改进的对块零树编码压缩方法对超光谱数据压缩

提出了对块零树的预测二值标量量化压缩编码方法，给出了压缩比公式，并应用此压缩编码实现了对超细光谱数据的压缩，该压缩编码方法既具有小波零树压缩编码高压缩比和宜于实时实现的特点，同时具有编码，解码速度快和易于实时传输等优点，实验结果表明，改进的对块零树编码压缩（IBBZTC）方法在不传输剩余误差的情况下，达到190倍的压缩比时，峰值信噪比仍然在30dB以上，压缩性能优于KL变换－静止图像压缩（KLT－JPEG），小波变换－矢量量化（WT－VQ），小波变换一零树矢量量化（WT－ZTVQ）和对块零树编码压缩方法。     

基于有序NPsim矩阵的颜色近邻搜索

基于光谱表示法颜色近邻搜索的核心是高维向量近邻搜索,相似性度量和索引树构建是影响其性能的关键,前者存在等距性问题,后者存在构建困难、查询效率低、不易动态调整等问题,从而严重影响颜色近邻搜索算法的性能。使用NPsim函数计算颜色相似性,结合有序矩阵组织颜色空间数据,提出一种基于有序NPsim矩阵的颜色近邻搜索算法。首先,计算颜色空间中所有颜色之间的NPsim值,构建反映所有颜色相似性关系的NPsim矩阵;然后,按照每种颜色与其他颜色的相似性,对NPsim矩阵的每行元素降序排列,从而得到反映每种颜色与其他颜色相似性大小关系的有序NPsim矩阵;最后,对于颜色空间中任意给定的颜色,根据它在有序NPsim矩阵中的行号,就能够直接找到该颜色的所有近邻。采用蒙赛尔全光泽色系光谱构建有序NPsim矩阵,同时建立KD树和SR树,分别进行K近邻搜索,并从精度和速度两方面比较。在精度方面,本算法得到的颜色近邻与查询颜色距离最近、相似性最好,存在逆序现象的近邻个数最少;在速度方面,构建有序NPsim矩阵的时间比构建KD树和SR树的时间要长,但近邻搜索速度是KD树/SR树的1万倍左右,而且与K值无关;此外,构建有序NPsim矩阵易于并行化,而构建KD树和SR树不易并行化,并行化后构建有序NPsim矩阵的速度会超过构建KD树和SR树的速度。实验结果表明该方法适用于颜色近邻搜索。     

一种复杂系统的快速故障诊断方法

为提高复杂系统的故障诊断效率,基于故障诊断树原理,提出并实现了一种快速故障方法。实现该方法主要包括六个关键步骤,分别是故障诊断树的梳理、诊断节点代码的编写录入、Labwindows CVI软件与数据库的通信连接、故障诊断树显示及故障诊断推理、故障诊断节点的编辑、故障结论的存储与显示。在此基础上,设计开发了相应的故障诊断软件,并利用该软件对某型装甲车辆炮控系统进行故障诊断。结果表明,该型软件人机交互性好、操作便捷,基于故障诊断树原理的故障诊断方法可较大的提高故障诊断效率,工程应用前景广阔。     

多值测试诊断策略优化设计

针对电子系统中多值测试条件下的测试排序问题,提出了一种诊断策略优化方法。首先,以相关性矩阵模型为基础,将已有的二值测试的优化算法同多值测试问题相结合,提出了适用于多值测试的基于霍夫曼编码的启发式函数;其次,将平均测试代价最小和平均测试步骤最少作为优化目标,采用与或树启发式搜索算法生成诊断树,得到多值测试的诊断策略,并给出了诊断策略优化方法的具体实现步骤;最后,将其应用到航空设备的实例中。结果表明提出的基于霍夫曼编码的与或树启发式搜索算法是可行的,其生成的诊断树是最优的,比基于信息熵的与或树启发式搜索算法具有更小的平均测试代价和更少的平均测试步骤。     

基于对偶树复小波变换的红外弱小目标背景抑制

为解决结构化背景的抑制,利用对偶树复小波良好的方向选择性、平移不变性和可精确重构的特点,提出了一种基于对偶树复小波变换的红外弱小目标背景抑制方法.首先利用对偶树复小波变换对图像进行分解提取多尺度细节特征,然后采用最大中值滤波对各分解层的小波系数进行非线性地调整来改变目标特征的强度,重构获得估计的背景图像,最终从原图中减去所估计的背景图像实现背景抑制.基于真实的红外图像序列进行实验.结果表明：与二维最小均方误差法相比,该方法从主观视觉和数值指标都具有良好的抑制效果.     

基于对偶树复小波变换的红外弱小目标背景抑制

为解决结构化背景的抑制,利用对偶树复小波良好的方向选择性、平移不变性和可精确重构的特点,提出了一种基于对偶树复小波变换的红外弱小目标背景抑制方法.首先利用对偶树复小波变换对图像进行分解提取多尺度细节特征,然后采用最大中值滤波对各分解层的小波系数进行非线性地调整来改变目标特征的强度,重构获得估计的背景图像,最终从原图中减去所估计的背景图像实现背景抑制.基于真实的红外图像序列进行实验.结果表明:与二维最小均方误差法相比,该方法从主观视觉和数值指标都具有良好的抑制效果.     

人舌动脉三维血管树建立方法研究

用血管树作为内热源进行生物体三维温度场重构是一种较为精确的生物传热计算方法.以人舌血管铸型为模板,采用数学方法分步建立其血管树.根据统计规律建立形态走向复杂的舌深动脉和一级分支血管,然后依据生理组织结构规律和优化原则生成其它血管.与实际人舌血管铸进行对比,结果表明:该方法建立的血管树符合人舌血管树的生理结构.用此方法可以替代生物体血管铸型实验,生成具有不同形态特征的血管系统,为深入研究生物体内部的传热特性提供了基础.     

WDM网络中基于多核心的组播路由算法

提出了一种WDM网络中组播的分布式路由算法。该算法是一种基于核心树的算法,其关键是找到一个核心节点集,使得以该核心节点集为树根、包含组中所有节点的树满足延迟时限的要求,同时使树的成本尽量小。算法首先根据目的节点确定组中的核心节点集,并生成核心节点内部的稳定树;然后以核心节点集为树根构造包含所有目的节点的组播核心树。由于采用了分布式的方法建立核心树,并且采用的是多个核心,所以在一定程度上减少了建立组播树所需要的时间,并且有效地解决了系统在核心处的瓶颈问题。     

耦合混沌系统的相同步：从高维混沌到低维混沌

混沌系统的相同步现象是近几年混沌同步研究的热点,它反映了混沌运动中的有序行为.用分岔树来研究耦合系统相同步的进程,并用Lyapunov指数谱来探讨系统动力学在相同步时从高维混沌向低维混沌过渡的进程.发现了从多个有理同步的时间交替到完全相同步的道路.还 发现了相同步中的混沌抑制及通过倍周期分岔向混沌同步的恢复.此外,研究表明,非对称 耦合可以大大加强耦合系统的相同步,这对实际应用有重要的意义. 关键词： 相同步 分岔树 李指数     

基于多核点共享树的多源光组播路由方法

通过网络编码方法优化多核点选择和组播信息传输,本文提出一种基于多核点共享树和网络编码的光组播路由构造和波长分配方法、减少波长资源消耗和提高网络的负载平衡性能.首先,删除产生源点迂回回路的网络编码备选核点集合,采用启发式矩阵运算方法确定多源共享树的网络编码核点,实现多源共享树以最少的核点覆盖最多的源节点;然后,为减少波长信道消耗数目,在确定的核点到目的节点间加入网络编码方法传输信息;最后,讨论了多核点共享树的波长分配方法和目的节点成功解码的边分离路径方法.仿真结果表明:与单核共享树、基于网络编码的单核共享树相比,基于网络编码的多核点共享树组播路由方法需求最少的波长数目和获得最好的网络负载平衡性能.     

基于约束FP树的天体光谱数据相关性分析系统研究

从海量天体光谱数据中挖掘光谱数据特征和物理化学性质之间内在的、隐含的相关性,是人类探索天文规律的一种有效方法。利用基于约束FP树的关联规则挖掘方法作为天体光谱数据相关性分析手段,采用VC++和Oracle9i作为开发工具,设计与实现了天体光谱数据相关性分析系统,给出了其系统的软件体系结构和模块功能,并对光谱数据预处理、背景知识表示、CFP树构造、频繁模式提取及关联规则生成等关键技术以及关键模块的实现技术,进行了详细描述。系统运行结果表明,利用关联规则来描述、分析天体光谱数据特征和物理化学性质之间存在的相关性,是可行的和有价值的,从而为寻找天体规律提供了一种有效手段。     

基于模拟方法生成血管树的人舌三维温度场数值模拟

采用分步模拟方法生成血管树并以此作为物理模型,进行舌体三维温度场的实验研究与数值计算。计算分为舌体组织和血液温度场数值模拟两部分,相应数学模型也包括舌体组织控制方程、血液控制方程及两者之间的耦合方程。在考虑了血液与组织间的耦合换热,舌津液蒸发的影响基础上,采用数值模拟得到的舌面对流换热系数,使计算结果与红外热像验证极为近似。以模拟方法生成的血管树替代生物体的血管铸型,在某种意义上说将生物体三维传热计算方法的研究推向了一个新的层面。     

东北地区三种鸟的繁殖特征与蛋壳微量元素的关系

采用火焰原子吸收方法,对栗斑腹鹀、大山雀、[树] 麻雀蛋壳中微量元素含量及其与繁殖特征之间的关系进行了研究。对五种微量元素的仪器工作条件进行了优化,并证实五种元素之间无干扰。加标回收率实验表明Mn, Mg, Cu, Fe和Zn五种元素回收率均在95%～104%之间,表明此方法具有较高的准确度。微量元素测定表明栗斑腹鹀蛋壳Zn和Mn元素的含量均大于大山雀和[树] 麻雀,但Cu,Fe和Mg含量均小于大山雀和[树] 麻雀。栗斑腹鹀的繁殖成功率和繁殖成活率最低,[树] 麻雀的繁殖成功率和繁殖成活率最高,大山雀居中。方差分析表明,栗斑腹鹀、大山雀和[树] 麻雀的五种微量元素含量、繁殖成功率和繁殖成活率均达到显著或极显著差异。相关分析表明,三种鸟繁殖成功率和繁殖成活率与Zn和Mn含量之间达到显著或极显著负相关,表明栗斑腹鹀、大山雀、[树] 麻雀繁殖特性受到蛋壳微量元素Zn和Mn的影响。栗斑腹鹀蛋壳Mg,Cu和Fe含量低,影响其幼鸟在蛋壳内的生长发育,导致极低的繁殖成功率。     

基于模糊树模型的混沌时间序列预测

应用模糊树模型,对混沌时间序列进行建模和预测.该方法可以根据建模数据在空间中的分布信息,基于二叉树结构自适应划分输入空间,得到模糊子空间,在与叶节点对应的子空间上建立线性函数作为模糊规则的后件,用隶属度函数将各分片线性函数光滑连接,最后得到一个精度比较高的非线性映射.通过对Mackey-Glass、Lorenz和Henon混沌时间序列的建模和预测研究,仿真结果表明,该方法具有建模精度高、运行速度快、泛化能力强、预测步数多、适用范围广等优点. 关键词： 模糊树模型 混沌时间序列 预测     

托卡马克中的电磁兼容设计

本文提出了托卡马克中电磁兼容的设计方法,指出了建立地系统监测的必要性,并通过HT-6B装置着重介绍了“地树”的设计。     

基于集成树的M型星光谱分类

在赫罗图中,M巨星位于红巨星的顶端,是由类太阳的主序星逐渐演化而成的最明亮的一类恒星。M巨星的研究对于理解银河系,特别是银河系晕的性质至关重要。中低分辨率的M巨星光谱,常因为特征不显著、噪声影响等因素而与M矮星的光谱混在一起,不易区分。现有研究一般利用CaH₂+CaH₃ vs. TiO₅分子谱指数初步筛选M巨星光谱候选体,再通过人眼检查确认。但这种方法仅利用了三个巨星相关的分子带指数,没有利用识别M巨星的其他光谱特征,可能会由于噪声对指数的污染而导致分类错误。而且,人眼检查数量众多的光谱不仅耗时而且检查质量依赖于人的经验,可靠性无法得到保证。LAMOST望远镜自2011年开始先导巡天到2017年6月,已经发布了900多万天体的光谱,最新释放的光谱数据DR5包含了52万的M型星光谱数据,需要采用自动、准确、有效的方法来区分其中不同光度级的M子样本。本研究利用集成树模型分类M巨星和M矮星光谱,分别采用随机森林、GBDT、XGBoost和LightGBM算法,构建区分M巨星和M矮星的光度分类器。四种分类器的测试准确率分别达到97.23%,98%,98.05%和98.32%。实验表明LightGBM模型比其他三种集成树模型准确率更高,训练时间更少,分类效率更高。对分类器模型获取到的重要特征分析的结果表明,集成树算法有效提取并表达了用于区分M巨星和M矮星的结构性特征,模型提取到的重要特征不仅包括原子线或分子带吸收的波长位置,还包含了它们相邻的伪连续谱,这与传统上计算指数所需要特征波长和伪连续谱是一致的。相比于传统M巨星和M矮星分类方法,集成树模型能够采用光谱中的多个重要特征组合进行分类,避免仅依赖某一种特征易受噪声影响而得出错误的分类结果。研究结果表明集成树算法在巨星识别过程中具有显著优势,完全可以替代传统上只利用CaH和TiO指数的巨星光谱判别方法。基于集成树模型对M型星光谱的分类研究,为LAMOST高效、准确地处理海量天体光谱提供了有效的方法。随着LAMOST巡天项目不断开展,积累的M巨星和M矮星样本将为研究银河系的结构和演化提供重要的数据基础。     

基于以太网的列车通信网络及交换机开发

随着列车中大容量设备的增加,高带宽的工业以太网用于列车通信网络已成为一种趋势;生成树冗余与VLAN技术应用在基于以太网的列车通信网络中能有效地保证该通信网络的可靠性、稳定性和实时性,为了支持生成树协议(STP)和VLAN相关协议,设计了一款基于KSZ8995MA的交换机,介绍了其硬件设计和软件实现的关键部分;利用OPNET软件建立生成树冗余链路和冗余链路模型并进行时延仿真,仿真结果表明生成树冗余链路的时延小于冗余链路的时延,有效地提高通信网络的稳定性和实时性。     

基于改进零树编码的图像联合压缩加密算法

在认真研究算术编码和算术加密的基础上,提出了一种基于改进零树编码的图像联合压缩加密算法.使用密钥对图像压缩产生的原始上下文和原始判决进行修正,实现了图像联合加密.阐述了上下文修正和判决修正算法的规则,对其安全性进行分析.结合比特平面编码技术,可以使用不同密钥对不同小波分辨率的系数分别加密,实现分辨率选择性加密,以满足不同应用需求.对零树编码进行改进,加入自适应算术编码,并对联合压缩加密算法进行仿真.结果表明:相对原始图像压缩算法而言,所提出的图像联合压缩加密算法具有基本相当的压缩效率;相对区间分裂的联合加密算法而言,所提出算法具有更好的安全性.     

基于压缩感知与扩展小波树的自适应压缩成像

为了在现有的采样条件下,通过新的压缩采样方式获得计算量小且质量更好的图像,提出了基于压缩感知与扩展小波树的自适应压缩成像方法。首先将图像投影到分区控制的DMD上,获得图像在低分辨率下的测量值,并通过压缩感知重构算法重构出低分辨图像,接着利用扩展小波树预测重要小波位置,通过DMD在小波域采样获取图像的细节信息,最后由小波逆变换恢复高分辨率图像。将该方法与最小化全变分算法（TVAL3）和近来提出的基于扩展小波树的自适应成像算法（EWT-ACS）效果进行对比,实验结果表明,以boat图像为例,在压缩感知采样率为0.75,整体采样率为10%的无噪声条件下,该方法相较于TVAL3、EWT-ACS算法信噪比提高了4.63 dB和2.87 dB,在附加噪声条件下成像效果也较好。该方法能极大地降低压缩感知重建算法的运行时间,同时减少采样次数,具有较好的抗噪性。     

一种相对距离导向的相位展开算法

提出了一种相对距离导向的相位展开算法,根据相邻像素相位数据的特点,在复数平面上定义一个像素间的相对距离,构成相对距离树,用来标识相位展开路径的可靠性,由距离树导向进行相位展开.给出了距离树的物理意义和算法设计,以相位测量轮廓术为例给出了新算法的应用实例.实验结果表明,算法是合理的和有效的.相位展开的路径总是沿着具有最小距离值的路径到较高距离值的路径方向进行,所以在最坏的情况下误差也被限制在局部最小区域.