检索结果-南通市图书馆

山东大学学报(理学版) 2025年

作者：杨拍林虎丽杨锦华成都信息工程大学应用数学学院新疆师范大学数学科学学院

设n为正整数,f（z）是复平面C内的一个亚纯函数,只有重级零点,如果对任意z∈C,都有f'（z）≠z~n成立,那么f（z）为特定形式的有理函数。

关键词：有理函数亚纯函数值分布重级零点

宽带Farrow架构分数时延滤波器优化设计及实现

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电子测量技术 2025年

作者：叶霞美李鹏冯姣张治中郭晓旭南京信息工程大学电子与信息工程学院

可变分数时延滤波器因其能够实现任意分数时延变换而广泛应用于时延补偿技术领域。然而，由于其滤波系数求解复杂度高，适应性差，在工程中应用严重受限。针对这一挑战，本文提出了一种低计算复杂度条件下，通过调节滤波器参数灵活改变... 详细信息

可变分数时延滤波器因其能够实现任意分数时延变换而广泛应用于时延补偿技术领域。然而，由于其滤波系数求解复杂度高，适应性差，在工程中应用严重受限。针对这一挑战，本文提出了一种低计算复杂度条件下，通过调节滤波器参数灵活改变分数时延滤波器性能的方法，并完成了FPGA仿真验证。该方法通过调整窗函数的宽度因子来精确控制窗形状，进而优化不同阶数下滤波器的时频特性，提供了比传统方法更精确的频率选择能力。此外，本文采用正交三角分解最小二乘矩阵方法求解滤波器系数，所设计的滤波器在保证群延时精度的条件下，仅需要一次矩阵求逆，有效避免了偏导数和二重积分等复杂数学运算。仿真结果表明，本文提出的方法在保持同等延迟精度条件下，与现有方法相比，计算复杂度降低了一个数量级，最大幅度误差达到-104dB，最大群延时误差达到2.34×10-4。FPGA验证结果表明，该设计方法硬件计算资源消耗低，极大提高了Farrow滤波器的设计效率。

关键词：可变分数时延高斯窗函数 Farrow架构 FPGA

低光照环境下基于定制椭圆的无人船姿态视觉测量

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智能系统学报 2025年

作者：邓冬进葛泉波戴跃伟南京信息工程大学电子与信息工程学院南京信息工程大学自动化学院江苏大数据分析与智能系统省高校重点实验室大气环境与装备技术协同创新中心南京应用数学中心

针对低光照条件下图像对比度低和噪声增多导致单目视觉姿态测量不准确的问题，提出基于快速椭圆检测的无人船姿态估计方法。首先，通过自适应颜色阈值分割技术与颜色和对比度增强技术相结合来提升边缘信息的获取精确度。其次，设计八邻... 详细信息

针对低光照条件下图像对比度低和噪声增多导致单目视觉姿态测量不准确的问题，提出基于快速椭圆检测的无人船姿态估计方法。首先，通过自适应颜色阈值分割技术与颜色和对比度增强技术相结合来提升边缘信息的获取精确度。其次，设计八邻域跟踪与弧弦比方法去除低光照图像噪声引起的伪弧，并结合改进的圆弧特征映射技术进一步区分伪弧段，以减少参数拟合的计算负担。最后，利用椭圆平面法向量和矩形法向量的平行性消除椭圆姿态角计算的二义性，以提高算法在低光照环境下的鲁棒性。实验表明，提出的无人船姿态估计算法具有更快的检测速度，同时保持更高的估计精度。

关键词：阈值分割弧弦比特征映射二义性八邻域跟踪姿态视觉椭圆平面法快速椭圆检测

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两类duadic码的构造方法

系统科学与数学 2025年

作者：李玲孙中华张元婷合肥工业大学数学学院安徽科技学院信息与网络工程学院

Duadic码是一类重要的循环码,构造最小距离具有平方根下界的duadic码是一个有趣的研究问题.文章提出了两种构造最小距离具有平方根下界的odd-like duadic码的构造方法,得到两类最小距离具有平方根下界的odd-like duadic码.

关键词：循环码 Duadic码 BCH界

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一种方差缩减的联邦学习算法

运筹学学报(中英文) 2025年

作者：贾泽慧侯俊茹谢小磊岳素云南京信息工程大学数学与统计学院

联邦学习是一种分布式机器学习框架,可实现多个设备协同训练模型,而无需共享原始数据,从而极大程度上保护了数据隐私。然而,联邦学习仍然面临通信效率和计算效率等方面的挑战。为提高算法的通信效率和计算效率,本文提出了一种方差缩减... 详细信息

联邦学习是一种分布式机器学习框架,可实现多个设备协同训练模型,而无需共享原始数据,从而极大程度上保护了数据隐私。然而,联邦学习仍然面临通信效率和计算效率等方面的挑战。为提高算法的通信效率和计算效率,本文提出了一种方差缩减的联邦学习算法FedCOM-VR。该算法采用周期通信和信息压缩以提高算法的通信效率,且在本地更新中采用方差缩减的随机梯度估计,使得算法的步长和本地更新次数都可取为常数,从而加快算法的求解速度,并降低计算复杂度。本文证明了FedCOM-VR算法具有次线性收敛率,且在PL条件下,给出了算法的线性收敛率。最后,本文通过数值实验展示了FedCOM-VR算法的高效性。

关键词：联邦学习分布式优化方差缩减动量

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低修复成本的局部混合修复阵列码模型

计算机应用研究 2025年第1期42卷 222-230页

作者：王宇恒熊攀唐聃蔡红亮成都信息工程大学软件工程学院成都610225 四川省信息化应用支撑软件工程技术研究中心成都610225

具有局部修复性质的水平阵列码将编码矩阵进行分区管理,降低磁盘发生故障时需要读取的数据总量并提升修复效率,但仍存在修复时读写负载集中于单个磁盘的问题。针对局部水平阵列码磁盘读写不均和单双盘修复效率有待提升的问题,结合水平... 详细信息

具有局部修复性质的水平阵列码将编码矩阵进行分区管理,降低磁盘发生故障时需要读取的数据总量并提升修复效率,但仍存在修复时读写负载集中于单个磁盘的问题。针对局部水平阵列码磁盘读写不均和单双盘修复效率有待提升的问题,结合水平阵列码和垂直阵列码的特点,对其进行局部冗余改造,提出一种具有局部修复性质的混合式阵列码修复模型——LHRC。LHRC根据垂直阵列码的思想将局部水平阵列码的对角校验列迁移至矩阵的中间行,加深数据块与校验块之间的联系,分散读写负载至其他磁盘并减少参与修复的数据总量。通过理论分析,LHRC具有良好的编译码复杂度,改善了磁盘修复时读写不均匀的问题并减少单双盘故障时需要读取的数据总量,提升了三盘故障的修复成功率。实验结果表明LHRC与RDP、LRRDP、DRDP相比,LHRC可将单盘故障修复时间节省3.92%~29.91%、双盘故障修复时间节省7.79%~30.64%。

关键词：阵列码存储系统局部修复读取开销

基于迭代双模型卡尔曼滤波的惯性传感器故障诊断方法

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系统工程与电子技术 2025年

作者：张晨远刘海颖南京航空航天大学航天学院南京应用数学中心

针对惯性传感器故障导致的导航信息不准确甚至失效的问题，本文提出了一种基于改进卡尔曼滤波的故障诊断方法。该方法通过引入迭代双模型机制，提高扩展卡尔曼滤波算法在处理非线性系统时的性能。同时采用了新型运动学模型，降低方法对... 详细信息

针对惯性传感器故障导致的导航信息不准确甚至失效的问题，本文提出了一种基于改进卡尔曼滤波的故障诊断方法。该方法通过引入迭代双模型机制，提高扩展卡尔曼滤波算法在处理非线性系统时的性能。同时采用了新型运动学模型，降低方法对湍流的敏感性，提升了算法精度。通过对仿真实验数据的评估验证并与传统方法进行对比分析，结果表明本文所提出的新方法在准确性和鲁棒性上具有显著优势，能够有效实现对惯性传感器突变以及渐变故障的诊断。

关键词：惯性导航系统传感器故障诊断扩展卡尔曼滤波器故障检测与诊断

基于超螺旋滑模控制的双有源桥DC-DC变换器全局回流功率优化研究

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电源学报 2025年

作者：钟健关维德陆俊杰蒋配玲王旭红夏向阳长沙理工大学电气与信息工程学院

针对双有源桥（DAB）变换器在单移相调制下回流功率较大的问题，提出了一种基于双重移相调制和超螺旋滑模控制的全局回流功率优化方案。首先，分析双有源桥变换器在双重移相调制下的四种工作模式特性，建立数学模型并推导出变换器传输... 详细信息

针对双有源桥（DAB）变换器在单移相调制下回流功率较大的问题，提出了一种基于双重移相调制和超螺旋滑模控制的全局回流功率优化方案。首先，分析双有源桥变换器在双重移相调制下的四种工作模式特性，建立数学模型并推导出变换器传输功率和回流功率计算公式；然后，对四种工作模式分别进行回流功率优化分析，获得全局模式下产生回流功率最小的最佳移相比组合；接着，基于双有源桥变换器的降阶模型引入超螺旋滑模控制算法，进一步提高系统的静态和动态性能；最后，基于OPAL-RT的OP4512半实物仿真平台进行实验对比，实验结果验证了所提优化方案的有效性。

关键词：双有源桥变换器双重移相控制回流功率全局模式

基于未知系统动态估计器的桥式吊车滑模抗摆控制

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系统科学与数学 2025年

作者：陈强虞天鑫施卉辉浙江工业大学信息工程学院浙工大莫干山研究院

针对带有非匹配扰动和未建模动态的桥式吊车系统抗摆控制问题,提出一种基于未知系统动态估计器的滑模控制方法.通过引入一阶低通滤波器,设计未知系统动态估计器,补偿包括非匹配扰动在内的系统未知动态,提高系统抗干扰能力.构造基于两相... 详细信息

针对带有非匹配扰动和未建模动态的桥式吊车系统抗摆控制问题,提出一种基于未知系统动态估计器的滑模控制方法.通过引入一阶低通滤波器,设计未知系统动态估计器,补偿包括非匹配扰动在内的系统未知动态,提高系统抗干扰能力.构造基于两相幂次趋近律的滑模控制器,能较准确获得滑模变量的收敛时间,保证滑模变量具有较快的收敛速度.实验结果表明,所提控制方法能有效确保桥式吊车具有良好的抗摆性能和定位精度.

关键词：桥式吊车系统抗摆控制未知系统动态估计器两相幂次趋近律

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解决时间序列分布偏移问题的可逆归一化方法

微电子学与计算机 2025年

作者：万里浪安俊秀成都信息工程大学软件工程学院

时间序列预测在现代生活中广泛应用于众多领域，成为了一种不可忽视的技术。时间序列数据的非平稳性是一个重要问题，它导致了时间序列数据统计特性的变化、分布不集中，并引发了分布偏移问题，进而增加了时间序列预测的困难。聚焦于时... 详细信息

时间序列预测在现代生活中广泛应用于众多领域，成为了一种不可忽视的技术。时间序列数据的非平稳性是一个重要问题，它导致了时间序列数据统计特性的变化、分布不集中，并引发了分布偏移问题，进而增加了时间序列预测的困难。聚焦于时间序列的分布偏移问题，提出了一种简单而有效的可逆实例归一化（RaIN）方法。RaIN方法结合了通用的归一化和可选择的逆归一化技术，具有结构对称性。该方法能够移除和恢复时间序列数据中的非平稳信息，从而显著提高时间序列预测的性能。通过广泛的定量和定性分析验证了RaIN方法在解决分布偏移问题上的有效性。

关键词：时间序列预测分布偏移归一化