离散H_∞滤波系统最优范数计算的特征值算法

基于Riccati方程解的存在条件 ,建立了离散系统H∞ 滤波问题的最优范数γopt与相关的Hamiltonian差分方程一阶特征值 ,以及矩阵广义特征值问题一阶特征值之间的对应关系 .根据这一关系可以用求解特征值问题的算法计算最优H∞ 范数 .由于仅需计算一阶特征值 。

改进的自适应特征值分解声源定位算法研究

麦克风阵列室内声源定位,常用声达时间差定位技术。本文针对估计时延的自适应特征值分解算法收敛速度慢,时延估计精度较差,麦克风较多等问题,提出一种改进的自适应特征值分解时延估计算法,采用单源多元混响模型,将混响效应描述为室内冲激响应滤波器对信号的滤波过程,估计不同阵元的冲激响应抑制混响,根据冲激响应峰值计算时延。通过引入最小均方牛顿算法,加快了AED算法的收敛速度。给出了对声源进行三维定位的三麦克风阵列结构,实际测试结果表明,改进算法与三麦克风阵列的定位方法对声源的定位更加准确。

面向海量目标源代码数据比对样本的源代码特征值提取算法

本文提出了在面向海量目标源代码数据比对样本场景下对软件同源性检测技术提出的新的技术挑战,同时,对目前已有的同源性检测技术进行探讨,介绍了一种源代码特征值提取算法来满足检测需求,在此基础上对检测系统进行了设计,并从检测准确性、存储容量方面验证了算法的实际效果和可行性。

基于最大最小特征值之差的频谱感知技术研究

频谱感知技术是认知无线电系统的关键技术之一,该文基于阵列天线理论,利用并分析接收信号相关矩阵,并以其最大与最小特征值之差作为检验统计量,进而判断主用户是否存在,实现频谱感知。理论分析和仿真结果均表明,此方法的感知性能明显优于能量检测算法,并且有效地解决了噪声不确定度对检测性能的影响。

矩阵特征值求解及其在图像压缩中的应用

在简单阐述了矩阵特征值的数值求解理论之后,介绍了几种常用的求解矩阵特征值的方法,并最终将特征值计算应用到图像压缩中。

基于模糊模式识别的抽油井示功图判别算法研究

针对有杆抽油井示功图诊断分析问题,研究特定故障情况下示功图特征值算法。把示功图数据通过傅里叶变换由空域转换成频域形式,仅保留较低频率上的系数a0、a1、b1,并将其作为特征值。根据所得到的特征值结合模式识别算法能够实现有杆抽油井示功图快速准确的识别和分类。实际应用表明,利用基准示功图28种类型的特征值的选取,计算出每种示功图的特征矢量,并保存到特征库中。对给定示功图特征值进行模式识别,即可得出该图隶属于哪种模式。

普通光照下叶片图像特征信息抽取

在光照不均匀,存在阴影以及存在背景小杂色块干扰的图像中准确辨识出叶片图像,并将其显著特征抽取出来是叶片图像特征的研究重点。对实际叶片图像的处理,提出了先综合利用图像边界探测算法以及连接线、连通域抽取及变形算法确认叶边缘和叶脉图像,去除了光影,杂色轮廓的干扰,接着综合利用Hough变换、角点检测等算法来抽取树叶叶形,叶脉特征。实验中利用SVM(Support Vector Machine,支持向量机)算法对抽取特征进行分类测试,分类正确率超过了90%。

利用自适应算法的改进方法来研究信干噪比的方法研究

本文将智能天线、自适应滤波等概念融入感知无线电中,着力将自适应滤波、智能天线技术初步应用于感知无线电中,能达到有效抑制非授权用户对授权用户的干扰的目的。在人们提出的基于特征值的算法的基础上,进一步提出ADV算法,使感知系统的性能得到改善。

实值GEESE算法对相干信号的DOA估计

本文基于信号子空间特征向量的广义特征值算法(Generalized Eigenvalues Utilizing Signal Subspace Eigenvectors,GEESE),结合空间平滑技术和实值分解技术,提出一种实值GEESE算法。通过结合空间平滑技术,较好的解决了信号源相关的来波方向(DOA)估计问题;通过结合实值分解技术,降低了计算量,并且提高了算法的精度。计算机仿真结果表明,采用了实值技术的算法对相干信号的DOA估计有估计精度高,计算量小的特点。

八点算法的降维EVD技术

传统的应用于双视图三维复原的八点算法使用标准特征值分析(EVD)算法。通过统计分析可知,该技术存在估计偏差大和均方误差都大的缺点。其产生原因是数据噪声的有色性和自相关函数矩阵的条件数过大,因此白化数据噪声和正则化变换是提高性能的有效措施。通过理论分析和计算机仿真实验,表明文中所给出的降维EVD技术固有地同时具备噪声预白化功能和数据正则化功能,因此它能给出均方误差相当小的无偏估计。由于它无须进行预白化变换或正则化变换,并把最优化过程的维数从9降为4,所以它还具有计算快速、实现简单方便的优点。

深空组阵算法合成性能对比分析研究

特征值（Eigen）算法和Sumple算法是2种可应用于深空天线组阵的信号合成算法。首先讨论了深空组阵合成的原理和算法评价准则;然后分析了基于Eigen的快速迭代算法PMFM（proposed matrix free method）,并基于PMFM提出一种快速迭代方法——C-PMFM算法,利用C-PMFM单次迭代原理,探讨了Sumple算法与Eigen算法的关系;最后详细仿真并比较了2种算法的合成性能。仿真结果表明：Sumple算法具有极快的收敛速度,适用于长积分时间条件下的组阵合成;C-PMFM 5次迭代算法虽所需的计算量更大,但具有比Sumple算法更优越的低信噪比合成性能。

一种新的基于特征值融合的重力辅助导航适配区选择方法

重力匹配辅助导航定位系统中,有效地进行适配区选择可以得到更高精度的匹配定位结果,也可为航迹设计和航行规划提供参考。计算特征值是实现适配区选择的主要方法之一,目前的特征值方法主要有信息熵法、绝对粗糙度法、平均重力变化法(AGD)以及双近邻模式法等。通过仿真试验分析了各个特征值与对应的适配区及匹配定位效果的关系,结果表明这几种基于单个特征值的方法各有优缺点。因此,提出一种新的基于特征值融合的重力匹配适配区选择方法,综合已有特征值方法的优势,得到新的特征值计算方法。对比试验结果表明:相比现有单一的特征值方法,新方法和匹配定位结果有更好的相关性和对应性,可以更加准确有效地对重力适配区进行划分和选择。

噪声与共振环境下的数字助听器鲁棒声源定位法(英文)

提出了一种噪声与共振环境下的数字助听器鲁棒声源定位方法,该方法基于房间共振模型和多通道自适应特征值分解算法,利用自适应次梯度投影方法迭代地估计声源至各麦克风的脉冲响应系数,从而获得各麦克风对的时延差,并利用几何方法计算声源位置。针对眼镜数字助听器四元麦克风方阵的仿真表明,所提出的自适应次梯度投影方法在强噪声环境中的鲁棒性和定位精度优于传统NLMS算法。

基于改进加权马尔科夫链的兰州市空气质量预测

近年来城市空气污染问题逐渐成为社会关注的焦点,科学合理地预报城市空气质量不仅能为政府的环境管控措施提供依据,对预防大气污染灾害也具有重要的意义。以空气质量等级预测为切入点,针对单一AQI指标序列波动性大、预测信息不完善的缺陷,引入模糊级别特征值算法和空气质量指数评价方法,对兰州市8月份的小时、日空气质量等级和首要污染物进行预测分析。结果表明:改进加权马尔科夫链对兰州市AQI的预测结果与实际变化趋势较为一致,其预测时间越短,预测效果相对越好,且日预报较小时预报的效果好。该模型预测AQI等级和首要污染物的平均准确率为85.96%、79.07%。其中,PM_(2.5)、PM_(10)、NO_2、CO、O_3和SO_2的空气质量等级的平均预测准确率为84.75%、86.56%、88.71%、100%、94.56%和100%。该方法较适合预测城市的短期空气质量状况,在空气质量预报服务和预报产品中有一定的应用价值。

图形推演中线状目标的爬行效果研究

简述了图形推演的定位和系统结构,重点研究了线状目标爬行效果的实现,提出了基于特征值的中心线生成算法和基于非线性系数的曲线拐点生成算法。实际应用结果证明了该研究成果的有效性和实用性。

实时路况信息共享与查询系统的设计

设计了一种智能终端的实时路况信息共享与查询系统。系统采用客户机/服务器和浏览器/服务器架构模式,利用关键技术PHP和JAVA,搭建了微信平台、网站服务平台和APP客户端,运用四重特征值信息过滤算法和路况信息匹配算法进行信息处理。实验表明,该系统可实现路况信息上报和3km内路况查询。