灰色系统理论中二维数据序列均值生成的讨论

灰色系统理论中非等时序序列或含有空穴的序列,通常可以用均值生成方法来填补,生成等时序序列。本文研究发现,用非紧邻均值生成方法生成的内点与实际存在有明显的误差,为此讨论了均值生成和有偏生成算法。利用数据序列点的局部凹凸特性来表示数据序列点的特征,提出了采用数据序列点连线的状态选取生成系数的方法。通过对一维数据序列传统均值生成方法的比较,给出了二维数据序列的定义,讨论了在二维数据序列下的均值生成方法,提出了有偏生成算法中生成系数分解的选取方法。     

在微型机上构成任意级M序列

M序列是最大长度的非线性移位寄存器序列,其中具有大量的平移不等价序列。而且,随着移位寄存器级数(n)的增加,序列的数量将是十分巨大。本文讨论了在微型机上构成n级M序列的方法。由于在程序设计中采用汇编语言,使得所构成的序列的长度(或寄存器级数n)和构成速度大为增加。文内给出了3～11级M序列的部分实例。     

基于变化序列的时序数据挖掘技术

给出了时间序列的变化序列和最近时间子序列的概念．并把最近时间子序列看作是时间序列的信息聚集器。基于这一现点,提出了基于变化序列的时序数据挖掘技术。先把待挖掘的时间序列转换成时间序列的变化序列,然后利用时间序列的变化序列的最近时间子序列隐含的知识,以指导对原时间序列的挖掘,并给出了挖掘算法。最后算例验证了该挖掘方法的可行性和有效性。     

基于路径的数字系统功能测试

本文介绍基于路径的数字系统功能测试方法。路径表示系统在输入信号作用下状态的转换。文章提出并实现了遍历路径的测试矢量生成算法;讨论了利用数字系统硬件描述语言及其模拟器生成被测系统在测试矢量序列激励下的无故障响应序列的方法;并介绍运用无故障响应序列与实际响应序列进行比较测试的故障定位法。应用上述方法,笔者在研制的NAT-403Ⅰ型数字设备自动测试仪上对三种板级数字系统进行了测试,获得预期的效果。     

时间序列三角极值点线性分段算法

文章在时间序列逐段线性描述方法基础上提出三角极值点分段算法.通过考察时间序列相邻极值点之间幅度变化大小来确定关键点序列.该算法较好地处理了时间序列局部噪声和数据压缩问题.并通过实验说明了算法的有效性.     

基于序列图象的三维刚体运动估计研究进展

序列图象运动估计是动态场景分析的基础,它主要研究如何从变化场景的一系列不同时刻的图象中,提取出有关场景中物体的位置、运动和结构等信息。在综述了基于序列图象运动分析的传统方法及其技术特点和存在的问题后,分析了基于序列图象的三维刚体运动估计研究的发展趋势。     

周期序列正交分解和离散傅里叶级数

本文试图用信号线性逼近的方法和正交分解的理论导出周期序列离散傅里叶级数DFS关系式。推导过程表明,在N维序列空间上,用N维复指数序列集线性逼近任一周期序列,在方均误差最小的条件下,其表达式就是DFS关系式;同时说明,周期序列的DFS部分展开式在方均误差准则下线性逼近误差最小。     

区间灰系列的熵度量及其应用(英文)

研究了灰信息理论的不确定性度量方法及其在决策中的应用,说明了建立在有限区间灰数序列基础上的灰序列熵与Shannon概率熵是不同的。讨论了灰数的度量公式和性质,包括不变性、应用条件、两个灰数并与交的灰熵等。最后给出一个应用实例验证了该方法的有效性。     

三维航迹的直接优化方法

介绍了用直接方法进行系统优化的基本原理，给出了求解沿航迹的速度序列和控制量序列的方法。与数字地图技术相结合，将这种方法应用到低空突防三维航迹优化之中，用改进的单纯形算法求解直接优化方法中的参数。由于优化参数少，可以实现航迹的实时优化，并且在优化过程中考虑了飞行器性能和推进系统性能的限制，故所优化出的参数航迹是可飞的。     

一种简单可靠的昆虫扑翼运动图像序列自动分析方法

目前高速摄影相机和多相机系统广泛地用于记录昆虫奇妙的飞行运动,然而分析这些运动图像序列的方法却不能让人满意.提出并测试了一种简单可靠的昆虫飞行图像的自动分析方法.该方法充分地利用了图像序列中相邻两帧间的差别,可自动提取出昆虫的特征点(翼尖点,翼根点,头部端点,腹部端点)和轮廓线(翼前缘轮廓,翼后缘轮廓).采用MATLAB实现并使用虚拟昆虫和真实昆虫运动图像序列测试了该方法.测试结果表明,该方法简单可靠,无需人工干预,不针对特定昆虫,运算量也较小,且能够提供较好的识别结果,甚至在处理昆虫的身体和翅膀部分重叠或者昆虫的翅膀图像呈现明显的透明的图像序列时候结果依然不错.该方法给昆虫图像的形态学特征自动识别难题提供了一个切实可行的解决方法,节省了昆虫扑翼运动图像的分析时间.     

中值滤波的快速算法

提出了一种中滤波的快速算法，充分地利用相邻两次中值滤波窗口内数据的相关性。在运算过程中，通过对有序序列快速的对半查代和内插操作重构有序序列，从而得到各中值。本算法很大地提高了运算效率，计算机模拟表明该方法是有效的。     

用声表面波(SAW)卷积/相关器实现直接序列扩频信号解扩

本文简要叙述了直接序列扩频信号解扩的主要方法:逐比特解扩(bit-by-bitDe-Spread)和并行解扩(Parallel De-Spread)。指出:前一种方法要提取相干载波,并且难以实现快速同步。对于突发工作的直接序列扩频系统,并行解扩是比较切实可行的。我们用国内研制成功的声表面波声电卷积器,通过适当的信号设计完成了突发扩频信号的解扩。文章给出了有关实验结果。我们认为,这种方法,对不同调制方式的直接序列扩频信号解扩具有普遍适应性。     

任意级移位寄存器的全部M序列的构成法

最大长度非线性移位寄存器序列(M序列)具有较优越的伪随机特性。它的应用范围很广。但目前对M序列的性质和构造方法等方面的研究尚不成熟。本文就M序列的构造,给出一个一般方法,用计算机产生任意级移位寄存器的全部非平移等价的M序列。     

时序多相关-经验模式分解方法及其对车辆振动信号的分析

振动信号的特征提取由于受强背景噪声的干扰往往具有很大的困难。在作者提出的时序多相关-经验模式分解方法的基础上,提出了一种相应的改进方法,将其扩展到一般振动信号的特征提取。先对采集到的时间序列作多相关处理,在时序多相关处理时,为了达到克服噪声干扰的目的,取一段采样序列,对其作周期延拓,使得在多相关处理后,噪声仅仅体现在多相关序列的常数项里面。再对得到的多相关数据作经验模式分解,选择满足要求的本征模式函数并作边际谱分析,以达到提取强噪声背景下的特征信号的目的。仿真分析表明了该方法的有效性。最后将它应用到实际某特种车辆振动信号的特征提取中,得到了满意的结果。     

基于β分布随机数排序的非高斯振动模拟方法

研究了按自谱和峭度产生非高斯随机波形的窗函数调制方法。引进了表征非平稳非高斯随机振动的新参数——跌宕周期,提出了重构非高斯随机振动的新方法——β分布随机数重新排列技术。新的重构方法既可以生成平稳非高斯随机序列又能生成非平稳非高斯随机序列。分析典型结构在非高斯振动激励下的响应,研究跌宕周期对累积损伤的影响,数值计算结果与物理试验结果一致。     

光流场测试图像序列和真实数据生成方法

本文提出了一种利用光线跟踪算法生成光流场测试图像序列和真实数据的新方法，用该方法得到的图像序列和真实数据可用于光流场算法的定量比较和定性分析，对光流场计算有重要意义。     

弹跳机器人的弹跳序列规划问题研究

传统轮动式与爬行式机器人难以直接越过大的障碍物或沟壑 ,野外行动能力有限 ,需要研制弹跳机器人。为了快速并顺利地越过障碍物 ,应根据自身获取的或用户输入的地形信息规划出弹跳动作序列。本文分析了弹跳机器人与连续移动式机器人路径规划方法的区别 ,总结出影响弹跳运动规划过程的几个因素。调整影响系数后 ,在简化地形的基础上实现了弹跳序列的启发式搜索算法。结果表明 ,通过适当调整参数 ,该算法可以得到安全高效的弹跳动作序列     

AR与ARMA有色噪声的生成方法

基于自回归与自回归滑动平均模型。讨论了两种有色噪声的软件生成方法，可使输出序列无起始瞬为现象，给定功率谱函数结构时采用递推算法。给定滤波器系数时采用步降法。分别给出了滤波器的两种设计流程。通过设置滤波器的初始状态，使得在白噪声激励下滤波器的输出序列稳定，无起始瞬变现象。     

基于小波神经网络的混沌时间序列预测及应用

根据相空间重构理论,探讨了一种基于小波神经网络(WNN)的混沌时间序列预测方法。根据G-P算法和Takens理论,计算出混沌时间序列相空间重构所需的最小嵌入维数,以此作为网络的输入节点数。通过时频分析,使得隐节点数的选取也有了可靠的理论依据。最后对Lorenz仿真信号和滚动轴承信号进行仿真和预测,验证了方法的有效性。结果表明,对于混沌时间序列的预测,WNN网络比BP网络表现出更理想的预测效果,为非线性动态系统的预测提供了一种有效的途径。     

基于特征点运动矢量估计的动态序列图像运动目标跟踪

提出了一种改进的特征点运动矢量估计方法,用于动态序列图像中的运动目标跟踪。首先利用改进的最小亮度变化算法提取特征点;然后通过自适应的十字模式搜索法确定这些特征点的匹配点。在RANSAC方法的基础上,利用运动背景的仿射变换参数实现运动背景的补偿。最后利用合理的形态滤波技术,运动目标将完整地从背景中提取出来并实现准确跟踪。实验结果表明,改进的方法可以成功完成运动背景的补偿,并为动态序列图像的运动目标跟踪提供了保证。