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面向高维大数据的局部离群点并行检测算法

计算机仿真 2022年第2期39卷 304-308页

作者：何美玲李佩雅浙江中医药大学信息技术中心浙江杭州310000 暨南大学网络空间安全学院广东广州510632

当前局部离群点并行检测算法在实现时,没有消除局部离群点中存在的冗余数据,存在k值不稳定、局部可达密度低、检测时间长的问题,严重影响数据的正常使用,于是提出面向高维大数据的局部离群点并行检测算法。根据信息熵原理采用E-PCA算法... 详细信息

当前局部离群点并行检测算法在实现时,没有消除局部离群点中存在的冗余数据,存在k值不稳定、局部可达密度低、检测时间长的问题,严重影响数据的正常使用,于是提出面向高维大数据的局部离群点并行检测算法。根据信息熵原理采用E-PCA算法提取高维大数据的特征,并消除冗余特征,实现高维大数据的降维处理,提高算法的检测精度;为了在较短的时间内完成局部离群点的并行检测,结合Hadoop分布式平台中的Mapreduce分布框架和传统的离群点检测算法,在高维大数据中完成局部离群点的并行检测。仿真结果表明,所提算法的k值适中、局部可达密度高和检测时间短。

关键词：局部离群点降维处理信息熵分布式平台

基于LBP特征匹配算法的红外人脸图像表情识别技术

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激光杂志 2023年第3期44卷 158-162页

作者：徐武高寒王欣达张强云南民族大学电气信息工程学院昆明650031

红外人脸图像表识别过程中易受到光照不均匀、角度多变、亮度差异大等问题的影响,导致红外人脸图像表情识别效率较差,为解决上述问题,提出基于LBP特征匹配算法的红外人脸图像表情识别方法。首先通过局部优化保留摄影法对红外人脸图像实... 详细信息

红外人脸图像表识别过程中易受到光照不均匀、角度多变、亮度差异大等问题的影响,导致红外人脸图像表情识别效率较差,为解决上述问题,提出基于LBP特征匹配算法的红外人脸图像表情识别方法。首先通过局部优化保留摄影法对红外人脸图像实行降维处理,获取优化后的图像,然后采用多角度分水岭法分割图像,保留图像的细节信息。并采用LBP算子提取预处理后的图像纹理特征,将提取的纹理特征输入支持向量机中,计算出特征的类内比重,完成红外人脸图像表情的识别。实验结果表明,所提方法的平均识别准确率为92%,识别100张人脸图像表情耗时129 s识别效率高、识别效果好、稳定性强。

关键词：降维处理投影矩阵局部特征提取支持向量机类内比重

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基于交错投影的无网格降维DOA估计算法

探测与控制学报 2020年第4期42卷 106-110页

作者：张子鑫胡国平周豪空军工程大学陕西西安710051

针对当前基于交替投影的无网格(APG)DOA估计算法存在收敛速度较慢的问题,提出了一种基于交错投影的无网格降维DOA估计算法。该算法在迭代求解的过程中,直接对半正定矩阵的子矩阵——Toeplitz矩阵进行迭代投影,降低了矩阵的维度,在确保... 详细信息

针对当前基于交替投影的无网格(APG)DOA估计算法存在收敛速度较慢的问题,提出了一种基于交错投影的无网格降维DOA估计算法。该算法在迭代求解的过程中,直接对半正定矩阵的子矩阵——Toeplitz矩阵进行迭代投影,降低了矩阵的维度,在确保估计精度的情况下,有效降低了算法的计算量。仿真结果表明该算法与APG算法相比,在相同信噪比、快拍数或阵元数的条件下能够保证估计精度,同时减少了计算时间,具有更好的实时性,性能更优。

关键词：压缩感知无网格DOA估计交替投影降维处理

基于时空二维MUSIC算法的DOA估计及其硬件实现方法研究

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基于时空二维MUSIC算法的DOA估计及其硬件实现方法研究

作者：张琦西安电子科技大学

学位级别：硕士

本文采用14个阵元组成的均匀线阵作为天线阵列模型,以时空二维MUSIC算法以及测距原理为理论,对测频测向设备的实现进行了研究。首先,使用Matlab进行了仿真。从仿真结果中得到了时空二维MUSIC算法在均匀线阵模型下的角度分辨率,确定了影... 详细信息

本文采用14个阵元组成的均匀线阵作为天线阵列模型,以时空二维MUSIC算法以及测距原理为理论,对测频测向设备的实现进行了研究。首先,使用Matlab进行了仿真。从仿真结果中得到了时空二维MUSIC算法在均匀线阵模型下的角度分辨率,确定了影响测距和测向精度的参数。验证了此方案在给定模型、参数下理论上的可行性。其次,为了进行硬件实现,对时空二维MUSIC算法进行了降维处理。首先对得到的差频信号做1024点FFT变换,得到1024个频点,接着对需要的频点用一维MUSIC算法进行处理。在对一维MUSIC算法的实现过程中,将它分成了协方差矩阵的估计、特征值分解、目标信号个数估计和谱峰搜索四个模块。降维处理后的时空二维MUSIC算法虽然避免了在频率、方向上同时进行搜索,但是计算量仍然很大,算法实现复杂。针对此问题,本文最终选择FPGA和DSP协作作为硬件实现方案。FFT变换、协方差矩阵的估计数据量大,且很规则,因此由FPGA完成。而协方差矩阵的特征值分解、目标信号个数估计、谱峰搜索的实现过程复杂,因此在DSP中完成。为了满足实时性的要求,同时也基于芯片资源和处理速度的考虑,本设计的FPGA芯片选用了Altera的Arria V,DSP芯片采用了TI的TMS320C6455芯片。DSP与FPGA之间主要通过EMIFA接口进行通信。FPGA部分采用了乒乓操作、流水线、状态机等方法来进行控制和提高算法的处理速度,并且考虑到该设计对实时性要求很高,多数情况下牺牲面积来换取速度。由于特征值的分解、信号源个数的估计方法很多,因此,对各处理算法进行了分析,在保证能达到要求的精度和分辨率的前提下,DSP部分选出了最适合的方案。比如,信号源个数这一参数的获得采用MDL准则完成,协方差矩阵的分解采用QR算法完成。各部分算法、硬件之间相互配合,FPGA部分给出了FFT变换和得到的协方差矩阵部分的SigtapII的测试结果,DSP部分给出了实现算法的流程图。所有算法的实现都在器件上做了测试,能够成功运行。基本上完成了基于时空二维MUSIC算法的障碍物的测距测向的分辨率、精度和实时性的要求。

关键词：时空二维MUSIC算法 FPGA+DSP实现降维处理实时性

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散乱点云配准与隐式曲面重构技术研究

散乱点云配准与隐式曲面重构技术研究

作者：江盟西南科技大学

学位级别：硕士

近年来,逆向工程技术在现代设计与制造、虚拟现实、场景建模、计算机视觉、医学等领域得到了广泛的应用,有着很广阔的前景。点云处理和曲面重构是逆向工程中的关键内容。随着三维激光扫描仪的广泛应用,如何对规模庞大、分布密集的点云... 详细信息

近年来,逆向工程技术在现代设计与制造、虚拟现实、场景建模、计算机视觉、医学等领域得到了广泛的应用,有着很广阔的前景。点云处理和曲面重构是逆向工程中的关键内容。随着三维激光扫描仪的广泛应用,如何对规模庞大、分布密集的点云进行处理以及怎么将散乱点云进行曲面重构成为了当前的研究热点问题。本文研究内容主要分为点云配准和点云的曲面重构两个方面,具体内容如下:(1)在点云配准方面,针对以往散乱点云配准算法存在效率较低和噪声对算法影响较大的问题,提出了一种降维处理空间点云的点云配准新算法。该方法采用了评价点云空间位置新方法—总投影熵,总投影熵利用信息熵的概念结合点云空间坐标和密度关系评价两点云的相对位置。以总投影熵作为点云配准的优化函数,采用遗传算法作为优化方法,两者之间的结合实现点云配准。实验表明,该方法具有很强的鲁棒性,同时对于只有少部分重合的点云数据和含有噪声点云数据均有很好的效果,且效率高,能为点云的曲面重构研究提供优良的原始点云数据。(2)在点云曲面重构方面,针对以往散乱点云曲面重构算法存在难以处理大规模点云数据和过多人为参与以及对非封闭模型重构效果差的问题,基于自适应八叉树和改进的差分进化算法,提出了一种对三维点云数据进行隐式曲面重构的方法。首先利用自适应八叉树提供与模型密度相关的分割区域点云数据以分解处理含数万个点的点云;然后采用改进的径向基元球模型建立局部隐式曲面函数以保证局部曲面的光滑性,并运用差分进化算法自适应求解径向基中心、影响半径和形状参数;最后采用改进的对数指数加权拼接算法对局部曲面进行光滑拼接,并采用移动立方体算法进行完整隐式曲面的绘制。实验证明该方法对多种类型的点云均具有很好的适应性,重构曲面表面光滑、细节特征明显。

关键词：点云配准降维处理自适应八叉树差分进化算法隐式曲面重构

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线性规划的优面算法

南昌大学学报（理科版） 2002年第4期26卷 320-322,327页

作者：涂为员常熟高等专科学校计算机系江苏常熟215500

给出了超平面的法方向和有向超平面的定义 ,给出了凸多面集与承托超平面之间的一个性质 :凸多面集上的与承托超平面夹角最小的超平面经过支撑点。由该性质给出了求解n维线性规划问题的一个降维处理方法 -优面法 ,其旋转迭代步数为O(n)。

关键词：线性规划优面算法有向超平面凸多面集承托超平面降维处理

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面向负载的数据库管理系统自动调优

面向负载的数据库管理系统自动调优

作者：张燕飞华东师范大学

学位级别：硕士

数据库管理系统(DBMS)中存在着数量众多的配置项,它们控制着内存分布、I/O优化、查询计划的成本、并行性、日志记录、恢复等众多行为。如何有效地进行配置优化是所有数据密集型应用程序的一个重要工作,这在整个数据库发展历史上都是一... 详细信息

数据库管理系统(DBMS)中存在着数量众多的配置项,它们控制着内存分布、I/O优化、查询计划的成本、并行性、日志记录、恢复等众多行为。如何有效地进行配置优化是所有数据密集型应用程序的一个重要工作,这在整个数据库发展历史上都是一项困难的任务。许多数据库系统含有近千个配置参数,并且系统的更新也会产生新的配置项。虽然数量众多的配置项可控制数据库系统中几乎所有内容,但其调优复杂度也随之提高。并且配置项的调整并非独立事件,参数间的相互影响难以避免,对于不同应用系统,极难存在一个或一组万能的配置项,因而配置项的设定或选择也就成为一个非常困难的问题。为降低调优成本,沿用相似负载的调优策略或其子策略成为常用方法,然而糟糕的是,影响配置项设定和优化的方法往往来源于数据库管理员甚至数据库专家的宝贵经验。为提高系统调优的可行性,本文构建基于增强学习技术的DBMS自动调优模型,使数据库系统即使在无历史数据的条件下,也可以依据实时系统状态所提供的反馈对配置项进行调整,从而提高数据库系统性能。我们在自研的DBMS自调优工具Loadstar中对模型进行实现,并对模型数据进行降维处理以提高自调优效率。最后在通用的DBMSs上进行实验验证,并对实验结果进行详细对比分析。本文主要贡献如下:构建反馈奖惩函数,基于增强学习技术进行自动调优模型构建;在无历史经验条件下,通过系统状态得到反馈继而迭代更新调优策略,最终得到满足目标状态的配置参数值;设计相似工作负载比较方法,利用历史经验数据,搜索与最新负载最为接近的调优策略,从而实现配置参数初始值的跳跃式设置,以降低自动调优的代价;提出基于关联关系和回归统计的降维方法,对大量系统指标和配置参数进行降维处理,从而进一步提高自动调优工具Loadstar的调优效率。设计充分的实验,对本文所构建的自动调优模型进行验证。

关键词：数据库管理系统自动调优面向负载增强学习降维处理

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高光谱图像降维及半监督分类算法研究

高光谱图像降维及半监督分类算法研究

作者：宋国娇哈尔滨工程大学

学位级别：硕士

当前,高光谱遥感为遥感领域的发展前沿。由于成像光谱仪不断地发展以及日渐成熟,高光谱遥感才得以快速地发展。随之而来的是,获得高光谱图像的水平也渐渐地提升。人们获得的高光谱图像包含数百个狭窄且连续的波段,为识别和分类地物提供... 详细信息

当前,高光谱遥感为遥感领域的发展前沿。由于成像光谱仪不断地发展以及日渐成熟,高光谱遥感才得以快速地发展。随之而来的是,获得高光谱图像的水平也渐渐地提升。人们获得的高光谱图像包含数百个狭窄且连续的波段,为识别和分类地物提供了丰富和细微的光谱信息。高光谱图像已经广泛地应用于医学成像,地球监测,资源勘探,城市环境检测等。然而,高光谱的大的数据量、相当多的波段数目、波段之间的相当强的相关性等,这些自身的特点给其在识别与分类方面的信息提取技术造成了巨大的挑战。高光谱图像降维处理与分类技术的研究成为高光谱图像处理的关键问题,已经越来越受到科研工作者的关注与重视。本论文主要对高光谱图像的降维以及半监督分类技术进行研究。本论文总结了国内外学者的科研成果,针对高光谱图像的数据量大、波段数目众多以及各个波段之间相当强的相关性的特点,采用烟花算法,以类内紧性与类间分离性系数(Compactness-Separation Coefficient,CS系数)作为度量准则对高光谱数据进行降维。仿真实验表明,与遗传算法和禁忌搜索算法相比较,该算法在降维后的波段数、总体分类精度、Kappa系数和运行时间方面都取得了较好的效果。针对标准Tri-training算法在初始有标签样本数目较少时,分类器间缺乏明显的差异性,从而影响高光谱图像的分类精度这类问题,本论文改进了标准Tri-training算法,提出了增强差异性Tri-training算法的半监督分类。利用不同分类器之间性能的协同互补关系,将支持向量机、随机森林和最近邻分类器引入到标准Tri-training算法中。同时,采用基于标记类别的分层抽样来对无标签样本被标记过量情况进行处理,较好的保证了所抽取的样本子集具有代表性。由仿真得出,从总体分类精度、平均分类精度以及Kappa系数上看,本论文提出的算法优于标准Tri-training算法。

关键词：高光谱图像高光谱图像分类降维处理特征降维半监督分类

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机载预警雷达非均匀杂波抑制方法研究

机载预警雷达非均匀杂波抑制方法研究

作者：马欣西安电子科技大学

学位级别：硕士

机载预警雷达在下视工作时会接收到陆地和海面散射引起的杂波。因为载机平台的运动速度非常快,所以杂波会在多普勒频域上显著扩散,运动目标有一定概率会被湮没在杂波中从而无法被检测到。空时自适应处理(STAP)技术在空时二维联合域区分... 详细信息

机载预警雷达在下视工作时会接收到陆地和海面散射引起的杂波。因为载机平台的运动速度非常快,所以杂波会在多普勒频域上显著扩散,运动目标有一定概率会被湮没在杂波中从而无法被检测到。空时自适应处理(STAP)技术在空时二维联合域区分杂波和目标,可以提高机载预警雷达的杂波抑制能力。传统的统计STAP算法需要用独立同分布样本估计协方差矩阵,但是复杂多变的雷达工作环境、非正侧阵构型等因素造成的非均匀杂波环境下,系统难以得到足够的独立同分布样本,使得其性能下降。知识辅助信号处理是解决非均匀杂波抑制的重要方法,但现有的研究没有充分考虑阵元幅相误差导致的目标导向矢量失配和杂波模型失配以及稀疏恢复的网格失配,因此需要进一步开展具有实用价值的信号处理方法研究。本文主要针对机载预警雷达非均匀杂波抑制方法进行研究。针对由实际雷达系统中阵元幅相误差引起的自适应算法无法保持目标增益、信杂噪比下降的问题,研究了两种阵元幅相误差估计方法。其中一种方法将误差估计融入到知识辅助杂波抑制的滤波过程来构造代价函数,可以同时得到估计的阵元幅相误差和杂波抑制的滤波输出;另一种方法在时域降维后,通过迭代的方式估计阵元幅相误差,该方法降低了计算量,可以作为传统空时处理或知识辅助空时处理的预处理过程,能够更好地保护目标信号,提高知识辅助空时处理的杂波抑制性能。利用该方法本文对基于时域谱估计的协方差矩阵重构方法进行了改进,降低了协方差矩阵重构的误差。针对稀疏恢复STAP算法存在的网格失配问题和杂波非均匀分布的问题,提出了改进的基于局部搜索的网格失配STAP方法,该方法可以显著改善雷达对非均匀近程杂波的抑制性能。主要工作内容概括如下:1.阵元幅相误差估计方法研究。针对幅相误差引起目标增益下降和杂波模型失配问题,本文研究了两种阵元幅相误差估计方法。第一种是将知识辅助杂波抑制的输出平均功率作为代价函数,该方法利用了多个样本数据,通过迭代估计的方式可以得到阵元幅相误差,并且这种将阵元幅相误差的估计融入杂波抑制过程的方式可以同时得到杂波抑制的滤波输出结果。第二种是时域降维的多快拍迭代阵元幅相误差估计方法,该方法先进行了时域降维处理,然后只利用主杂波占据的多普勒通道的数据来建立代价函数,可以有效降低误差估计的计算量。2.基于时域谱估计的协方差矩阵重构方法研究。在非均匀环境中,雷达难以得到足够的独立同分布样本数据来估计协方差矩阵,基于时域谱估计的协方差矩阵重构方法可以有效缓解该问题,在小样本条件下得到较好的性能,但幅相误差引起的模型失配会导致该方法性能显著下降。在本文研究的第二种阵元幅相误差估计方法的基础上,我们提出了一种改进的基于时域谱估计的协方差矩阵重构方法,克服了误差的影响,提高了杂波抑制性能。3.网格失配的稀疏恢复STAP方法研究。稀疏恢复STAP方法通常在角度多普勒平面均匀划分的网格点上构造杂波基矩阵,但是真实的杂波脊不可能只落在这些网格点上,也就是会存在网格失配问题。针对非正侧阵面构型、地面散射特性变化等情况造成的非均匀杂波环境,本文对局部搜索低复杂度网格失配方法做了改进,首先采用空时子孔径平滑的方式得到样本数据,然后建立新的代价函数来挑选导向矢量,该改进方法在小样本甚至单个样本环境下,可以获得较好的杂波抑制性能。

关键词：机载雷达非均匀杂波阵元幅相误差降维处理杂波抑制