一种用于创作艺术画面的梯度着色方法

本文介绍一种创作生动画面的新型着色方法。它不同于以往的单一色彩(或模式)的填充,而是以一种颜色渐变的方式进行填充。利用该算法产生的计算机艺术图片,生动而且逼真,已经应用于电脑动画的创作。文中给出了C语言实现的程序:     

散度、旋度和梯度在共同模式上的统一定义及其在一般坐标系中的应用

本文在推广的散度定理的基础上给出了散度、旋度和梯度与坐标无关的统一定义。着重在一般曲线坐标系中利用以三对坐标面为包容面的微元体为共同模式,把散度、旋度和梯度统一表示为某一微分量的极限值,从而直接导出了张量分析中这三种量的熟知的表达式。     

自适应语音回波抵消器的实现

本文详细地介绍了在对回波抵消自适应梯度算法进行计算机模拟的基础上,用 TMS32010实现的语音回波抵消器,说明了在保密机和卫星通信系统中应用情况并给出测量出性能结果。     

虚拟演播室系统中的无限蓝箱技术

虚拟演播室是虚拟现实技术在电视制作领域中的一项崭新应用。无限蓝箱技术通过外部生成的键信号,将前景视频图像中非蓝箱内的景物滤除,使摄像机的运动可以不受实际蓝箱尺寸的限制。针对任意形状的蓝箱结构和摄像机的任意自由度运动,提出了虚拟演播室系统中通用的无限蓝箱算法,该算法根据蓝箱实际的透视投影变换过程,精确提取蓝箱区域,生成色键信号。实验结果证明,该算法生成的色键区域精确、计算简单、通用性强,很好地满足了虚拟演播室系统的要求。     

别斯兰事件后俄罗斯反恐机制的重建

随着苏联的解体,本来著称于世的强效反恐机制一夜之间分崩离析,反恐部门权责不清,协调不畅,反恐不力,恐怖势力乘虚而入,俄罗斯频频处于恐怖事件威胁之下。别斯兰事件给俄罗斯敲响了警钟。通过实施一系列有效措施,俄罗斯重建反恐机制,并取得明显效果。     

智能反射面辅助的无线网络加权和速率优化设计

针对智能反射面(intelligent reflecting surface, IRS)辅助的无线网络传输设计的目标是通过联合设计基站处的发送波束形成向量和IRS的反射系数,在满足基站发射功率和IRS单位模约束的条件下,使多个地面用户的加权和速率最大化。为了求解非凸的目标函数,提出一种交替优化方法,其中采用黎曼流形梯度(Riemannian manifold gradient, RMG)方法来优化反射系数,使用二分搜索法优化发送波束形成向量。此外,为了降低RMG方法的复杂度,设计了一种智能元素块坐标下降方法。仿真结果验证了所提算法的有效性,并且表明通过优化设计反射系数,IRS可显著提高无线网络的频谱效率。     

使用等效偏移角稀疏测量的面阵相机序贯图像几何校正

天基光学相机实际在轨对地观测成像的畸变需通过几何校正抑制。目前主流面阵相机对地观测获得的小尺寸、高帧频序贯图像很难满足传统几何校正方法逐帧解算对单帧图像控制点数量与空域分布的要求且计算量巨大。针对这一问题,提出一种使用等效偏移角稀疏测量的面阵相机序贯观测图像几何校正方法,将逐帧校正参数解算问题转化为时域稀疏测量条件下等效偏移角信号恢复问题,利用等效偏移角信号时频信息可有效降低对单帧图像控制点数量和空域分布要求。通过高分四号卫星面阵相机在轨实测图像数据验证了所提方法的可行性且其能大大降低序贯图像几何校正处理的计算量。     

结合振动特征优选和GWOA-XGBoost的电机轴承故障诊断

为解决电机轴承故障状态难以识别,从而造成诊断精度不高的情况,提出了一种基于信号特征提取与极限梯度提升算法(extreme gradient boosting, XGBoost)结合的电机轴承故障诊断模型。使用优化的变分模态分解获得振动信号的固有模态函数(intrinsic mode function, IMF)分量,再基于多尺度熵理论计算各IMF分量的多尺度熵值进行特征重构。在鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm, WOA)中引入遗传算法的选择、交叉、变异操作对WOA进行改进。用改进的WOA算法对XGBoost的超参数进行寻优,获得了帮助XGBoost取得最优分类效果的超参数组合,将7种不同故障类型的振动信号进行重构后输入优化的XGBoost模型进行故障诊断。实验结果表明,所提GWOA-XGBoost模型的电机轴承故障诊断精度能够达到97.14%,相较于传统诊断方法,性能提升效果显著。     

三维多目标纯测向无源定位方法

针对多传感器测向定位中方位配对的困难,提出分两步的三维多目标纯测向定位方法.该方法先利用方位信息,粗略估计目标二维位置,并采用方位角误差进行粗略的目标真伪判别,再采用蛙跳式梯度法精确求解目标的三维位置,并利用方位角与俯仰角偏差对目标真伪进行判别.仿真结果表明,该方法能快速地以较高概率、较高精度对多目标进行定位.     

基于轮廓特征的空间目标识别算法

高分辨力单脉冲雷达通过对三个通道回波成像可以获取各个散射中心的方位角和俯仰角,结合距离信息就可以得到各个散射中心在垂直于雷达天线轴的平面上的投影,形成方位-俯仰二维像.由于卫星的尺寸通常大于碎片的尺寸,因此卫星的方位-俯仰二维像的轮廓面积较大.提出了基于轮廓特征的空间目标识别算法,首先通过高分辨力单脉冲雷达对目标进行方位-俯仰二维像成像,然后从方位-俯仰二维像中提取目标轮廓,最后根据轮廓面积特征对卫星和碎片进行识别.经过计算机仿真实验,该算法取得了比较好的识别效果.