基于模糊自适应变维Kalman滤波器的跟踪算法(英文)

针对不同阶数的Kalman滤波器具有不同的跟踪能力与跟踪效率之间存在的矛盾,设计了一种模糊自适应变维跟踪算法(FAVD)。该算法使用两级滤波器,根据目标机动性的变化,适当地调整滤波器的阶数,使跟踪结果快速收敛,很好地解决了矛盾。同时通过模糊推理机制,在线调节高阶滤波器的参数,使适用范围大大增强,提高自适应能力,从而使该算法可以采用较少的模型覆盖较多的目标运动模式,达到很好的跟踪滤波效果,计算量也会大大减小。通过对计算机仿真结果分析表明,提出的算法具有可靠、计算简便、快速等特点,模型滤波精度较高,并可实现实时跟踪预测,具有一定的理论价值和实用价值。     

一种基于混合概率PCA模型的高光谱图像非监督分类方法

提出了一种在期望最大化(EM)算法框架下同时实现混合概率主成分分析(PPCA)降维和聚类的高光谱图像非监督分类方法。它根据不同类别应各有自己代表性的特征集,将通常意义下的特征抽取和模式分类合并在一步内完成,尽可能地保留了可分性;同时该方法具有概率模型的优点,更适合高维数据处理。采用仿真数据和真实数据进行的比较实验表明,该算法较一般不加区分地对所有原始数据进行PCA降维再分类的方法能得到更好的分类结果。     

基于随机森林的重要性测度指标体系

重要性测度分析可以找出重要特征变量,从而降低输入空间的维数,节约运算成本.基于随机森林重要性测度的分析原理,探寻随机森林的重要性测度指标与基于方差的全局灵敏度指标之间的联系,得到求解方差灵敏度主指标Si及其总指标STi的新途径.建立基于随机森林的单变量、组变量重要性测度指标,并明确具体的求解过程,完善基于随机森林的重要...     

多维TCM的编码符号同步方法

针对多维TCM译码中的编码符号同步问题,提出了两种同步方法:累计度量和同步法、回溯初始状态比较同步法。其中累计度量和同步法适用于非完全透明的编码,而回溯初始状态比较同步法对完全透明的编码和非完全透明的编码都适用。它们都直接利用Viterbi译码器的中间结果,计算量少,简单有效。     

二维离散映象的拓扑熵

本文计算了二维离散映象在经过倍周期分岔、同周期分岔到混沌时的拓扑熵,并得到这些映象通向混沌的各种道路和与其对应的拓扑熵之间的关系,揭示了拓扑熵与混沌之间的内在联系。     

基于相位恢复技术的二维相位解包络算法

介绍一种新型的二维相位解包络算法。该算法的原理是将被解包络的相位作为输入光场,通过光学衍射计算得到其远场衍射光场的光强分布,然后使用相位恢复算法进行优化计算,得到一组用于表达连续波面的最佳Zernike多项式参数。此算法的特点在于,结合已成熟的相位恢复算法,波面解包络的唯一性和准确性可得到充分的保证;同时利用光场衍射计算,可方便地通过对衍射光强的滤波实现对相位噪声的抑制。实验验证了该算法的有效性。     

面向异常检测的高光谱图像压缩技术

异常检测已经成为高光谱图像重要的后续应用之一,提出了一种面向异常检测的高光谱图像压缩算法.为减少压缩对异常检测性能的影响,首先采用RX算子对高光谱图像进行异常检测,并对异常点与背景对应的光谱维矢量进行预处理.对高光谱图像的光谱维矢量进行KL变换,通过引入虚拟维数估计算法对原始数据的本征维数进行估计,在此基础上给出了一种主分量选取方法.最后,采用最优码率分配策略为各主分量分配相应的压缩码率,并利用SPIHT算法分别进行压缩.实验结果表明,该算法在获得较高压缩性能的同时,可有效保持图像中的异常信息.     

二维粒子模拟的多时标法

将多时标法应用于二维激光等离子体全电磁相对论粒子模拟程序中,对共振吸收及相关的物理现象进行了模拟计算,既正确地描述了等离子体的动力学行为,又大大节省了计算时间。     

GPU上高光谱快速ICA降维并行算法

高光谱影像降维快速独立成分分析过程包含大规模矩阵运算和大量迭代计算。通过分析算法热点,设计协方差矩阵计算、白化处理、ICA迭代和IC变换等关键热点的图像处理单元映射方案,提出并实现一种G-Fast ICA并行算法,并基于GPU架构研究算法优化策略。实验结果显示:在处理高光谱影像降维时,CPU/GPU异构系统能获得比CPU更高效的性能,G-Fast ICA算法比串行最高可获得72倍加速比,比16核CPU并行处理快4~6.5倍。     

主维对矩阵运算性能的影响

随着计算机体系结构的发展,高速缓存（ｃａｃｈｅ）的引入,分块方法成为矩阵计算中性能优化的主要方法,而矩阵主维对分块算法的性能影响很大。本文分析了矩阵主维影响性能的原因以及如何选取主维来改善性能,并与拷贝方法进行了比较。最后用矩阵乘法和ＬＵ分解进行了试算,取得了满意的结果