Hermite-Fejér插值在一重积分Wiener空间下的平均误差

在L2-范数下讨论基于第二类Chebyshev多项式零点的Hermite-Fejr插值多项式列在一重积分Wiener空间下的平均误差,得到了相应量的弱渐近阶.

Lagrange插值在一重积分Wiener空间下的平均误差

在加权L2-范数下,讨论了基于第二类Chebyshev多项式零点的Lagrange插值多项式列在一重积分Wiener空间下的平均误差,得到了相应量的弱渐近阶.

策略对称不确定时鲁棒合作对偶均衡研究

文章从竞争对手角度出发,提出合作对偶均衡:博弈双方自身支付矩阵能准确获知,其自身策略集不能准确获知,但可估计其策略集落在一有界对称闭集且是混合策略集子集内,双方同时做出决策,使得对手成本最低。接着采用鲁棒优化技术和对偶理论进行研究,得到:当自身不确定策略集中元素取l2-范数时,双方成本同时最低的问题可转化成一个二阶锥互补问题。当不确定策略集中元素取l1∩∞-范数时,双方成本同时最低问题可转化成一个混合互补问题。最后选取一个数值算例,对模型的合理性和有效性进行验证。

基于数字前置滤波器优化的ZPETC在伺服跟踪控制中的应用

在高精度伺服跟踪控制系统中,为使输出响应能完整地跟踪输入指令,不仅要求输出与输入之间的相位差为零,而且要求幅值一致,通常采用零相位误差跟踪控制器(ZPETC)作为前馈控制器,补偿相位误差,但同时也产生一定的增益误差。为改善ZPETC的跟踪性能,提出一种基于L2?范数优化的前馈控制器设计方案,通过选取适当的目标函数,设计出最优的数字前置滤波器(DPF),将此滤波器与ZPETC串联构造成新的前馈控制器。仿真结果表明,采用本文提出的优化设计方案,既补偿了相位误差,又改善了系统的增益性能,从而提高了系统的跟踪精度。

一种新的矢量量化编码算法

矢量量化是低位率图像压缩非常有效的一种方法 ,矢量量化基本方法的一个关键问题是需要较长的编码时间 ,尤其对于高维矢量或大的码书 .提出了一种基于 1/ 2 L2 -范数金字塔数据结构的快速编码算法 ,明显加快了编码过程 ,减少了实际对存储器的需求 ,特别对高维矢量和大的码书效果更显著 。

最优ZPETC在高精度直线伺服跟踪控制中的应用

在高精度直线伺服跟踪控制系统中,为使输出响应能完整地跟踪输入指令,不仅要求输出与输入之间的相位差为零,而且要求幅值一致,通常采用零相位误差跟踪控制器(ZPETC)作为前馈控制器,补偿相位误差,但同时也产生一定的增益误差.为改善ZPETC的跟踪性能,提出一种基于L2-范数优化的前馈控制器设计方案,通过选取适当的目标函数,设计出最优的数字前置滤波器(DPF).该方案在保持系统零相位误差的同时,改善了系统的增益性能,从而提高了跟踪精度,这一点已得到仿真结果的证明.

基于字典扩展的快速人脸识别算法

利用比l1-范数最小化更高效的l2-范数最小化算法,提出了一种在多种人脸数据库上整体更为准确,且比经典基于稀疏表示的人脸分类算法更高效的人脸识别算法。它在传统的训练字典中加入了一个特征矩阵,增大特征信息在字典矩阵中的比重,从而提高识别的准确性。在一系列的实验结果中得出,该人脸识别算法比现有的其他几种典型算法更加准确,而且对噪声和遮挡块的抗干扰性也更强。

最优ZPETC在伺服跟踪控制中的应用

在高精度伺服跟踪控制系统中,为使输出响应能完整地跟踪输入指令,不仅要求输出与输入之间的相位差为零,而且要求幅值一致,通常采用零相位误差跟踪控制器(ZPETC)作为前馈控制器,补偿相位误差,但同时也产生一定的增益误差。为改善ZPETC的跟踪性能,提出一种基于L2-范数优化的前馈控制器设计方案,通过选取适当的目标函数,设计出最优的数字前置滤波器(DPF),将此滤波器与ZPETC串联构造成最优ZPETC。仿真结果表明,该优化设计方案,既补偿了相位误差,又改善了系统的增益性能,从而提高了系统的跟踪精度。

稀疏多径信道自适应均衡算法研究（英文）

针对传统自适应均衡算法在稀疏多径信道中性能较差的问题,提出了一种基于l2-范数的自适应均衡算法。该算法利用稀疏多径信道下均衡器权值的稀疏性,将自适应均衡器的训练过程看作压缩感知理论中稀疏信号对字典的加权求和,以解决迭代参数的设置及收敛速度慢的问题。该算法将l2-范数和压缩感知相结合,不仅提高了权值的精度,而且降低了计算复杂度。仿真结果表明,该算法计算量小,训练序列少,具有较好的性能,对提高系统的通信性能具有参考价值。

一类Hermite插值在一重积分Wiener空间下的平均误差

在加权L_2-范数下,讨论基于扩充的第二类Chebyshev多项式零点的Hermite插值多项式列在一重积分Wiener空间下的平均误差,得到了相应量的弱渐近阶,所得结果表明结点数量增加有时反而使逼近效果更差.

Riesz空间分数阶对流-扩散方程的一种新型Crank-Nicolson有限体积法

分数阶微分方程作为整数阶微分方程的推广,近年来被广泛应用于科学和工程领域,从而受到越来越多学者的关注.本文提出一种新型Crank-Nicolson有限体积方法求解具有Dirichlet齐次边界的Riesz空间分数阶对流-扩散方程.为了得到Riesz空间分数阶对流-扩散方程的离散格式,在时间层上,利用Crank-Nicolson方法对一阶时间偏导数进行离散.在空间层上,利用有限体积法近似对流项的一阶空间偏导数和扩散项的Riesz空间分数阶偏导数.更进一步,我们也得到了该Crank-Nicolson有限体积离散格式的稳定性和收敛性两个主要理论结果.证明了该离散格式是无条件稳定的,以及在离散L2-范数下的收敛阶为O(h2+τ2),其中h和τ分别为空间和时间上的步长.最后,通过数值试验验证了该离散格式理论结果的正确性.

一种矢量量化编码的快速搜索算法

提出了一种矢量量化编码的快速匹配算法。利用码书的拓扑结构和柯西 施瓦兹不等式的性质推导出了消除不必要匹配操作的条件,并根据这个条件提出了快速搜索算法。实验结果表明,该算法不仅明显降低了矢量编码过程的复杂程度,同时也保证了与全搜索编码相同的图像编码质量。与其它搜索方法的操作次数和存储空间进行了比较。