基于高斯小波函数和线性表达法的开口板自由振动特性研究

研究开口板自振特性的求解方法,将开口部位视为厚度为零的板,引入局域化特性的高斯小波函数作为位移形函数来捕捉厚度突变的情况,提高解的精确度。提出线性表达方法解耦位移形函数与边界条件,基本思路是通过高斯消元法找到约束条件矩阵中线性无关的列向量,将位移形函数中的未知系数转变为线性无关系数列向量的线性表达,从而将有约束问题转变为无约束问题。对四边简支和四边固定的开口板进行分析,结合有限元方法计算结果,讨论解的收敛性和准确性。研究了不同开口尺寸、开口形状对自振频率的影响,得到开口尺寸、开口形状与自振频率关系曲线,对影响的原因进行了解释。最后计算了不同边界约束条件下多开口板的自振频率。

基于Delaunay三角剖分和高斯小波函数插值的三维表面重建算法

在稀疏数据的三维表面重建中,通过插值的方法得到更为稠密的数据点是一个很重要的环节。该文在比较其它插值算法的基础上,提出了一种三维表面重建算法。该算法在对原始数据进行Delaunay三角剖分的基础上采用二维高斯小波函数插值,它不仅能有效地处理非均匀采样的三维稀疏数据,而且能克服其它插值算法中需要定义权重或估计参数的缺点。最终的实验结果验证了该算法的有效性和实用性。

基于Delaunay剖分和高斯小波函数的地球物理数据规格化

在地球物理数据的采集的过程中,由于各种因素的影响,造成了数据的稀疏或不规则,很难直接对采集的数据进行处理解释,因此,地球物理数据的规格化就成为数据处理解释前的重要一步。本文是在前人理论的基础上,将Delaunay剖分和高斯小波函数结合起来进行地球物理数据的规格化,经过大量的理论和实际资料的处理结果显示,该方法比基于剖分的同类算法精度高,运算速度快,能够取得比较好的规格化效果,为数据资料的进一步处理提供了有力的保障。

基于小波插值的人脸建模方法

研究三维人脸建模问题,针对传统以二维图片为基础的三维人脸建模方法受到提取特征点过少的限制,不能很好的恢复三维人脸信息,导致三维人脸效果不佳的问题,提出了基于正交立体测量原理和二维高斯小波函数插值的三维人脸建模方法。方法运用正交测量的手段转化人脸二维坐标成三维人脸坐标,运用高斯小波函数进行空间人脸插值,增加三维人脸特征点,尽可能地恢复三维人脸结构信息。实验表明,方法最终增强三维人脸的数据模型的饱和度,达到了令人满意的效果。

一种空间三维图像的细化算法

研究三维图像清晰度优化问题,针对传统的通过立体视觉技术创建的三维模型由于组成的数据点过少,造成三维模型清晰度不高。为了提高图像清晰度,提出一种基于高斯小波函数的三维模型细化算法,算法根据已有的少量的三维图像点数据,通过三角剖分,仿真得到更多的三维数据点,增加组成三维模型中数据点的数目,可增加了三维图像模型的清晰度。实验结果表明,方法快速高效,能够大幅增加三维图像模型的清晰度,取得了令人满意的效果。