重要工艺指标,对产品质量和产量有直接的影响,必须对操作参数进行优化设定,保证分解率梯度达到要求。在深入分析碳分过程机理的基础上,基于现场检测数据,综合考虑影响分解率的因素,应用主成分... 分解率梯度是铝酸钠溶液碳酸化分解过程中的重要工艺指标,对产品质量和产量有直接的影响,必须对操作参数进行优化设定,保证分解率梯度达到要求。在深入分析碳分过程机理的基础上,基于现场检测数据,综合考虑影响分解率的因素,应用主成分分析法(PCA)对影响因素进行降维处理,采用神经y网络建立了分解率梯度模型,提高了模型的精度和泛化能力。通过调整影响分解率的操作参数,使中间槽分解率满足约束范围,末槽分解率达到最大值。采用遗传算法获取操作参数的优化设定值。 展开更多
关键词 连续碳酸化分解 分解梯度 主成分分析 操作参数优化
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基于梯度塔形分解的多传感器图像融合 被引量:19
13
作者 刘贵喜 赵曙光 杨万海 《光电子.激光》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第3期293-296,共4页
给出了基于梯度塔形分解的像素级图像融合新方法。基本思想是 ,先对原图像进行梯度塔形分解 ;其次 ,按照融合规则 ,采用基于区域特性选择的加权算子去构造融合图像对应的梯度金字塔 ;最后 ,通过逆梯度塔形变换重构融合图像。该方法被成... 给出了基于梯度塔形分解的像素级图像融合新方法。基本思想是 ,先对原图像进行梯度塔形分解 ;其次 ,按照融合规则 ,采用基于区域特性选择的加权算子去构造融合图像对应的梯度金字塔 ;最后 ,通过逆梯度塔形变换重构融合图像。该方法被成功地用于图像的融合处理。实验结果表明 ,该融合方法十分有效 ,获得的融合图像更符合人的视觉特性、更有利于机器视觉。 展开更多
关键词 图像融合 多传感器融合 梯度塔形分解 图像处理
原文传递
一类新的超弹性-循环塑性本构模型 被引量:2
14
作者 孟令凯 周长东 +1 位作者 郭坤鹏 张晓阳 《力学学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第3期660-674,共15页
目前,很多经典的超弹性-有限塑性本构模型已被提出,但由于超弹性理论中中间构型的引入使得随动硬化法则相对复杂,故多数文献均采用的是经典的Armstrong--Frederick(A--F)随动硬化法则.本文基于已有的本构理论,利用多机制过程的概念拓展... 目前,很多经典的超弹性-有限塑性本构模型已被提出,但由于超弹性理论中中间构型的引入使得随动硬化法则相对复杂,故多数文献均采用的是经典的Armstrong--Frederick(A--F)随动硬化法则.本文基于已有的本构理论,利用多机制过程的概念拓展了Lion塑性变形分解理论,明确提出了多重中间构型的概念,并在此基础上,对经典理论中客观性的定义进行了概念上的推广,使其更好地适用于超弹性本构理论分析,同时提出了一类新的超弹性-有限塑性本构模型.这类本构模型满足热动力学法则,且可融合多种小变形循环塑性理论中常用的随动硬化法则(如经典的A--F模型,Chaboche模型,Ohno--Wang(O--W)模型以及Karim--Ohno(K--O)模型等),使得小变形理论中背应力的加法分解性质及其演化的临界面阶跃特性在大变形领域中均有所体现,故本文提出的本构理论可看作是小变形循环塑性模型在大变形理论中的扩展.本文最后以K--O模型为例,对推荐模型进行了详细探讨,并与相应的次弹性模型进行了对比. 展开更多
关键词 本构模型 客观性 变形梯度分解理论 随动硬化法则 循环塑性 结构分析
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叠前非局部平均滤波压制随机噪音 被引量:9
15
作者 胡新海 欧阳永林 +2 位作者 曾庆才 王兴 康敬程 《煤田地质与勘探》 CAS CSCD 北大核心 2014年第5期87-91,共5页
非局部平均滤波方法的去噪性能优异,但其在地震资料处理中的应用刚刚起步。该方法利用数据具有的结构冗余,以包含局部结构的小窗口或邻域为单元,利用局部结构相似性进行加权运算,增强有效信号,压制随机噪音。针对叠前地震资料数据量大... 非局部平均滤波方法的去噪性能优异,但其在地震资料处理中的应用刚刚起步。该方法利用数据具有的结构冗余,以包含局部结构的小窗口或邻域为单元,利用局部结构相似性进行加权运算,增强有效信号,压制随机噪音。针对叠前地震资料数据量大、噪音背景强、局部结构简单;原始非局部平均算法对每一点滤波,需要对数据体内所有点计算权系数后进行加权计算,计算量大,对强噪音背景适用性差等不足,对原始非局部平均算法进行了改进,主要包括:基于速度谱的搜索窗口分割;基于梯度域奇异值分解的局部结构相似集选择方法;基于相似集大小的自适应滤波参数选择方法。试验结果表明,该方法改进后对于叠前地震数据的随机噪声具有较好的压制作用。 展开更多
关键词 叠前非局部平均滤波 自适应加权 梯度域奇异值分解 预选择 去噪
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有效保持细节特征的快速非局部滤波方法 被引量:4
16
作者 许光宇 檀结庆 钟金琴 《计算机工程与应用》 CSCD 2012年第23期196-202,共7页
非局部均值滤波方法具有优异的去噪性能,但该算法计算复杂度太高,且滤波后图像有大量结构残留。研究了基于预选择的非局部均值滤波方法,并指出已有方法在提取图像子块特征方面的不足。利用梯度域奇异值分解提取图像子块的结构特征,提出... 非局部均值滤波方法具有优异的去噪性能,但该算法计算复杂度太高,且滤波后图像有大量结构残留。研究了基于预选择的非局部均值滤波方法,并指出已有方法在提取图像子块特征方面的不足。利用梯度域奇异值分解提取图像子块的结构特征,提出一种有效保持细节特征的快速非局部滤波方法。主要贡献有:(1)基于局部结构特征的鲁棒预选择方法;(2)相似集大小与滤波性能的关系以及相似子块的自动选取;(3)结构相似权系数的构造。利用欧氏距离的对称性进一步提高运行速度。实验结果表明,该方法在去除噪声的同时能有效地保持图像细节信息,取得滤波性能与运行速度之间较好的平衡。 展开更多
关键词 非局部滤波 梯度域奇异值分解 图像特征 预选择 结构相似权系数
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基于B(2D)~2PGNMF的ISAR像目标识别 被引量:2
17
作者 王芳 盛卫星 +1 位作者 马晓峰 王昊 《南京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第6期863-868,901,共7页
为了更好地利用逆合成孔径雷达(ISAR)像目标的局部空间结构信息和类别信息实现目标识别,该文提出了一种基于分块双向二维投影梯度非负矩阵分解(B(2D)2PGNMF)的ISAR像目标识别方法。采用基向量非负加权组合的形式构建目标像。将B(2D)2PG... 为了更好地利用逆合成孔径雷达(ISAR)像目标的局部空间结构信息和类别信息实现目标识别,该文提出了一种基于分块双向二维投影梯度非负矩阵分解(B(2D)2PGNMF)的ISAR像目标识别方法。采用基向量非负加权组合的形式构建目标像。将B(2D)2PGNMF分解得到的权向量作为特征,通过最近邻分类器完成五类飞机目标的识别。仿真结果表明:在相同的压缩率或相同的基矩阵维数下,二维投影梯度非负矩阵分解(PGNMF)算法比一维PGNMF算法具有更高的识别精度,分块投影梯度非负矩阵分解(BPGNMF)算法的识别结果优于PGNMF算法,B(2D)2PGNMF算法的识别结果优于双向二维投影梯度非负矩阵分解((2D)2PGNMF)算法。在相同的基矩阵维数下,二维PGNMF算法的压缩率高于一维PGNMF算法,BPGNMF算法所需的运行时间最长,(2D)2PGNMF算法的运行时间最短。该文方法在不影响运算效率的同时能获得较好的识别结果。 展开更多
关键词 逆合成孔径雷达 分块双向二维投影梯度非负矩阵分解 目标识别
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基于电路压缩的单开路故障快速分析算法
18
作者 骆祖莹 张昌明 +2 位作者 邢霄雄 甯青松 吴文川 《高技术通讯》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第11期1170-1175,共6页
基于多网格和等效电路这两种电路压缩方法,提出了一种电源线/地线(P/G)网络单故障高效分析算法,以有效地提高P/G网单开路电阻故障的测试效率。该算法包括3个算法步骤:先采用多网格方法和等效电路方法对电路进行大幅度地压缩,此过程具有... 基于多网格和等效电路这两种电路压缩方法,提出了一种电源线/地线(P/G)网络单故障高效分析算法,以有效地提高P/G网单开路电阻故障的测试效率。该算法包括3个算法步骤:先采用多网格方法和等效电路方法对电路进行大幅度地压缩,此过程具有快速与高精度的优点,再采用连续过松弛(SOR)求解算法求解剩余电路的电压分布,最后根据已知电压节点快速而精确地返算出被压缩节点的电压。实验数据表明:该算法具有精度高、算法复杂性低、应用范围广等优点。与通用的不完全乔勒斯基分解共轭梯度(ICCG)求解算法相比,该算法在保持较高精度(误差小于0.0276%)的前提下,速度可以提高106倍,同时还可以求解ICCG算法无法处理的测例。 展开更多
关键词 P/G网 连续过松驰(SOR) 开路故障 算法 不完全乔勒斯基分解共轭梯度(ICCG)
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ROBUST ACOUSTIC SOURCE LOCALIZATION FOR DIGITAL HEARING AIDS IN NOISE AND REVERBERANT ENVIRONMENT 被引量:1
19
作者 赵立业 李宏生 《Transactions of Nanjing University of Aeronautics and Astronautics》 EI 2010年第2期176-182,共7页
A new method in digital hearing aids to adaptively localize the speech source in noise and reverberant environment is proposed. Based on the room reverberant model and the multichannel adaptive eigenvalue decompositi... A new method in digital hearing aids to adaptively localize the speech source in noise and reverberant environment is proposed. Based on the room reverberant model and the multichannel adaptive eigenvalue decomposition (MCAED) algorithm, the proposed method can iteratively estimate impulse response coefficients between the speech source and microphones by the adaptive subgradient projection method. Then, it acquires the time delays of microphone pairs, and calculates the source position by the geometric method. Compared with the traditional normal least mean square (NLMS) algorithm, the adaptive subgradient projection method achieves faster and more accurate convergence in a low signal-to-noise ratio (SNR) environment. Simulations for glasses digital hearing aids with four-component square array demonstrate the robust performance of the proposed method. 展开更多
关键词 hearing aids acoustic source localization multichannel adaptive eigenvalue decomposition (MCAED) algorithms adaptive subgradient projection method
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基于波场分离的层析波形反演方法 被引量:5
20
作者 李志晔 李振春 +1 位作者 刘玉金 张凯 《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心 2016年第2期295-300,206,共6页
全波形反演是利用地震数据的所有信息对地下模型进行重建的重要方法。但是当采集地震数据缺失低频和远炮检距信息时,常规的全波形反演方法只能恢复地下模型的短波长成分。本文给出了一种利用梯度分解和重组增强波形反演中长波长更新量... 全波形反演是利用地震数据的所有信息对地下模型进行重建的重要方法。但是当采集地震数据缺失低频和远炮检距信息时,常规的全波形反演方法只能恢复地下模型的短波长成分。本文给出了一种利用梯度分解和重组增强波形反演中长波长更新量的方法,该方法将全波形反演梯度分解为层析项和偏移项,梯度的层析项主要更新模型参数的长波长分量,由传播方向相同的波场互相关得到,而偏移项更新模型参数的短波长分量,由传播方向相反的波场互相关得到。本文利用坡印廷矢量进行波场分离进而将梯度分解,在将两项重组后得到层析项加强的新梯度。数值测试结果表明,这种基于波场分离的层析波形反演方法在常规全波形反演方法难以收敛时能收敛到准确的结果。 展开更多
关键词 波形反演 波场分离 梯度分解 坡印廷矢量 梯度重组
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