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31.
联合二代Bandelet和Wavelet对图像进行分层压缩   总被引:1,自引:1,他引:0       下载免费PDF全文
一幅图像可以分解为匀质结构图和几何纹理图两个分量.基于这种思想,提出了一种使用二代Bandelet和小波对图像进行分层压缩的有效算法.首先,使用全变分方法把原始图像f分解为u和v两部分,其中u代表f中的结构分量,v代表纹理分量;对u进行小波变换,对v进行二代Bandelet变换.采用了自顶向下的四叉树分解算法,优化了二代Bandelet的四叉树建立过程.实验结果表明,该压缩方法的重建图像在视觉效果和客观SSIM值两方面均优于JPEG2000和Bandelets.  相似文献   
32.
机械抖动激光陀螺捷联惯性导航系统中通常要对陀螺信号进行预滤波处理以消除抖动偏频,数据滤波后其幅值和相位的变化引入了附加的姿态算法误差.为了减小此误差,研究了抖动解调滤波器的特性以及数据滤波对系统姿态算法精度的影响,推导了与滤波器匹配的姿态算法优化公式.优化算法仅修正了传统算法系数,不增加算法实现难度.仿真和实验表明,优化算法能有效减小滤波器引入的附加姿态算法误差,明显改善算法精度,有很高的工程实用价值.  相似文献   
33.
以某型防空导弹为例,首先建立防空武器系统总体效能评价指标,并采用效用函数法进行指标量化。在此基础上,采用AHP法和Dephi法确定权重系数,采用灰色方法计算综合评估值,从而建立一种综合灰色系统理论、AHP法和ADC法三者优点的灰色层次评价模型。最后对该型防空导弹进行仿真分析。结果证明,灰色层次评价法较AHP法和ADC法具有更大的合理性。  相似文献   
34.
单站被动式跟踪存在强非线性和弱可观测性,即便观测器的运动满足可观测性条件,滤波仍然可能发散.针对此问题,使用伪线性卡尔曼滤波器,应用费希尔信息量、罗美达下限等方法对轨迹进行优化,该优化方案避免了对目标与观测器的径距信息的近似.仿真表明:该方法与传统方法比较,计算量较小,优化得到的轨迹简单,滤波精度得到改善.最后给出了在一定条件下,观测器的"最优"运动规则.  相似文献   
35.
针对复杂体系动态适应性研究所存在的问题,提出了复杂体系冗余概念和基于冗余的复杂体系动态适应性结构设计思想,讨论了基于冗余的复杂体系动态博弈设计过程及体系结构;在此基础上,根据复杂体系使命目标的执行特点及体系本身的结构特性,详细地阐述了复杂体系中的任务冗余、系统冗余和结构冗余三种冗余类型,并从冗余切换方式、冗余具体内容和冗余表现性质三个方面论述了复杂体系中各种冗余所组成的冗余体系,指出冗余体系是复杂体系适应环境的一种策略,也是复杂体系不断演化的需要和结果,并且能够为复杂体系动态适应性结构的构建及其效能评估和复杂体系的优化及改进等研究提供一定的理论指导。  相似文献   
36.
SEA方法是一种系统效能评估方法,具有适用性广泛、有效性强等优点,但其可操作性不强并且细节表现能力差.针对SEA方法的不足,在分析SEA方法系统属性空间和使命属性空间关系的基础上,提出了一种基于SEA方法的计算模型,为SEA方法的实际应用提供了一条途径.  相似文献   
37.
基于匈牙利算法求解的火力分配问题   总被引:2,自引:0,他引:2  
匈牙利算法是求解指派问题的一个很好的算法,但一般情况下,火力分配问题的数学模型不具备指派问题的模型形式.针对目标函数是线性或非线性的一类火力分配问题,提出了虚拟火力单位或目标的方法,将问题转化为能够用匈牙利算法求解的指派问题,该方法简单、易于计算,有很高的应用价值.  相似文献   
38.
由于反舰导弹在速度、机动性等方面的显著潜力,已日益成为舰船的主要威胁.尽快识别反舰导弹类型对缩短系统反应时间,正确预测目标运动具有重要意义.针对从不同目标传感器提取的末制导雷达辐射源参数和弹道特性参数,对目标数据进行相关处理,应用径向基神经网络(RBFNN)分别对反舰导弹模式识别,仿真中充分考虑了各种误差干扰并进行容错性处理,仿真结果表明该算法的有效性.最后将两部分识别结果通过D-S证据理论进行综合决策,进一步提高了系统识别决策的可信度.  相似文献   
39.
应用神经网络理论与方法建立了坦克火力性能比较的BP网络模型,利用MATLAB中神经网络工具箱对国内外几种代表性坦克的火力性能进行比较.结果表明,BP神经网络模型能很好地解决评价因子与装备性能之间的非线性关系,评价坦克火力性能简便可靠,客观性强.  相似文献   
40.
心理健康教育无疑具有重要的人本价值。从历史发展看,心理健康教育就是沿着以人为本的方向演进;人作为心理健康教育价值的承载者,其心理的复杂性决定着心理健康教育的人本向度;心理健康教育的人本价值则体现在从个体全面发展到民族素质的综合提高上;只有树立起以人为本的心理健康教育观,方能真正实现其人本价值。  相似文献   
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