基于自适应权重极限距离变换的立体匹配

为解决传统极限距离立体匹配算法在深度不连续区域,以及光照差异增大时出现匹配误差大幅升高等问题,提出基于自适应权重极限距离变换的立体匹配算法。在Delta-Gama对数空间下,该算法首先根据初始匹配结果计算立体图像对Gama校正系数,基于光照差异修正极线距离变换相似度函数带宽,其次基于权重相似度自适应选取极线端点,确定分割系数;最后利用置信度传播算法计算视差图。实验结果表明,本文算法能够有效提高深度变换区域的匹配准确度,同时有效降低光照差异图像的误匹配效率。相对于当前先进算法,本文算法的匹配率比当前先进算法提高至少40%。     

基于CSD量化编码的FIR滤波器优化设计

目的 针对ADC设计中滤波器功耗过大,遗传算法收敛速度慢,以及遗传算法操作可能破坏CSD编码要求等问题,对FIR滤波器设计进行优化研究.方法 采用CSD(canonic signed digit)编码控制加法器数量,通过改进遗传算法交叉、变异等操作提升算法收敛速度,对FIR滤波器进行有限精度优化设计.结果 优化算法可在降低功耗的同时,可有效减小通带波纹.加快寻优速度.算法应用于级联滤波器设计,可使其通带纹波大部分抵消.结论 给出基于CSD编码的FIR滤波器优化设计方法,以及遗传算法收敛速度慢,交叉、变异破坏算法编码要求的简明处理方法.仿真结果表明优化算法是有效的.     

微信在高校大学生素质教育中的功能应用

信息时代的浪潮奔涌而来,微信的低准入门槛、即时便捷、互动性强的优势愈加明显。伴随着智能终端设备的普及,微信在高校中越来越广泛使用,逐渐成为当代大学生移动互联生活不可或缺的部分。如何依托这一新兴信息传播工具,建设高校素质教育的移动课堂,强化高校素质教育的效果,是广大教育工作者不能回避的问题。