检索结果-南通市图书馆

基于国际平整度指数IRI的路面不平度仿真研究

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公路 2008年第11期53卷 155-160页

作者：陈洪兴何兆益重庆交通大学土木建筑学院重庆市400074

国际平整度指数IRI和路面功率谱密度PSD是评价路面平整度的两大指标,通过理论公式的推导,建立了两大指标的换算关系。在此基础上,给出了基于离散傅立叶逆变换的路面不平度仿真过程,推导得出了基于国际平整度指数IRI的路面不平度仿真过程... 详细信息

国际平整度指数IRI和路面功率谱密度PSD是评价路面平整度的两大指标,通过理论公式的推导,建立了两大指标的换算关系。在此基础上,给出了基于离散傅立叶逆变换的路面不平度仿真过程,推导得出了基于国际平整度指数IRI的路面不平度仿真过程,并对仿真精度进行了验证。仿真结果表明:利用该方法可以直接通过国际平整度指数IRI对路面不平度进行时域仿真,且仿真精度较高。最后,结合实测高速公路的国际平整度指数IRI对实际路面进行了不平度仿真,得到实际路面的不平度起伏情况。

关键词： IRI PSD 不平度仿真逆变换

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改进的Morlet小波及其变换

计算机工程与应用 2016年第14期52卷 12-18,49页

作者：姬战怀严胜刚西北工业大学航海学院西安710072 西安科技大学理学院西安710054

提出了一个改进的Morlet小波,并在此基础上给出了Morlet小波变换的完全重构公式,这个重构公式不需要Morlet小波满足小波容许条件,使得Morlet小波变换在理论上趋于完善。改进后的Morlet小波其尺度参数替换为小波主频参数,参数有明确的物... 详细信息

提出了一个改进的Morlet小波,并在此基础上给出了Morlet小波变换的完全重构公式,这个重构公式不需要Morlet小波满足小波容许条件,使得Morlet小波变换在理论上趋于完善。改进后的Morlet小波其尺度参数替换为小波主频参数,参数有明确的物理意义,用它作为核函数的小波变换把时间信号映射到时间-频率域。重构公式的提出可拓宽Morlet小波的应用范围,引进了一个由Morlet小波变换及其逆变换构建的时-频滤波器并将其用于地震信号处理以提高其分辨率。从理论上分析了Morlet小波变换与S变换的区别,并用实际算例验证了分析结果。

关键词： Morlet小波容许条件逆变换时-频分析 S变换

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一种基于有限域求逆的S-Box实现算法

微电子学与计算机 2006年第3期23卷 109-111,115页

作者：潘宏亮高德远张盛兵曹良帅西北工业大学计算机学院陕西西安710072

S-Box是AES密码算法硬件实现的关键,目前主要有两种实现方法:一种是基于查找表,一种是基于有限域求逆。文章首先经过数学变换将有限域GF(28)上的元素映射到有限域GF(24)2上,并把GF(24)2上的一个元素变换为GF(24)上的两个元素的线性运算... 详细信息

S-Box是AES密码算法硬件实现的关键,目前主要有两种实现方法:一种是基于查找表,一种是基于有限域求逆。文章首先经过数学变换将有限域GF(28)上的元素映射到有限域GF(24)2上,并把GF(24)2上的一个元素变换为GF(24)上的两个元素的线性运算。在此基础上,把GF(28)上的求逆问题转化为GF(24)上的求逆,从而提出了一种基于有限域求逆的低硬件开销的S-Box实现算法。该算法和查找表实现相比,面积减少了57%,适用于诸如智能卡、移动设备等对面积要求比较严格的场合。

关键词： S-Box 逆变换有限域查找表

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实时视频编码的二维DCT/IDCT的实现

电视技术 2002年第12期26卷 4-6,12页

作者：山洪刚郑南宁杨晓衡西安交通大学人工智能与机器人研究所陕西西安710049

用FPGAFLEX10K130实现了二维离散余弦变换和逆变换(DCT/IDCT),结构设计采用行列分解法,乘法器采用移位求和的方法实现,并且采用流水线结构设计,提高处理核的性能,系统时钟达到33MHz,计算精度满足CCITT标准要求。

关键词：视频编码二维DCT IDCT 离散余弦变换现场可编程门阵列图像压缩二维逆变换

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基于伸缩变换不一致性的灰色磨光优化模型

数学的实践与认识 2010年第18期40卷 130-133页

作者：张三强詹棠森杨利华景德镇陶瓷学院信息工程学院江西景德镇333403

很多预测模型都是利用原始数据直接地代入模型中优化参数,这样仍然很难避免整体数据之间的相互约束,使某些局部误差还是很大.为了克服这些缺点,特提出一种基于伸缩变换不一致性的灰色磨光优化模型,模型通过引入描述局部性质的磨光因子... 详细信息

很多预测模型都是利用原始数据直接地代入模型中优化参数,这样仍然很难避免整体数据之间的相互约束,使某些局部误差还是很大.为了克服这些缺点,特提出一种基于伸缩变换不一致性的灰色磨光优化模型,模型通过引入描述局部性质的磨光因子、可逆变换和优化方法,很好地保证整体的拟合精度.通过实例比较,模型比其它几种模型的拟合精度更高.

关键词：伸缩变换磨光法逆变换原始值参数化优化

p-adic数域Q_p上的窗口Fourier变换

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数学的实践与认识 2004年第11期34卷 169-172页

作者：么焕民高广宏哈尔滨师范大学信息科学系黑龙江哈尔滨150025 哈尔滨工业大学数学系黑龙江哈尔滨150001

提出了 p-adic数域 Qp上的窗口 Fourier变换和逆变换 ,详细地讨论了 p-adic模函数和阶梯函数的窗口 Fourier变换和逆变换 ,最后给出了 p-adic模函数和阶梯函数的窗口 Fourier变换定理 .

关键词： P-adic数域模函数 Fourier变换阶梯函数定理逆变换窗口

第Ⅰ类二维离散Hartley变换的递推减半法及其计算机实现

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南京理工大学学报 2001年第1期25卷 83-86页

作者：余品能刘德钦解放军理工大学理学院南京210007 南京理工大学理学院南京210094

该文给出了计算第Ⅰ类二维离散Hartley变换 (2D -DHT -Ⅰ )的一种递推减半法 ,对M×N=2 r× 2 S2D -DHT -Ⅰ的计算 ,其算术复杂性比已有的向量基算法及Bracewell算法减少 2 5 %～ 35 % 。

关键词： Fourie变换二维离散Hartley变换递推减半法算术复杂性数据处理正变换逆变换

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灰色系统建模方法的探讨

系统工程 1991年第5期9卷 9-12页

作者：于德江辽宁省信息中心经济预测处

本文提出了用开打次方对原始数列{x^(0)(k)}进行变换,提高离散数据的光滑度,并讨论了有关逆变换误差,实例分析效果是显著的。

关键词：灰色系统建立模型逆变换误差

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基于神经网络的图像融合算法研究

基于神经网络的图像融合算法研究

作者：阮晓宇安徽工程大学

学位级别：硕士

图像融合属于图像处理领域中的一个重要分支,它主要是将不同传感器采集到的同一对象或场景的多个源图像数据信息,通过特定的融合算法,将各个源图像的互补信息或人们所需要的信息进行提取,进而得到更加准确,更加丰富,更加全面的图像信息... 详细信息

图像融合属于图像处理领域中的一个重要分支,它主要是将不同传感器采集到的同一对象或场景的多个源图像数据信息,通过特定的融合算法,将各个源图像的互补信息或人们所需要的信息进行提取,进而得到更加准确,更加丰富,更加全面的图像信息,该技术现如今在工业、医学、航天等方面都得到了非常广泛的应用。目前关于图像融合技术的方法有很多,例如加权平均法、多尺度变换法以及神经网络等方法。其中神经网络具有较好的生物学背景,在进行图像处理时能够考虑到图像的全局特性。脉冲耦合神经网络(Pulse Coupled Neural Network,PCNN)属于第三代人工神经网络,该网络模型能从较为复杂的背景下将有效信息提取出来,此外该模型还具有脉冲调制和耦合链接的特性,在图像处理方面具有独特的优势,现如今被广泛用在图像融合领域,并取得了一定的成果。但是传统的PCNN模型中的参数比较多,而且数值都是依靠经验进行设定的固定值。此外,传统PCNN模型较为复杂,而且计算量大,因此如何改进模型,并更好的设置参数,是一个重要研究方向。因此,针对这些问题,本文从两个方面进行改进,一种是通过改进模型,将原有的PCNN模型和参数进行改进。另一种是与其他方法相结合,本文采用将PCNN与非下采样剪切波(Non-Subsampled Shearlet Transform,NSST)相结合来进行图像融合。以下为本论文的主要研究工作和内容:(1)对PCNN方面的基本知识和工作原理进行详细说明,然后介绍了双通道PCNN图像融合这一经典算法,并且针对该模型存在的缺点和不足,本文提出了改进的双通道PCNN模型。首先,根据PCNN模型的特性对其进行改进和简化,在模型的输入项方面,采用改进的空间频率代替传统的像素点灰度值,在将链接系数方面,采用拉普拉斯能量代替传统的固定值,然后将待融合图像输入到该模型中,进而得到最后的融合结果。(2)将PCNN方法与NSST相结合,本文充分利用NSST和PCNN在处理图像融合方面的优势,提出NSST域内的PCNN的融合方法。首先利用NSST变换将源图像分解为低频以及高频两个部分,对高频子带采用PCNN方法进行处理,输入项和链接系数的值设置为自适应,输入项依旧使用改进的空间频率,耦合链接系数设置为图像清晰度。对低频子带采用区域能量和的方法进图像行处理。将处理后的高频和低频子带进行NSST逆变换,进而得到融合。最后将两种改进的融合方法的效果同其他传统融合方法的效果做比较,得出本文的方法不论在主观性能方面还是客观性能方面,相比较而言都要更胜一筹。

关键词：图像融合 PCNN 空间频率 NSST 逆变换