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331.
三像素宽反走样直线的绘制算法研究   总被引:12,自引:0,他引:12  
直线绘制是计算机图形学的基本内容。在光栅图形显示系统中 ,要快速绘制无锯齿的光滑直线是很困难的。本文从走样的机理入手 ,在对 Wu反走样直线算法和 Gupta &Sproull圆锥滤波反走样算法进行研究的基础上 ,提出了改进的三像素宽度直线反走样算法 ,用于显示高质量的反走样直线 ,应用于飞机座舱显示系统中全罗盘画面的刻度线绘制 ,取得了较好的应用效果。  相似文献   
332.
一种采用数学形态学方法的姿态指示器填充算法   总被引:3,自引:0,他引:3  
在现代飞机座舱电子飞行仪表系统中,全姿态指示器天地区域的实时填充是个非常费时的工作,但已有算法不管是在填充速度还是硬件可实现性上都存在缺陷。本文把适于硬件实现的数学形态学方法应用于姿态指示器的实时填充中,提出了一种新的区域填充算法,在此基础上引入种子概念,发挥数学形态学的并行运算能力,提高全姿态指示器填充速度。文中进行了单粒和多粒种子的生长试验,在多粒种子并行填充的情况下,填充效果和速度性能均优于传统算法。该算法填充速度快,能并行处理,适用于姿态指示器等实时填充的场合。  相似文献   
333.
在现代空管系统中进行网络管理时,监视、统计各席位主机CPU的占用率信息至关重要。因此,我们在基于SNMP的网管系统的扩展MIB库里加入了CPU占用率对象,在一定时问问隔收集被管主机的CPU占用率,以达到性能管理的目的。本介绍了算法实现所需的一些基本概念,然后着重阐述CPU占用率信息获取算法及实现。监测结果表明,算法具有较强的透明性和鲁棒性,获取数据误差小。  相似文献   
334.
Euler方程无网格算法及布点技术   总被引:4,自引:0,他引:4  
研究了Bitina的显式无网格算法。在该算法的基础上,给出了Euler方程无网格离散形式,运用RungeKutta显式时间推进格式推进求解。文中的耗散项采用了与非结构网格上类似的守恒型耗散算子,边界条件的处理借鉴了结构化网格处理技术。此外,本文还描述了一种区域离散布点方法,研究了点云生成的选点准则,并成功地数值模拟了二维翼型的典型绕流。  相似文献   
335.
管制扇区的最优划分方法研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
在研究管制员工作负荷的统计方法和描述空域拓扑结构的数学模型的基础上,利用基于自然法则的模拟退火随机优化算法对扇区最优化问题进行求解。并通过对厦门管制区的扇区最优划分实例分析,验证了扇区优化数学理论正确性和使用该算法达到的预期效果。  相似文献   
336.
射线跟踪法的改进及其应用   总被引:3,自引:0,他引:3  
研究复杂组合体目标后向散射场问题,并对射线跟踪法的典型算法进行改进,以提高计算精度和运算速度。推导精确的积分公式,用典型体目标对改进的算法进行验证,进而计算复杂组合体目标的后向散射场。矩形截面直进气道的计算结果不仅比学者Hao Ling的计算结果更为精确,而且计算速度提高了两倍。三面角反射器的计算结果与实验结果基本吻合。最后,计算了某型航母甲板上复杂目标组合体目标的RCS,并与近似法和像素法的计算结果进行了比较分析。  相似文献   
337.
雷达的目标识别技术   总被引:1,自引:0,他引:1  
对雷达自动目标识别技术和雷达目标识别过程进行了简要回顾。研究了相控阵雷达系统中多目标跟踪识别的重复检测问题。提出了角度相关区算法,分析了实现中的若干问题。通过在相控阵雷达地址系统中进汀的地址实验和结果分析表明,采用角度相关区算法对重复检测的回波数据进行处理时,将使识别的目标信息更精确,从而能更早地形成稳定的航迹,达到对目标的准确识别。  相似文献   
338.
基于多特征综合的角点检测算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
角点检测是计算机视觉处理的首要步骤,本提出一种平面曲线角点检测的方法。首先,从人类视觉感知出发.给出角点两个重要性质作为对传统角点性质的补充,基于上述两个性质,模糊集合的概念被引入到检测问题。然后,给出三组包含角点隶属度的特征提取公式,综合三组特征,给出角点检测、定位、优选的判据。中最后给出算例检测结果和感兴趣部分的特征曲线,以及对历史献测试图像的检测结果。结果表明,本算法使用模糊集合理论,在实现上非常简单,检测效果也很理想。  相似文献   
339.
将多维实验方法应用于平面叶栅正反向流动实验中,避免了单参数实验方法中的缺陷,大大提高了实验数据的可靠性。同时采用改进的BP神经网络技术,对气动性能实验数据进行分析。实验发现:低雷诺数下,翼型的流动状态很复杂,附着涡在确定翼型边界层行为和失速特性中起着重要作用。在反向流动中,翼型的吸力面常伴随有旋涡的流动,类似于薄翼流动,翼型在较小的迎角下就会发生薄翼失速。  相似文献   
340.
基于小生境遗传算法的多峰函数优化   总被引:3,自引:0,他引:3  
根据多峰目标函数的具体情况,应用遗传算法随机寻优得到若干个最优值,以这些值作为小生境遗传算法的先验知识,指导小生境距离参数的确定。依据此方法确定小生境距离参数,应用小生境遗传算法成功求解了shubert多峰函数的所有全局最优值。并与相同遗传操作和相同参数下的遗传算法作比较,小生境遗传算法不但能一次性地寻求到解空问中所有的最优解,而且就寻求一个最优点而言收敛速度快于非小生境遗传算法。  相似文献   
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