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21.
目前,均匀面目标平均相对毁伤的计算无论是解析法还是模拟法都采用了将面目标离散化的思想,存在着离散方法困难、计算精度差等特点.基于OpenGL像素颜色混合机制,提出了直接用像素点对面目标进行离散的方法,并结合Monte-Carlo模拟方法实现了对均匀面目标平均相对毁伤的计算,给出了算法的实现步骤,通过计算实例对计算结果进行了分析.实验结果表明,此方法是计算均匀面目标平均相对毁伤一种快速有效的方法.  相似文献   
22.
针对常见的图像无损压缩方法效果不佳问题,提出了一种基于图像差分和神经网络的同步辐射光源图像无损压缩方法。通过图像差分以减少图像序列内部的线性相关性,训练神经网络模型以学习图像序列内部的非线性相关性,得到预测概率分布,结合算术编码压缩。为加速预测和编码过程,将像素值按位分裂为两部分进行并行处理。基于上海同步辐射光源图像的测试表明,相较于便携式网络图形、JPEG2000和自由无损图像格式等,该方法可将压缩率提升20%以上,像素位分裂可以缩短30%的模型预测和编码时间。  相似文献   
23.
坦克火控系统处理射表的两种算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
射表的处理速度是火控系统的关键,提高射表的处理速度能够缩短整个系统的反应时间。本文对此提出了两种算法,并作了比较。  相似文献   
24.
针对传统的显著区域的分割方法存在的频谱泄露、无法达到亚像素精度的问题,提出了一种新的基于显著性区域的图像分割算法。利用Lucas-Kanade图像配准算法对大量重复出现模式的最小周期进行估计,从而准确地重建出背景模型;在此基础上,提出了"广义邻域点"的方法,设计自适应尺度的中值滤波器完成前景分量的精确分割;并提出了快速中值滤波器的设计方法,显著降低了计算复杂度。实验证明了该算法能够准确、高效地分割图像,适用于大量重复背景中前景目标的提取。  相似文献   
25.
同时强镇定的一个充分条件   总被引:2,自引:0,他引:2  
一个稳定的控制器可同时镇定n个对象(同时强镇定)等价于一个控制嚣(不一定稳定)同时镇定n+1个对象(同时镇定).两个以上对象的同时强镇定和三个以上对象的同时镇定是线性系统中一个亟待解决的公开问题.文中所作的基本假定是所有的对象具有相同的简单不稳定零点,在此条件下给出了n个对象同时强镇定的一个充分条件.此条件仅需确定n个对象的不稳定零点并且判定由不稳定零点导出一个相应矩阵是正定的,就能判定n个对象同时强镇定,因此是一个易于检验的充分条件.同时给出了n个对象同时强镇定的算法.丰富了同时强镇定的条件和算法.  相似文献   
26.
针对热-电场耦合仿真计算中非匹配网格之间的数据插值问题,提出了一种基于紧支径向基函数点插值的数据传递方法。推导了数据传递矩阵,根据所提出的数据传递方法编制了非匹配网格之间数据传递计算程序,以若干组非匹配网格之间的温度插值为例对本文所提方法进行了验证,并分析了不同参数对计算时间及精度的影响,结果表明,本文算法效率较高,计算误差较小,适用于以热-电场耦合为代表的固体域耦合非匹配网格间的数据传递计算。  相似文献   
27.
针对径向基插值代理模型样本点预测误差为零时无法获得误差函数进行序列再采样优化的问题,将样本点分布约束引入序列再采样过程,利用潜在最优解加速收敛性,提出一种适用于径向基插值代理模型序列优化的再采样策略,该策略兼顾仿真模型的输出响应特性与样本点的空间分布特性。仿真结果表明,使用该再采样策略后,算法寻优效率和精度均优于传统基于代理模型的优化方法,在对最优解进行有效预测的同时,能显著减少原始模型计算次数。  相似文献   
28.
针对热-电场耦合仿真计算中非匹配网格之间的数据插值问题,提出了一种基于紧支径向基函数点插值的数据传递方法。推导了数据传递矩阵,根据所提出的数据传递方法编制了非匹配网格之间数据传递计算程序,以若干组非匹配网格之间的温度插值为例进行了验证,并分析了不同参数对计算时间及精度的影响,结果表明,算法效率较高,计算误差较小,适用于以热-电场耦合为代表的固体域耦合非匹配网格间的数据传递计算。  相似文献   
29.
提出了模糊信息粒化理论在图像插值中的应用,介绍了图像的模糊信息粒化结构,分析了基于图像模糊粒化思想进行图像插值的基本原理,并提出了具体的基于图像模糊粒化结构的插值方法。实验结果表明该方法的效果很好,在客观评价指标上,性能普遍好于传统的图像插值方法。  相似文献   
30.
为了在短数据且存在白噪声的情况下检测大幅度谐波附近的小幅度间谐波,提出了采用插值FFT和多信号分类法(MUSIC)相结合的间谐波参数检测方法.首先,利用加Hanning窗的插值FFT检测出信号中的主要频率成分;然后,从原信号中减去这部分信号,利用MUSIC方法对剩余信号进行频率检测,得到的两部分频率即认为是原信号中包含...  相似文献   
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