基于二进小波变换的MIP纹理映射在OpenGL中的应用

OpenGL中的纹理映射可以增加三维图形的真实性,而mipmapping多分辨率技术可以进一步增加真实性和减少内存占用,因此研究自动产生MIP纹理意义很大。通过采用二维二进小波的分解算法,在原纹理图像基础上可以得到各级低频的二进多分辨率的MIP纹理图像,从而自动产生不同细节的MIP纹理映射图像,而且与MIP映射技术要求相一致。最后通过实例验证了该方法的可行性并指出了不足之处。     

基于SEA的炮兵侦察系统效能分析及动态评估

现代战争作战环境复杂多变,如何评估作战条件下的炮兵侦察效能是一个紧迫的课题。本文采用了系统效能分析方法,给出SEA方法的概念和步骤,并针对战场环境下炮兵侦察系统的战术背景进行动态分析和评估,揭示其内在规律,为提高现有侦察装备的作战效能以及侦察指挥决策提供有力的支持。     

算术映射交织器设计的改进

首先分析算术二次同余映射的原理 ,然后在此基础上对交织器的映射关系加以保奇偶序限制和移位运算 ,从而得到两个改进型的算术映射交织算法。通过仿真对改进型交织器的性能进行验证 ,结果说明在复杂度可比的情况下 ,改进后的交织器比传统分组交织器具有更好的译码性能。     

关于强增生算子的Mann迭代序列收敛的充要条件

设Z是一致光滑Banach空间,T：X→X是次连续强增生算子,｛an｝、｛βn｝是两个实数列且满足0≤an≤1,及an→0（n→∞）,令Mann迭代序列｛Xn｝定义为证明了迭代序列｛xn｝强收敛于S的不动点q的充要条件是｜｜Txn｜｜有界。     

纹理影像特征选择及K-means聚类优化方法

Gabor变换和K-means算法是最为常用的纹理分析方法。然而,采用Gabor变换得到的纹理特征向量具有较高的维数,影响算法的运行效率;K-means算法也易受初始类中心的影响而导致分类精度下降。因此,通过Relief算法对采用Gabor变换所提取的纹理特征进行选择,得到合适的纹理特征子集。进一步采用差分进化算法,对K-means算法的聚类中心进行优化从而提高纹理识别精度和效率。实验结果表明:提出的方法所需用到的纹理特征向量的维数相对于原始特征集有大幅降低,较之基本的K-means算法,纹理识别的精度也有较明显的提高。     

关键循环到粗粒度可重构体系结构的存储感知映射

针对已有工作面向粗粒度可重构结构(CGRA)研究循环映射的不足,提出一种新颖的存储感知的关键循环映射方法 MALP。该方法定义RCP_CGRA体系结构模型并阐述关键循环到CGRA的映射问题,通过引入结合数组分簇的多面体数据域划分方法进行循环存储分析,根据分析结果,结合体系结构资源约束实现了循环的有效映射。实验结果表明,与已有的方法相比,MALP方法能够快速分析存储需求并有效降低循环映射的资源占用率,提高数据吞吐量,进一步提升了CGRA上循环映射的性能。     

基于Logistic映射的混沌二相编码性能分析

针对目前常用的伪随机二相编码的缺点,利用Logistic混沌映射产生混沌序列并进行数字量化和截取,生成混沌二相编码信号,重点分析了混沌二相编码信号的相关性、混合信号隔离度、抗干扰性能和多普勒敏感性能。仿真分析表明,混沌二相编码信号不仅具有大的时宽带宽积和良好的自相关性,而且具有较强的抗干扰性能和更宽的多普勒容限,是一种较为理想的雷达脉冲压缩信号。     

弹载卫星导航天线混沌加密

传统弹载卫星导航天线信号加密方法存在加密后信号振幅波动较大,且信号加密不够全面,加密后天线受攻击概率仍然较大,提出了弹载卫星导航天线信号混沌加密方法.根据弹载卫星导航天线结构,采集天线通信信号.拟定混沌随机序列发生器,获得粗粒化输出.引人混沌映射迭代法,结合单变量向耦合同步方法,将同步混沌序列与相应的随机序列发生器组合...     

一种优化神经网络映射算法——吸收算法

本文揭示了神经计算的本质──并行分布处理,并以此为基础提出了时间步的概念。分析了映射算法的两个重要概念──负载均衡和通讯开销,并提出了映射分配准则。在神经网络的映射分配中引入图论的有关思想,提出了一种优化的神经网络映射算法──吸收算法。最后给出了重要的试验结果,这些数据表明吸收算法是一种有效的映射算法。     

面向验证的启发技术设计

采用有效的人工智能技术提高验证效率正成为解决验证复杂性的手段之一。本文针对STG（State Transition Graph）中状态枚举数据量大的问题,提出隐含遍历的状态映射策略。并根据状态存储和电路结构特征,重点研究了HASH表状态冲突处理、函数域限定、函数不相交分解和混合搜索等启发技术策略。