基于高维插值的末修弹落点预报方法研究

为快速精确的预报弹丸落点,提出了基于高维插值的末修弹落点预报方法。在介绍高维插值法的基础上,以末段弹道参数为离散点,对其高维插值,得到落点预报显示方程,并利用显示方程进行落点预报仿真测试。仿真结果表明,该方法预报落点的精度较高,且平均预报时间为3.508 ms,比数值积分法少709.393 3ms。因此,采用高维插值法预报落点是有效可行的,可为实际应用提供参考。

模糊控制技术中一种特殊的高维插值法

本文介绍一种在模糊控制技术中高维插值方法（反解着营积分法）的应用。这种方法可以由有限数据或经验规则，通过高维插值获得完整的全值表，从而克服了过去多因素、多目标、非线性的复杂被控系统由于经验规则远远不足，无法得到完整的控制规则表的困难，为进一步设计模糊模糊控制器提供了可靠的基础。

基于插值型径向基神经网络的弹丸落点预报方法

针对数值积分法预报弹丸落点存在的解算时间较长、迭代过程中易产生大的累积误差等问题,提出了基于插值型径向基(RBF)神经网络的弹丸落点预报方法。该方法首先建立了落点预报数学模型,然后采用严格插值的方法离线训练RBF神经网络,分别逼近射程和横向偏差(横偏)非线性方程,最后利用预报模型进行落点预报仿真测试。仿真结果表明,该方法预报弹丸射程和横偏的平均误差分别为0.060 2m和0.001m,其预报落点的时间在40ms以内,并与数值积分法相比,预报落点的时间少1 268.22ms。因此,提出的插值型RBF算法预报弹丸落点是有效可行的,可为实际工程应用提供参考。

基于泊松填充的纹理自适应插值方法

针对新图形技术条件下的纹理合成问题,提出一种纹理插值方法,可将源纹理图像自适应拉伸为不同尺寸的纹理图像并保持其清晰度不改变。首先,采用高维图像插值算法将源纹理裂变为目标纹理分辨率,作为中间过渡纹理;其次,利用自然图像的自相似性,依据中间纹理像素特征随机从源纹理中选取像素块;最后,使用泊松图像编辑算法将源纹理像素块平滑嵌入到中间纹理的间隙区域,得到最终的合成纹理。通过与现有算法的大量对比实验表明,该算法对静态和非静态纹理合成问题都能适用,且合成结果与源纹理具有较高的视觉一致性。另外,该算法逻辑简单、计算快速,无法复杂优化计算或者学习训练步骤,适合在低硬件配置的移动平台应用。

基于光谱色域最大化的喷墨打印墨量限制方法研究

为了在解决墨量超限问题的同时实现喷墨打印设备色彩再现色域的最大化,提出了一种基于多维非线性插值的墨量限制方法。以四类不同介质的墨水组合为研究对象,以特殊设计的墨量评判样本墨层铺展情况为判断依据,确定最大色域样本集,并利用分光光度计测量获取各样本在380～730nm波段的光谱反射率信息。通过主成分分析法对光谱数据进行降维处理,结合凸包算法,实现设备最大色域的数学建模表达及可视化分析。实验结果表明,本文提出的墨量限制算法,在解决喷墨打印墨量超限问题的同时,其光谱、色度及设备色空间的最大色域覆盖率皆大于95%,说明此方法在高保真色彩复制的墨量限制环节具有较为理想的表现。

采用查找表的超四色打印光谱色彩校正方法

为解决多光谱图像打印输出时的色彩校正问题,提出一种采用查找表进行打印光谱色彩校正的方法.首先在超四色打印机色空间规则采样并测量采样点的光谱值,将光谱值变换至一个低维空间,建立正向查找表;然后在低维光谱空间中采样,运用非线性优化技术确定采样点在打印机色空间中的映射点,根据采样点确定优化参数来提高优化精度和时间效率,建立反向查找表;最后采用高维线性插值方法,在正向和反向查找表中插值以实现打印光谱色彩校正.实验结果表明,在相同的仿真环境下,新方法与常用的建立光谱打印色彩校正模型法相比,在正向校正的色度精度和光谱精度上分别提高了40%和44%,在反向校正精度上分别提高了51%及41%,且反向校正的时间效率提高了96%.