基于3DLMS预测的高光谱图像无损压缩算法

针对高光谱图像无损压缩比较低的问题,将三维LMS算法(3DLMS)应用于高光谱图像压缩领域,利用3DLMS算法构造了一种新的高光谱图像自适应预测模型,通过去局部因果集均值方法实现了模型优化。对不同场景AVIRIS图像的实验表明,基于3DLMS预测的高光谱图像无损压缩算法同时降低了高光谱图像的空间和谱间冗余,提高了高光谱图像的无损压缩比,同时该方法也验证了3DLMS算法在高光谱图像压缩中的可行性。

基于快速FIR算法的自适应滤波器的VLSI实现

[目的]自适应滤波器能根据优化算法来自动调整传递函数,是一种强大的自适应系统,在信号处理、通信、雷达、声呐、地震学、导航系统和生物医学工程等领域有着广泛应用。随着集成电路工艺技术的发展,电路功耗显得尤为重要,可提升收敛特性和吞吐率。[方法]本研究提出一种基于快速FIR算法的3并行延时LMS自适应滤波器的架构,设计一种新颖的硬件高效架构,用于并行自适应3条支路的权重更新。与传统滤波器结构相比,并行滤波器具有更高的吞吐率和更低的功耗。为提高自适应数字滤波器的收敛特性,从三条权值更新支路中选择一个具有更好系统性能的分支。采用细粒度的算术运算单元和重定时技术,能有效降低关键路径的延时。[结果]从ASIC综合结果可知,与现有最佳结构相比,本研究所提出的3并行9抽头滤波器架构的功耗降低近16%,面积延时积(ADP)降低近11%。[结论]本研究所提出的架构设计具有重要的实践指导意义。

无线传感网中三维节点定位算法优化研究

传统的无线传感网(WSN)三维节点定位研究中,存在定位精度不足,收敛速度慢等问题,特别是当节点存在奇异矩阵时,传统三维节点定位算法的局限性尤为明显。文中针对三维节点定位存在奇异矩阵的情况,提出LMWCA算法。算法在加权质心定位算法的基础上,通过克服奇异矩阵,减小了锚节点自身定位的误差,然后通过修正节点间的权重系数,在一定程度上优化了三维节点的定位精度并提高了收敛速度。仿真结果表明,对比常规的3DLM算法和3DLLSE算法,LMWCA算法在节点存在奇异矩阵的3D定位环境中,定位精度更高,收敛速度更快。

DLM_3-10电磁摩擦离合器衔铁改制

我厂发动机试车台的传动箱内装有两个 DLM?10电磁摩擦离合器。由于在试车过程中频繁起动和测功时所产生的大冲击载荷,经常使离合器的衔铁（图1）受到严重破坏。破坏处均发生在铝合金的隔磁环上,表现为齿圈断齿。有时新换的衔铁用不到两个月。