一种多功能训练器械设计与实训试验

针对以往特种运动器械存在设计理念陈旧、运动功能单一等缺陷,设计了一种能够提高受训人员综合身体素质的多功能训练器械。该器械主要由旋转中心框架、圆形中心框架、防护装置以及电动传动装置等组成,能够进行康复治疗、强化"核心"训练等。通过实际训练验证,该器械性能稳定,使用安全可靠,并且适用于多人施训,省时省力。     

MIMO系统下一种改进的 LatticeReduction线性预编码算法

现有LR(Lattice Reduction)辅助的线性预编码算法,在接收机端需要对接收到信号进行平移变换,因而仅适合于点对点的MIMO系统中,然而在广播信道条件下,由于接收机是分散的,且功率尺寸受限,不适宜采用现有的线性预编码算法。针对这一问题,文章提出了一类改进的LR辅助线性预编码算法,并给出了相应ZF和MMSE准则下的具体实现。在该算法中,信号处理主要在发送机端完成,以降低接收机端的计算量。仿真结果表明:文章提出的算法相比现有的LR辅助线性预编码算法误比特率性能更好,因而更适用于广播信道条件下的MIMO系统。     

一种新的基于Graph cuts方法的SAR图像分割模型

Graph cuts方法是一种快速优化技术,能有效解决计算机视觉的低层次问题,如表面重构、分割、去噪等问题。其优点是迭代计算的高效性并能得到全局最优解。利用Graph cuts方法,将基于活动轮廓模型和水平集方法的SAR图像分割模型转化成一个新的模型,可用最大流/最小割方法来求解。实测SAR图像的分割实验表明：提出的新模型所需运行时间大约是基于水平集的活动轮廓模型所需时间的一半,分割精度也得到了较大的提高。     

Lovász条件下LLL算法最简复Givens矩阵形式的研究

为了解决复数域下基于QR分解的LLL（A．K．Lenstra,H．W．Lenstraand L．Lovasz）算法中复Gives旋转矩形式不统一的问题,文章从复数域下原始LLL算法中Gram—Schmidt系数与QR分解的上三角矩阵胄中元素之间的关系出发,证明了上三角矩阵R的元素与Gram—Schmidt系数以及Lovasz条件之间的等价的关系;从复数的指数形式出发,推导出2种适合LLL算法的复Givens旋转矩阵形式,并证明只有其中一种符合Lovasz条件下复Givens旋转矩阵形式。仿真结果表明,采用基于QR分解的复数域LLL算法的MIMO系统相比采用基于Gram—Schmidt正交化LLL算法的MIMO系统具有更好的误比特率性能。