关于FFT算法流图的记忆方法

数字信号课中要求熟练掌握有关按时间抽取(DIT)的FFT算法(库里-图基算法)和按频率抽取(DIF)的FFT算法(桑德-图基算法),本文从这两个方面总结整理了这两种算法的记忆方法,帮助读者在学习FFT的算法流图后快速熟练记忆此流程图。

针对大规模动态图流三角形计数的边哈希分布式抽样算法

三角形计数是大图分析的一个经典问题,近年的研究工作主要集中在针对静态流式图的三角形数量估计上,相关流式图抽样算法只能处理边的插入操作,无法处理边的删除操作;而现有的动态流式图抽样算法估计准确性又偏低.针对上述问题,提出了基于边哈希分配的分布式抽样(edge hashing assignmentbased distributed sampling,EHADS)算法,它是一个用于估计动态流式图中三角形数量的分布式流算法,可以快速准确地估计动态流式图中的全局三角形数量以及每个顶点的局部三角形数量.EHADS算法只对输入的图流进行1次处理,并在多台机器上对边进行抽样.与先进的单机流算法相比,EHADS算法具有2点优势:1)在相同样本容量的情况下,EHADS算法以更短的运行时间获得了更小的估计误差,估计全局三角形数量的误差平均降低了31.79%,估计局部三角形数量的误差平均降低了23.35%;2)EHADS算法能够提供流式图中三角形数量的无偏估计,并且严格的数学证明显示该无偏估计具有更小的方差.

电-气互联系统预测-校正型仿射能流算法

综合能源系统能流耦合渐趋紧密,与此同时可再生能源和负荷需求的强不确定性对系统能流分析提出了挑战。因此,提出一种电-气互联系统(IEGS)仿射型区间能流算法,在仿射能流计算结果中保留噪声元特征,通过噪声元系数分析各独立不确定因素对系统状态变量的影响程度。建立电、气子系统仿射模型及能流方程。提出基于域收缩思想的IEGS预测-校正型仿射能流算法,根据灵敏度对状态量的解域进行保守的预测,并构建优化模型对解域进行压缩校正。同时,采用多能流分布式迭代方法进行求解,其无须考虑复杂耦合网络中的多能流计算顺序。最后通过仿真验证了所提方法在保守性、计算效率方面的优势,并量化分析了不确定因素对系统状态量的影响。

自适应分块的改进最小费用网络流解缠算法

相位解缠是进行精确差分干涉测绘的关键步骤,在相位解缠算法中,最小费用网络流(MCF)是当前常用的算法,该算法具有精度高、限制残差点误差扩散、优先将误差限制在低相干区域的优点,但随着残差点数量的增多,其计算效率也随之降低。改进的MCF算法通过对其做分块,有效提升了算法效率,但块尺寸的选取影响最后的准确度与效率。本文提出一种自适应分块的改进MCF解缠算法,通过自适应寻优的方式选取合适的分割块,将相干性较高的点集中在同一块内,使得在准确度不受过多影响的情况下有效地提升算法效率。

改进肤色模型和光流算法的人脸检测方法

人脸检测具有很高的实际应用价值,例如在身份识别、视频监控等领域的应用也越来越广泛,其检测的方法多种多样。为解决视频序列中的人脸检测问题,总结了肤色模型和光流算法的优缺点,融合二者优势,提出了改进的基于肤色模型和光流算法的人脸检测算法。该方法在一定程度上解决了人脸旋转、部分遮挡、表情变化和光照对人脸检测和跟踪的影响,具有较强的鲁棒性。

基于流挖掘算法的飞机液压管路裂纹泄漏故障监测研究

飞机液压管路是飞机液压系统中非常重要的组件,其出现裂纹故障将导致飞机出现严重的安全故障。针对循环压力冲击下的液压管路裂纹泄漏故障诊断,在飞机液压管路动力学分析的基础上,设计了循环压力冲击下裂纹故障检测多模式拓扑结构,通过流挖掘算法提取飞机液压管路裂纹泄漏故障特征来实现故障诊断,在试验台架中真实模拟飞机液压管路裂纹泄漏故障来验证故障监测方法的可靠性。试验结果表明,采用流挖掘算法的故障诊断方法能够快速的监测出飞机液压管路的裂纹泄漏故障。

结合光流算法与注意力机制的U-Net网络跨模态视听语音分离

目前多数的视听分离模型,大多是基于视频特征和音频特征简单拼接,没有充分考虑各个模态的相互关系,导致视觉信息未被充分利用,该文针对此问题提出了新的模型。该文充分考虑视觉特征、音频特征之间的相互联系,采用多头注意力机制,结合稠密光流(Farneback)算法和U-Net网络,提出跨模态融合的光流-视听语音分离(Flow-AVSS)模型。该模型通过Farneback算法和轻量级网络ShuffleNet v2分别提取运动特征和唇部特征,然后将运动特征与唇部特征进行仿射变换,经过时间卷积模块(TCN)得到视觉特征。为充分利用到视觉信息,在进行特征融合时采用多头注意力机制,将视觉特征与音频特征进行跨模态融合,得到融合视听特征,最后融合视听特征经过U-Net分离网络得到分离语音。利用客观语音质量评估(PESQ)、短时客观可懂度(STOI)及源失真比(SDR)评价指标,在AVspeech数据集进行实验测试。研究表明,该文所提方法与纯语音分离网络和仅采用特征拼接的视听分离网络相比,性能上分别提高了2.23 dB和1.68 dB。由此表明,采用跨模态注意力进行特征融合,能更加充分利用各个模态相关性,增加的唇部运动特征,能有效提高视频特征的鲁棒性,提高分离效果。

电–热综合能源系统仿射型区间多能流算法

针对综合能源系统区间能流算法仅能分析多个不确定性因素共同作用的结果,而无法量化分析各不确定性因素的传递过程及其对系统状态量影响的不足。该文采用仿射算术建立系统不确定性模型,提出电热综合能源系统仿射型区间能流算法。首先,基于泰勒公式简化热网温度方程,建立仿射形式的热网温度传递模型,进一步地,计及耦合元件的不确定性,建立电热综合能源系统仿射模型。在此基础上,考虑管道流量约束进行多源互补,提出热网仿射能流前推回代算法;同时,以耦合元件的仿射功率作为电热网络间的边界条件,提出电热互联系统仿射能流的并行迭代方法。最后,基于IEEE33节点配电网与23节点配热网构成的电热互联系统,分析不同节点负荷变化对系统状态量的影响程度以及电–热系统之间的交互影响过程,验证该文所提方法的可行性和优势。

基于DBSCAN算法的无人机光流测速方法

针对在无人机视觉导航、定位过程中进行光流计算时,光流矢量易受前景运动物体影响造成测速精度下降的问题,基于DBSCAN算法提出了一种光流测速优化方法。该方法使用Lucas-Kanade光流算法对SURF特征描述子进行光流跟踪后,计算出稀疏光流。采用DBSCAN算法对光流数据进行聚类处理,根据速度的一致性剔除光流数据中的干扰项。采用卡尔曼预估器对数据进行进一步处理,实验结果表明,该优化方法可以有效地减少前景运动物体对无人机光流测速的影响,提高无人机测速的精度。

深层地热能丛式多分支U型井采热技术及传热算法

深层地热能是一种分布广、资源量大具有发展前景的可再生新能源,当前的主要开采方法有增强型地热系统(EGS)、环绕式井筒换热系统(AGS)、断层带流体循环开采和同轴套管开采法,但存在采热功率不稳定、地震风险高和采热效率低等难题。针对当前深层地热开采技术面临的瓶颈问题,本文以开采过程只有能量交换而没有物质交换为原则,以深层干热岩地热规模化可持续稳定开发为目标,提出了深层地热能丛式多分支U型井采热方法(UMW-DGS)及关键技术,在此基础上建立了井筒轴对称热传导模型,以青海共和盆地恰卜恰深部干热岩储层为背景,提出了高温高压岩石热导率测试新方法,计算了在定井径条件下井周温度场和采热功率的时空演化规律,分析了温度差、热导率和井径等3个敏感因素对采热功率的影响。此外,针对UMW-DGS定解问题,研发了基于有限体积法(FVM)的三维热流固耦合数值算法,研究了UMW-DGS单水平井段换热效率和在不同泵注量条件下温度场时空演化。通过分析不同流量的有效换热量、换热时长和功率发现:泵注流量的增加会导致有效换热能量和有效换热时长的降低,并且使有效换热功率先增加后减少。研究结果表明,深层地热能开发需要在平衡换热温度和功率的条件下设计注入排量,从而得到最优的换热效果。

融合中值滤波与光流算法的云团跟踪算法

【目的】针对现有的云团跟踪算法存在跟踪速率低、云团滤波边缘信息丢失、云团跟踪定位不准等问题,结合优化的中值滤波算法,提出一种融合中值滤波与光流算法的云团跟踪算法。【方法】首先对太阳的位置进行定位,采用红蓝阈值比分割图像,用优化的中值滤波算法滤除噪点后,检测云块及其质心坐标;然后对云图序列进行光流处理,实现对云块的精确检测与实时跟踪;最后在不同云量情况下进行云团跟踪试验,并且与传统光流算法、块匹配算法、ViBe(visual background extractor,视图背景提取)算法进行比较。【结果】本文算法在云团边缘检测和云团实时跟踪上表现优越,目标跟踪效率比其他3种算法的平均值提高了约6.32百分点。【结论】本研究结果有效解决了云团滤波导致边缘信息缺失的问题,对预测短期太阳辐照度的准确性有重要意义。

基于轻量化网络和密集光流法的精子活力检测

基于便携式家用精子检测仪的研发需求,研究了轻量化卷积神经网络在精子活力检测方面的应用.利用Farneback光流算法提取出不同帧间距的精子视频的密集光流帧图像,并通过多通道图像叠加的方式将其与原始视频帧图像进行叠加.把叠加后的图像作为轻量化卷积神经网络ShuffleNet的输入图像,用于检测视频中精子的活力水平.实验结果表明:使用ShuffleNet能在基本不降低检测精度的前提下显著降低网络整体的计算量和模型所占用的内存,更适用于嵌入式和移动设备.此外,采用多通道叠加密集光流帧和原始帧图像作为输入图像,相较于单一的原始帧图像,有效提升了网络模型的性能.

一种多状态空间信息网络拓扑生成算法的优化

空间信息网络是一种具有节点运转高速性、周期性的网络。随着近地轨道卫星日益增多,空间信息网络拓扑动态性极强,网络拓扑抗毁优化问题将具有研究意义。在考虑卫星组网的可视性、卫星节点的连接度、以及整个网络通信链路数等多种状态情况下,以最小化网络中卫星节点间的端到端时延为优化目标,构建一个满足多种约束条件的网络拓扑优化模型,提出一种优化后的模拟退火算法对模型进行求解,在模拟退火过程中创新性的提出了网络流算法进行邻域求解。实验表明,模拟退火混合求邻域算法显著优于模拟退火随机求邻域算法。

基于数据摘要的流式子模优化算法研究

针对如何从数据中提取出公平摘要的问题,文中采用流式子模最大化方法来解决该问题,并对其算法进行改进,提出一种公平约束下的流式子模最大化算法。该算法根据摘要的个数以及数据属性范围设置上下界构成公平约束,能够确保提取出代表性子集涵盖原始数据集的所有属性范围。仿真结果表明,该文算法与其他流式子模最大化算法相比,不仅时间复杂度减少了8.6%以上,而且在不同数据集下都能保证数据摘要结果的公平性与多样性。

高速铁路AT供电故障测距同相差流比算法研究与实践

高速铁路AT供电方式下发生故障时必须对故障点准确定位,这对故障测距算法的准确性提出较高要求。同相差流比算法可以准确计算出故障点位置,最大误差不超过50 m。本文对同相差流比算法进行理论研究,对算法中各种故障类型测距计算式进行理论推导,并基于故障实例对该算法的测距误差进行验证。

基于不规则网络下网络流算法的相位解缠方法

相位解缠作为SAR干涉测量数据处理中的一个关键步骤 ,受到越来越广泛的关注 ,出现了各种各样的算法。但现有的相位解缠算法仍无法解决高噪声问题 ,由此导致噪声区域的误差传递到其它区域 ,产生全程误差 ,从而影响相位解缠精度。针对这种情况 ,我们根据网络优化原理 ,提出了一种基于不规则网络下网络流算法的解缠方法 ,以干涉相干作为评价相位质量的标准 ,从含有大量噪声的干涉纹图中剔除低质量的相位 ,只对高质量相位进行处理 ,最终获取有用信息。该方法可以避免低质量区域的误差对高质量区域解缠的影响 ,保证高质量区域的相位解缠 。

流密码算法Grain的立方攻击

Dinur和Shamir在2009年欧洲密码年会上提出了立方攻击的密码分析方法.Grain算法是欧洲序列密码工程eSTREAM最终入选的3个面向硬件实现的流密码算法之一,该算法密钥长度为80比特,初始向量(initialvector,简称IV)长度为64比特,算法分为初始化过程和密钥流产生过程,初始化过程空跑160拍.利用立方攻击方法对Grain算法进行了分析,在选择IV攻击条件下,若算法初始化过程空跑70拍,则可恢复15比特密钥,并找到了关于另外23比特密钥的4个线性表达式;若算法初始化过程空跑75拍,则可恢复1比特密钥.

一种鲁棒性的光流算法研究

提出了一种用于计算帧间运动速度及速度变化都较大时的鲁棒性光流算法 .通过对时间梯度误差的分析 ,得到了新的梯度约束方程 ;另一方面将各向异性扩散方程引入方向平滑约束 ,以改善包括运动不连续处的流速计算精度 .以此建立的多栅格微分光流算法不但可以有效地缓解误差传播效应 ,而且对大的运动速度和速度变化有很好的适应性 .实验结果表明 ,本文提供的算法不但能产生密度 10 0 %的光流场 ,而且对较大的运动速度及速度变化具有很好的计算精度和鲁棒性 .

最小费用流问题的一种改进算法

本文用顶点表和弧表描述和存储最小费用流的参数,借助SQL语言的优点提出了一种求解最小费用流的简便算法。文中提出了前沿节点和含潜弧的概念,并利用这些概念减少了最短路算法的迭代次数和每次迭代的计算量。最后给出了一个算例。

路网上列车编组计划的有利去向模型及其网络流算法

本文基于给定路网环境参数、车流量以及车流径路，并考虑接续车流的影响，参考服务系统选址λ－增量法算法的思维方式，对路网上列车编组计划问题进行分析，建立一变量数规模为（ｎ３－ｎ）的寻找有利编组去向的数学模型。根据模型自身的特点，设计出相应的网络流算法，同时剖析了该算法的若干特性，并举例演示计算。