快速收缩复合训练对中学生灵敏素质影响的实验研究——以天津市第四十二中学为例

快速伸缩复合训练与增强式训练具有相似性,即通过离心—向心收缩,在尽可能短的时间内使肌肉达到最大力量的练习,是迄今为止发展爆发力、提高肌肉反应速度、提高训练水平和竞技能力的重要理念和方法。同时,快速伸缩复合训练方法简便、效果明显。本文运用文献资料法、专家访谈法、实验法和数理统计法,对快速收缩复合训练对中学生灵敏素质的影响进行研究,结果发现,实验组学生在"米"字跑、六边形跳跃、左折返冲刺跑、右折返冲刺跑、左侧滑步急转冲刺跑、右侧滑步急转冲刺跑这6项测试中与对照组学生的差异性十分显著;快速收缩复合训练对提高急停、急转以及变向和肌肉控制能力有较好的帮助,同时能够较好地指导灵敏素质训练。

快速收缩复合训练对于提高竞技健美操运动员下肢力量的研究综述

快速收缩复合训练是一种尽可能在短的时间内使肌肉达到做最大力量的练习方法.这种承载着速度力量的能力就是爆发力,对大部分的体育项目都有着非常重要的意义.本研究通过探讨分析快速收缩复合训练对于提高健美操运动员下肢力量作用,寻找更适合提高我国竞技健美操运动员的下肢力量训练的方法.

基于FCM及快速迭代收缩阈值算法的平面ECT图像重建

为提高平面阵列电容成像系统的成像精度,提出一种基于模糊C均值聚类(FCM)进行数据优化的快速迭代收缩阈值算法(FISTA)。根据平面阵列电容数据的特点,首先利用FCM算法对测量电容值进行分类,保留有效电容值,实现电容向量降维;然后利用离散小波基(DWT)对灰度值进行稀疏表示,并建立L1正则化模型,采用FISTA进行求解,以实现图像重建;最后将FCM处理后的电容值分别用于Landweber算法、Tikhonov算法进行重建对比。仿真与实验结果表明,该算法重建图像的平均相对误差约为0.0527,平均相关系数约为0.9422,均优于其它算法,且重建图像伪影较少,更接近真实情况;因此,所提算法具有更好的重建效果。。

快速迭代收缩阈值声源识别算法及其改进

近场声全息是一种主流的声学成像技术,在技术实践中可以有效实现声源定位。等效源法可用于修正声源不同数值模型的l2范数正则化逆问题和l1范数正则化逆问题。为了提高传统等效源法的分辨力,减少旁瓣"鬼影",提出了一种高阶波束形成改良快速迭代收缩阈值声源识别算法mIFISTESM-v,该方法是在改进的快速迭代收缩/阈值等效源法与高阶波束形成方法相结合的框架下发展得来。通过单声源定位和相干声源定位的分辨力分析的数值模拟以及实验验证了该方法的实用性,结果表明,所提出的方法能较好地达到声源识别及定位的效果,该方法所得主瓣区小于0.002。

图像压缩感知的双收缩快速迭代算法

针对传统图像压缩感知重构算法重构质量差及时间复杂度大的问题,提出一种双收缩快速迭代算法。通过引入阈值和正则化参数的双收缩,逐步迭代恢复图像信号,以加快收敛速度,改善重构质量。仿真结果表明,与传统阈值迭代算法相比,该算法重构图像的峰值信噪比较高,在低采样率下运行时间较少。

快速收缩复合训练在400m障碍教学中的应用研究

本文主要通过文献资料法、访谈法、问卷调查法、实验法和数理统计法等研究方法,结合部队院校现有的教学条件、400m 障碍的技术特点、动作结构、运动模式,设计了一系列快速收缩复合练习手段,并运用到某军校两年制士官学员 400m 障碍教学课的实践中,从而提高学员的学习效果及教员的教学效果,为院校400m 障碍教学的组织实施提供新的思路与借鉴。

改进变步长快速迭代收缩阈值算法

图像复原问题是图像处理中的一项重要研究内容,解决图像复原问题,往往涉及到大量的数据集和未知信息。为了解决此类高维数据优化问题,前向后向算法提供了简洁、实用的方法。快速迭代收缩阈值算法是在前向后向算法的基础上加入了全局加速算子,一定程度上提高了算法的收敛速率。但是,快速迭代收缩阈值算法在解决最小值优化问题时,采用的是固定步长因子,限制了算法的收敛速率。针对该问题,结合Barzilai-Borwein算子提出一种改进的变步长算法。改进算法在每次迭代中利用前两步的迭代信息更新步长因子,加快了算法的收敛。将该算法应用于压缩感知和图像去噪中,数值实验结果表明:该算法改进了原算法的收敛速率。因此,改进变步长快速迭代收缩阈值算法不仅提高了算法的效率,同时提高了信号复原的信噪比。

应用快速POCS算法的非均匀地震数据重建

凸集投影(Projection on Convex Sets,POCS)算法已经成功地应用于地震数据重建,灵活且简单。然而该算法要求重构数据必须是在规则网格上进行,由于障碍物等因素导致实际采集数据偏离预设网格点,重构效果不佳,且该算法的收敛速度仅为O(1/k),其中k为迭代次数。针对以上问题,首先构建了非均匀网格地震数据正演模型;然后从快速迭代收缩阈值算法(Fast Iterative Shrinkage Thresholding Algorithm,FISTA)出发,推导并提出了基于曲波变换的快速凸集投影算法(Fast POCS,FPOCS),该算法保留了迭代收缩阈值算法(ISTA)的计算简单性,具有全局收敛速度O(1/k^(2));是一种快速的地震数据重构方法;最后通过模拟和实际数据处理验证了本文方法的有效性。

基于快速迭代收缩阈值算法识别移动荷载

在桥梁设计规范中,移动力对活载构件起着重要的作用。然而,由于移动力的变化是在时间和空间上同时发生的,很难直接测量车辆和桥梁之间的相互作用力。因此,开发一些间接鉴定方法是有益的。间接法是根据已知桥梁动力特性和实测的实际动力响应计算动力。与直接法的成本相比,间接法的成本较低。考虑一类迭代收缩阈值算法(ISTA)来解决信号中出现的线性逆问题。这类方法可以看作经典梯度算法的扩展,因其简单而便捷,足以解决大规模问题以及有密集的矩阵数据,但这类方法收敛速度也很慢。本研究提出了一种新的快速迭代收缩阈值算法,FISTA算法保持了ISTA算法的计算简单性,且具有全局收敛速度快的优势,在理论和实践上都得到了显著的改善。

基于知识共享的高比例可再生能源系统发电控制

具有不确定性的可再生能源并网比例提高使得系统状态变化多样性,增加系统准确控制难度,促使系统能源协同调度。文中首先提出了一种参数知识共享算法,通过共享深度神经网络参数来提高计算速度和准确性。然后,构建双层联动发电控制框架,运用参数知识共享算法,通过对相似求解目标之间的参数迁移,提高深度神经网络参数设置的计算速度和准确性,对各类型储能进行指令分配,运用提出的区间快速收缩算法对各类型储能进行指令分配。最后,一个含高比例可再生能源电力系统的实验结果表明:所提算法较对比算法在频率偏差平均值和成本上分别降低了22.5%和3.77%。

基于改进FISTA的高分辨率声源定位方法

为提高快速迭代收缩阈值算法(Fast Iterative Shrinkage-Thresholding Algorithm,FISTA)在反卷积波束形成中的空间分辨率以及计算速度,采用基于快速傅里叶变换的声学模型,引入过松弛方法和“贪婪”重启策略,提出两种改进的快速迭代收缩阈值算法,即基于快速傅里叶变换的过松弛单调快速迭代收缩阈值算法(Over-relaxed Monotone Fast Iterative Shrinkage-Thresholding Algorithm based on Fast Fourier Transform,FFT-OMFISTA)和基于快速傅里叶变换的“贪婪”快速迭代收缩阈值算法("Greedy"Fast Iterative Shrinkage-Thresholding Algorithm based on Fast Fourier Transform,FFT-GFISTA),并应用于反卷积波束形成的求解过程中。设计了单声源和双声源的仿真与实验,验证了所提算法的有效性与优越性。结果表明,两种所提算法都具有良好的性能,都能在声源定位中实现更高的空间分辨率以及更快的计算速度。

牙支抗式与骨支抗式矫治早期骨性Ⅲ类错[牙合]畸形的效果比较

目的:比较应用牙支抗式(FM)与前腭旁正中区域微螺钉种植支抗(MSI/FM)的Hyrax结合上颌前方牵引装置矫治替牙期及恒牙列早期上颌骨发育不足的骨性Ⅲ类错[牙合]畸形的效果。方法:将18例上颌骨发育不足的早期骨性Ⅲ类错[牙合]畸形患者随机分为2组(n=9),分别采用FM的Hyrax结合上颌前方牵引治疗方案(FM)和用MSI/FM支抗的Hyrax结合上颌前方牵引装置的治疗方案(MSI/FM)。两组均以交替快速上颌骨扩张和收缩(Alt-RAMEC)的方式结合双侧约3.92 N、相对于平面向前、向下30°的前方牵引力,纠正骨性Ⅲ类错[牙合]畸形。通过Lortho头影测量软件对两组矫治前后的头颅侧位片进行描画重叠并分析矫治前后头影测量指标的变化。结果:矫治后两组患者的软组织侧貌和Ⅲ类错[牙合]均得到明显改善,MSI/FM组患者的平均矫治时间较短。FM组在以下测量指标中T0和T1之间存在显著差异(P<0.05):SNA、ANB、Co-A、Co-Gn、 Wits、S-Go、Na-Me、MP、 U1-SN、UADH、LADH、Overjet、UL-EP增加,U1-L1减小。MSI/FM组在以下测量指标中T0和T1之间存在显著差异(P<0.05):SNA、ANB、Co-A、Wits、Na-Me、MP、Y轴角、U1-SN、Overjet、UL-EP增加,SNB、Co-Gn-Co-A、S-Go/N-Me、U1-L1、L1-MP减小。结论:FM和MSI/FM分别与Hyrax结合上颌前方牵引装置矫治早期骨性Ⅲ类错[牙合]畸形均可得到显著的治疗效果;MSI/FM组平均矫治时间较短、骨性效应较显著、牙性代偿较轻,上颌综合长度向前生长明显、下颌生长方向改善明显、上前牙代偿性唇倾较轻。

基于重启策略的快速迭代收缩阈值算法的荧光分子断层成像重建

提出一种改进的快速迭代收缩阈值算法(FISTA)来求解荧光分子断层成像(FMT)目标函数,并采用重启策略搜索步长,在迭代中提供合适的Lipschitz常数,从而加快FISTA的收敛速度。数值仿真实验和真实小鼠实验结果表明,与经典的FISTA对比,基于重启策略的快速迭代收缩阈值算法(R-FISTA)能够在保证FMT重建精度的同时加快重建速度。

FISTA框架下基于构造导向空变中值滤波的含异常噪声地震数据重建

受实际环境、采集成本等因素的制约,野外观测的地震数据经常出现不规则缺失的现象.为了给后续地震资料处理和成像提供完整的数据,势必要对缺失地震道进行插值重建.基于稀疏变换的插值方法被广泛用于地震数据重建,但传统的基于稀疏变换的插值方法对异常噪声非常敏感,当采集数据中存在异常噪声时会严重影响该方法的重建精度.为了克服这一问题,本文在快速迭代阈值收缩算法(FISTA)框架中引入构造导向中值滤波技术,提出了一种能同时压制异常噪声并对缺失地震道进行高精度重建的插值方法.该方法在FISTA的每次迭代中都对地震信号沿其局部倾角方向进行中值滤波以衰减异常噪声并最大限度地保护有效信号不被损害.得益于此,新方法可对含异常噪声的欠采样地震数据进行高精度重建.模型和实际数据测试均表明,当采集数据存在异常噪声时,新方法在插值精度和稳定性方面均优于传统稀疏促进插值方法.

基于深度展开网络的SFGPR压缩感知成像方法

针对频率步进探地雷达(SFGPR)传统压缩感知成像方法中参数选取敏感、成像精度较低的问题,提出一种基于深度展开网络的SFGPR压缩感知成像方法。该方法首先将快速迭代收缩阈值算法的迭代过程映射到深度网络架构中,然后加入卷积神经网络模块作为成像区域的稀疏表示及其逆过程,需要手动调整的参数设置为可学习的网络参数,最后使用经过杂波抑制的降采样回波数据对网络进行训练和测试。仿真和实测数据处理结果表明该方法能够在无需人工调优参数的情况下,提高地下目标的成像精度。

求解图像分割模型的快速梯度投影算法

针对带约束条件的凸图像分割模型,提出一种快速数值实现算法。该算法在梯度投影算法的基础上结合了快速迭代收缩算法的加速收敛策略,利用正交投影处理不等式约束条件,避免了一般罚函数方法所带来的处罚项的不规则性;同时采用对偶方法来避免全变分项的非光滑性和高非线性性。实验结果表明了所提出算法的有效性和在收敛速度上的优越性。

地震资料快速两步插值算法

为了提高插值效率以及选择最优的插值方案,基于凸集投影(POCS)算法和迭代阈值(IST)算法的分析公式,在前人的基础上发展了快速迭代收缩阈值(FIST)算法和快速凸集投影(FPOCS)算法。基本思想是:将前一步的插值结果与前两步的插值结果通过线性算子进行线性组合,得到迭代收缩算子;通过插值算法进行插值。同时引入质量控制新准则,提高了计算效率和精度。使用IST、POCS、FIST和FPOCS等算法分别对由Seismic Lab建立的四层地震模型、Marmousi模型的不完整地震数据进行插值,筛选出最佳的阈值策略,并最终由实际地震资料进行验证。结果表明:阈值指数递减策略较恒阈值、阈值线性递减、数据驱动阈值等策略获得的插值结果的信噪比更高;结合终止准则,最大迭代次数为35~50时,即可获得较好的插值效果。

基于混合快速共轭梯度法的有限差分对比源反演

有限差分对比源反演(FDCSI)是一种解决逆散射问题的方法,该方法在反演中背景模型保持不变,只进行一次全正演计算,减少了计算量。FDCSI将逆散射问题转化为优化问题,采用常规共轭梯度法优化目标泛函,但收敛速度较慢,影响反演效率。为此,在研究频率域声波方程有限差分对比源反演方法的基础上,提出了基于混合快速共轭梯度法的有限差分对比源反演方法,提高了反演效率。混合快速共轭梯度法是在快速迭代收缩阈值算法基础上改进得到的优化方法,该方法适用于有限差分对比源反演,在不增加单次迭代计算量的基础上加速目标泛函收敛,保证了对比源反演算法的快速稳定收敛。

基于全变分正则最大后验估计的高光谱图像亚像元快速定位方法

针对高光谱亚像元定位应用中光谱解混这一病态问题的求解,改进了结合空间分布先验全变分(TV)的最大后验估计(MAP)光谱解混模型,以保证算法的可扩展性和解的唯一性.同时,针对TV先验固有的非线性特性导致的求解过程繁琐的问题,提出了一种快速求解算法,将原始复杂的非线性运算转化成几步较简单的有闭合解的运算,对这些子问题结合运用快速迭代收缩阈值算法(FISTA)和分裂Bregman算法来分别求解.结果表明,提出的新方法保持了与传统梯度下降方法相一致的定位精度,但将迭代速度提高了10倍以上,具有更高的运算效率.

西北太平洋热带气旋尺度变化过程中降水云系的演变特征及其作用

基于2007~2016年热带降水观测计划(TRMM)和全球降水观测计划(GPM)的卫星降水资料、最佳路径(IBTrACS)数据集和多平台TC风场资料(MTCSWA),根据西北太平洋(WNP)热带气旋(TC)的七级风圈半径(R17)变化速率将其分为尺度快速扩张(RE)和尺度快速收缩(RC)事件,主要研究RE和RC事件不同时期中TC外核区的降水云系演变特征及其影响R17变化的物理机制。研究结果表明:(1)RE事件中TC外核区的降水强度明显高于RC事件,说明TC外核区的降水强度对R17扩张具有重要作用;且RE事件前期强降水分布较RC事件更松散,这是区分RE和RC事件的一个前期信号;(2)TC外核区在RE和RC事件中降水的共同特征表现为:层云(对流)降水的强度小(大),面积大(小),主要加热中高层(中低层)大气,层云降水和对流降水的标准化降雨率数值相当;差异为:RE事件中TC外核区前、中、后期的降水面积、降水强度和标准化降雨率都高于RC事件;(3)RE事件中TC外核区不仅惯性稳定度大,且非绝热加热大,因而风场动能大,有利于尺度扩张;动能的增强还有利于低层入流的发展,促进R17的扩张和对流单体的发展。