随机内积模上正算子及正交投影算子的性质

得到了随机内积摸上正算子厦正交投影算子的一些性质，这些结果有利于进一步讨论随机内积摸上a．s有界自伴线性算子谱的性质．     

偏最小二乘回归在气温预测中的研究与应用

气温的预测要考虑多重气象因子,然而各气象因子间的多重相关性导致普通的多元回归模型失真,预测精度降低。为了解决以上问题,本研究采用偏最小二乘回归(Partial Least Squares Regression,简称PLS)建模,根据实际建模需要对算法进行改进。为了验证该模型,本研究以成都市10月份气温场为预报场,并结合成都市13个自动站气温数据,提取预报所需主要因子,进行PLS回归建模。实验表明该模型有较好的预测能力。     

基于自适应分区的非平稳杂波抑制方法

对于非正侧视阵机载雷达,杂波在近程表现出严重的非平稳性,在距离模糊情况下近程微弱目标和近程非平稳强杂波混叠,导致传统空时自适应处理（Space-Time Adaptive Processing,STAP）方法的运动目标检测性能严重下降。为了解决该问题,本文提出了一种基于自适应分区和正交投影的机载雷达非平稳杂波抑制方法。首先,基于回波数据在距离-多普勒域将机载雷达回波自适应划分为非平稳杂波区、平稳杂波区和清晰区,然后在非平稳杂波区采取俯仰维正交投影级联STAP处理,在平稳杂波区采取传统STAP处理,在清晰区采取传统PD处理。该方法能够显著提升机载雷达在全距离和全速度域的目标探测性能。仿真实验验证了所提方法的有效性。     

无需人工干预的关节点提取和三维重建

随着现在人体的运动捕获和行为理解的研究的发展,对这项研究有了越来越高的要求。相对于原来的手动提取人体关节点作为特征点来研究,如何使得提取特征点更加自动化,对以后的运动捕获和行为理解的研究意义重大。提出一种在单目视觉条件下在第一帧自动提取人体关节点位置的方法,来解决传统的以手动标定提取人体关节点的问题,并且利用光流稀疏L_K算法 对提取出的关节点进行运动跟踪,得到运动人体二维坐标信息,结合像机模型通过几何计算获得人体关节点的深度信息。     

未知源信号数日投影自然梯度盲信号分离算法

分析了已有源信号数目未知的盲信号分离算法中分离矩阵的动态变化，找到了分离矩阵范数趋于无穷大而导致算法发散的原因：分离矩阵在某一等价类中的冗余移动．利用正交投影方法消去了自然梯度中引起冗余移动的冗余分量，推导出源信号数目未知的投影自然梯度算法．新算法具有与自然梯度算法相同的收敛速度，而且克服了已有算法不能稳定收敛的缺点．仿真验证了新算法的分离性能和收敛稳定性．     

一种用于多自由度非线性间隙值识别的改进恢复力曲线方法

在机械系统中,间隙无处不在,由间隙引起的接触非线性往往会严重影响系统的动态响应精度,从而降低系统的动力性能。如果能利用系统动态信息识别出间隙大小,就能为机械系统的间隙控制提供依据。针对多自由度含间隙非线性系统,提出一种结合传统恢复力曲线方法与矩阵行空间正交投影技术的间隙值辨识方法。通过激励力和响应加速度得到传统意义下的恢复力,将该恢复力投影到各非线性位置上,绘制投影恢复力关于对应位置位移的曲线,由曲线的拐点就可以准确地识别间隙值。经过仿真验证了该改进方法的可行性,并与其他方法进行对比显示了该方法的优越性。在设计的含间隙悬臂梁试验台上进行参数辨识试验,验证了该方法在真实试验条件下的有效性。     

平面天线阵快速正交投影波束形成算法

针对大型平面天线阵列下样本数据含有期望信号时，正交投影（OP）波束形成算法不再适用的问题，提出一种新的基于阻塞矩阵的正交投影快速波束形成算法。该算法首先构造阻塞矩阵从样本信号中阻塞掉期望信号，再对阻塞后的样本信号进行施密特（GS）正交化得到重构后的干扰子空间，最后在此基础上实现正交投影波束形成。新算法适用于任意阵型的二维均匀平面阵，在小快拍数下能快速计算出自适应权重。仿真结果表明，无论是弱干扰信号还是强干扰信号，该算法都具有很好的抗干扰性能。     

基于形体逼近的三维重建算法

该文提出一种新的由三视图重建三维实体的算法,能扩展自顶向下的三维重建算法的形体覆盖域,并在Auto-CAD平台上验证了算法的有效性。算法的主要步骤是首先用平扫-旋转-求交的实体运算法则构造出与所求实体形状相近的实体———第1参照体,再模拟人脑的识图过程:把第1参照体的三视图与初始三视图对比,根据两者之间的差别构造出差异体,再从第1参照体中逐一减去差异体,得到第2参照体、第3参照体......最后得到所求的实体。     

多维点集的特征正交投影分类模型

分类是智能信息处理的重要内容.提出一种多维点集的分类方法--多维点集的特征投影分类模型,该方法的基本思想是:首先通过特征正交投影把高维点集的分类问题转化为一维点集的分类问题,然后提出一个一维点集的分类模型.为解决分类问题提供一种较简便的数学工具.     

求解多集分裂可行问题的一种共轭梯度法

基于求解多集分裂可行问题与非线性最优化问题的等价性,考虑Jinling Zhao and Qingzhi Yang在[1]中提出的求解SFP的共轭梯度法和Censor等在[2]中提出的梯度投影法,尝试运用共轭梯度法求解多集分裂可行问题;并且证明了所构造算法的收敛性．提出的新算法克NT求矩阵逆的缺点．初步的数值结果表明新算法对于不同的问题都能够有较快的收敛速度,具有良好的稳定性和可行性,在问题维数增大时表现得越发明显．