基于K个最近邻点的遗传程序的数字调制样式自动分类

在许多不同的民用和军用领域，调制样式自动分类都是一个非常有趣的问题。本文提出了一种基于K个最近邻点（K—Nearest Neighbor，KNN）的遗传程序（Genetic Programming，GP）算法。该算法采用了基于K个最近邻点的遗传程序，用来识别BPSK、QPSK、16QAM和64QAM调制信号。该算法用高阶累积量作为输入特征，并使用一种分两个阶段的分类方法来改善分类精度。计算机仿真将所提出算法与已有的算法进行了比较，从而证明了该算法的优异性能。

基于总体最小二乘自适应切片的点云孔洞修补

针对普通孔洞修补方法在修补复杂曲面的孔洞无效或者所修补的曲面不光滑等缺点,提出基于自适应切片的孔洞修补方法。首先,在考虑点云局部特征的情况下对整体点云进行自适应切片,在得到切片后引入总体最小二乘进行拟合,最后,在线上取点填充缺失的点云。实验结果表明,采用自适应切片法修补孔洞能够顾及到点云的曲率和密度变化,保持点云的局部特征,用总体最小二乘法拟合切片得到的孔洞填充点云精度较高,光滑性好。通过对比常规方法,可以得到基于总体最小二乘自适应切片方法修补效果更优。