几个基于映射表的彩色图像快速处理算法

提出了基于映射表的彩色图像变换思想。在图像处理之前预先建立象素颜色分量在给定变换下的映射值表 ,再逐一将各象素分解为红、绿、蓝颜色分量 ,并直接在映射值表中查找得到颜色分量的变换结果 。

基于嵌套阵的宽频带恒定束宽快速处理算法

针对宽频带阵列信号处理中的恒定束宽波束形成问题,本文首先分析了几种常见的实现方法,然后重点介绍了基于嵌套阵的组合滤波算法,并指出该算法在多倍频程实时处理应用中面临计算资源不足的限制。本文的重点是在分析原有算法的基础上,对基于嵌套阵的组合滤波算法提出了一系列的改进,改进后的算法在保证精度的前提下,对七倍频程嵌套阵信号的处理时间缩短为原型算法的3.25%。经过试验验证,其处理速度、处理精度以及波束恒定效果都满足设计和使用要求。

基于信息继承的快速分层处理算法研究

分析了现有STL(STereoLithography)模型分层处理算法的优缺点 ,并在此基础上提出了一种基于信息继承的加快分层处理速度的算法 .该算法根据三角形面片的最小z坐标建立了分层关系矩阵 ,利用该分层关系矩阵可大大提高搜索与分层平面相交的三角形面片的搜索效率 ,从而提高了分层算法的效率 .该算法不但吸取了现有分层处理算法的优点 ,而且在计算第Ⅰ层的轮廓线时 ,继承和充分利用了第Ⅰ 1层已经有的几何邻接关系 ,加快了轮廓线的生成速度 .实际应用表明 ,该算法高效、稳定、可靠 .

聚类分析的快速预处理算法

大多数聚类算法都很耗时。但在某些特殊情况下,数据点能被明显的分为几块,块间距离很大。对每一块中的点分别做聚类运算将比一次对所有数据点聚类快很多。文章将介绍一种快速预处理算法,它能根据给定的阈值方便地把点分块。尽管分割不很精确,但是作为预处理手段,这种分割算法在某些特殊情况下对其他聚类算法有很大帮助。与大多数聚类算法相比,在此预处理过程中的时间开销很小,基本可以忽略不计。

基于快速数据分组处理方法的改进研究

数据分组处理方法(GMDH算法)是一种模拟大脑辨识复杂非线性系统的算法。这种算法在对数据进行分组处理时具有较明显的优势。但是处理大数据时,当取恰当终止拟合条件,GMDH算法又显得比较弱势。为此从GMDH运算的本质去解决算法的效率问题,给出了一种结合快速求解逆矩阵以达到快速求解拟合方程的目的的算法,并且利用外推准则,合理选取拟合结束条件及快速选择最佳模型的方法。在不改变GMDH算法准确度的情况下,研究了如何提高GMDH算法的计算效率。