基于自适应预处理和PCA的人脸识别方法的研究

针对传统预处理方法在特征提取之前不能对人脸图像进行局部化处理,不能分析出感兴趣区域及受背景环境影响等缺点,提出一种人脸图像的自适应预处理方法。该方法通过二维Gabor滤波器从人脸图像中确定人眼位置,通过图像分割算法提取出感兴趣区域,缩放图像,运用主分量分析方法进行特征提取,通过二维最小近邻分类法进行分类,从而完成人脸识别过程。实验结果表明,基于自适应预处理的人脸识别方法能够有效去除头发、脖子、肩及与人脸无关的部分,提高了人脸识别率,且对一定的平移、旋转、尺度变化和表情有良好的鲁棒性。

文字识别中的图象自适应预处理

为了提高文字识别的正确率，本文比较详细地探讨了手写文字图象在归一化、细化过程中存在的复杂的随机变形，提出了一些有特色的自适应性较强的预处理方法来解决诸如手写文字图象的总尺寸与其构成的笔划宽度一般不成正比等难题，我们还研究出比较符合人眼视觉效果的快速自适应细化算法（375字／秒），这些处理的结果能很稳定地保持原始文字的结构信息，为识别手写的汉字、字母、数字带来了方便。

OFDM系统中基于最小平均误码率的自适应预处理算法的研究

提出了一种基于最小平均误码率的自适应预处理算法,并将该算法应用于自适应OFDM系统,在频率选择性衰落信道条件下,与等功率分配的OFDM系统相比,误比特性能有了很大程度的提高。

基于自适应预处理的改进CPF-GMRES算法

针对大规模电力系统电压稳定分析中连续潮流计算遇到的速度瓶颈,提出了一种基于自适应预处理的改进CPFGMRES(m)算法。在连续潮流与GMRES算法结合方式上,构建了旨在减少预处理阵生成次数的自适应预处理结构,即在连续潮流预测步中初始化预处理阵、校正步中采用Broyden方法修正预处理阵,并通过加大数策略和ILU分解补策略计及PV、PQ节点类型转换的影响。经IEEE118和某实际电网算例验证表明算法是有效的。

一种自适应预处理的BiCRSTAB算法

提出一种自适应预处理的BiCRSTAB方法,该预处理可以看作一个隐式构造多项式的预处理方法,由BiCRSTAB算法中嵌入几步GMRES迭代自适应构造而成.数值算例表明,该方法能有效减少迭代步数,从而减少计算过程中的贮存量和运算量.

自适应预处理的AMBTC图像压缩

椒盐噪声对于图像压缩有很大的干扰作用,为了提高压缩图像的显示效果,降低计算开销,本文提出了预处理的AMBTC图像压缩算法。首先统计原始图像中椒盐噪声的像素个数,预估出噪声强度,然后对被噪声污染的像素进行自适应的修复,最后利用AMBTC压缩算法对图像进行压缩。修复后的图像仍然可以正常显示,压缩后的AMBTC图像的PSNR在27dB以上,相对于没有修复的AMBTC图像算法PSNR平均有10dB的提升,同时整个处理过程小于1s。实验结果表明,本文算法可以很好地剔除噪声的影响,得到较高的图像质量,同时能够做到实时处理。

基于MMSE准则自适应预处理算法研究

自适应OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing)系统根据信道情况自适应地分配各个子载波发送的比特和功率,在频率选择性衰落信道条件下,它比传统的OFDM系统有更好的误比特性能。提出了一种基于MMSE准则的自适应预处理算法,并将该算法应用于自适应OFDM系统,与基于最大信息速率设计的自适应OFDM系统相比,误比特性能有了显著提高。

燃料棒接触问题的新型自适应预处理方法

通过分析接触前后雅可比矩阵的稀疏结构,构造基于接触压力判断准则的新型自适应预处理方法。在接触压力为零时使用完全的雅可比矩阵作为Preconditioned Jacobian-free Newton-Krylov(PJFNK)方法的预处理矩阵,在接触压力非零时使用雅可比矩阵的块对角作为预处理矩阵。数值试验表明:本文的自适应预处理方法能够有效提升模拟效率,求解总时间与Multiphysics Object-Oriented Simulation Environment(MOOSE)中现有方法相比减少了15.2%~33.1%。

基于WiFi的自适应匹配预处理WKNN算法

针对基于接收信号强度(Received Signal Strength,RSS)的WiFi室内定位技术中,传统加权K邻近(Weighted K-nearest Neighbor,WKNN)算法不能自适应获取WLAN中有效接入点(Acess Point,AP)且参考点匹配准确度不高的问题,本文提出了自适应匹配预处理WKNN算法。该算法中每个实时定位点自适应地根据网络状况对AP的RSS均值由大到小排序,然后选择RSS均值较大的前M个AP,与参考点中对应的M个AP一起参与匹配预处理计算,从而优化了传统的指纹定位算法。同时将室内定位和室内地图相结合,使参考点和定位结果直观地展示在地图上,并通过使用地图数据大幅度简化了离线训练过程。此外,本文设计并实现了基于Android平台的室内定位系统,通过该系统验证了本文所提算法在单点定位和移动定位中的有效性。实验结果表明,该算法可获得30以上的定位误差改善,有效提高了定位精度和定位稳定性。

GMRES(m)算法停滞情形的一种处理方法

GMRES (m)算法是解大型非对称线性方程组的常用算法 ,然而该算法在解方程组时 ,可能发生停滞。为了克服这一缺陷 ,文中提出了一种在GMRES (m)

基于固定颜色搭配搜索和形态学的车牌定位

汽车牌照定位是牌照识别系统中的关键技术之一。为了快速准确地对汽车牌照进行定位,提出了一种基于固定颜色搭配搜索的车牌定位新方法。该方法包括图像自适应预处理、固定颜色搭配搜索、形态学处理和车牌候选区域判断,以及最后的车牌底色识别等5个步骤。与传统的车牌定位方法相比,该方法不仅能够有效减少伪车牌区域的检验和能够判断出车牌的底色,而且可以有效地解决背景环境复杂及车牌底色和车身颜色相一致的车牌定位问题。试验结果表明,该方法具有算法简单、实时性强和定位精确高等优点。

无限制手写数字自动识别系统的研究

给出了一个高性能的自由手写数字识别系统，提出了在不同尺度下抽取结构上的粗特征和细特征并分层实现的方法。在粗分类阶段，基于结构粗特征用分类树进行稳定的粗分类，并进行属性确认，还用小波分解技术进行细分类识别；又提出并实现以微小线段及其邻域作为比较区域的相关匹配方法来减少候选类别数（限制性分类），最后，提出并实现用二分类ＢＰ网对非相似二类别字进行非限制性分类，另外，在识别的前端，还对书写工整的文字进行Ｆｕｚｚｙ描述分类，这一系列的分级识别带来了系统的高速度、高识别率。

基于空洞卷积和注意力机制的睡眠呼吸暂停检测方法

为提高基于心电信号的睡眠呼吸暂停检测精度,针对现有检测方法普遍存在的需要较复杂的特征工程和手工校正步骤,无法对心电信号自适应预处理且损失较多信息的问题,提出一种基于空洞卷积和注意力机制的睡眠呼吸暂停检测方法。首先,利用自适应预处理网络滤除心电信号中的冗余信息(包括基线漂移、肌电干扰等);然后,使用基于空洞卷积和时间注意力机制的检测网络从心电信号中提取时序特征并进行检测。在Apnea-ECG数据集上的实验结果表明,相比其他6种检测方法,本文方法能够实现更有效的睡眠呼吸暂停检测。

PRECONDITIONED METHODS FOR SPACE-TIME ADAPTIVE PROCESSING

This paper introduces the preconditioned methods for Space-Time Adaptive Processing(STAP).Using the Block-Toeplitz-Toeplitz-Block(BTTB)structure of the clutter-plus-noise covari-ance matrix,a Block-Circulant-Circulant-Block(BCCB)preconditioner is constructed.Based on thepreconditioner,a Preconditioned Multistage Wiener Filter(PMWF)which can be implemented by thePreconditioned Conjugate Gradient(PCG)method is proposed.Simulation results show that thePMWF has faster convergence rate and lower processing rank compared with the MWF.

Dynamic simulation based on Jacobian-free Newton-GMRES methods with adaptive preconditioner for power systems

Dynamic simulation is one of the most complex and important computations for power systems researches.Traditional solutions based on normal Newton iterations almost all depend on evaluations of Jacobian matrixes,which increases the programming complexity of and limits the parallelizability of the whole simulation.In this paper,a new adaptive preconditioned Jacobian-free Newton-GMRES(m)method is proposed to be applied to dynamic simulations of power systems.This new method has totally Jacobian-free characteristics,which saves calculations and storages of Jacobian matrixes and features strong parallelizability.Moreover,several speedup strategies are introduced to enhance efficiency and parallelizability of overall computations.Numerical tests are carried out on IEEE standard test systems and results show that in series computing environment,simulations based on the proposed method have comparable speed to those based on classical Newton-Raphson methods.