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基于矩陣LU分解的數(shù)字水印算法
牛少彰, 鈕心忻, 楊義先
2004, 26(10): 1620-1625.  刊出日期:2004-10-19
關(guān)鍵詞: 信息隱藏; 數(shù)字水印; LU分解
該文提出了一種新的基于矩陣LU分解的數(shù)字水印算法。該方法首先將數(shù)字圖像的非負(fù)矩陣表示轉(zhuǎn)化為G-對(duì)角占優(yōu)矩陣,再進(jìn)行LU分解,通過(guò)量化函數(shù)進(jìn)行數(shù)字水印的嵌入,恢復(fù)水印時(shí)不需要原始圖像。將矩陣的LU分解數(shù)字水印算法與DCT的中頻系數(shù)比較法進(jìn)行了對(duì)比實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明這種方法運(yùn)算速度快并且具有很好的魯棒性。
基于LU分解的稀疏目標(biāo)定位算法
趙春暉, 許云龍, 黃輝
2013, 35(9): 2234-2239. doi: 10.3724/SP.J.1146.2012.01527  刊出日期:2013-09-19
關(guān)鍵詞: 無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò), 目標(biāo)定位, 壓縮感知, LU分解
針對(duì)基于orth的稀疏目標(biāo)定位算法中orth預(yù)處理會(huì)影響原信號(hào)的稀疏性的問(wèn)題,該文提出一種基于LU分解的稀疏目標(biāo)定位算法。該算法通過(guò)網(wǎng)格化感知區(qū)域把目標(biāo)定位問(wèn)題轉(zhuǎn)化為壓縮感知問(wèn)題,并利用LU分解法對(duì)觀測(cè)字典進(jìn)行分解得到新的觀測(cè)字典。該觀測(cè)字典有效地滿(mǎn)足了約束等距性條件,同時(shí)對(duì)觀測(cè)值的預(yù)處理過(guò)程不影響原信號(hào)的稀疏性,從而有效地保證了算法的重建性能,提升了算法的定位精度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,基于LU分解的稀疏目標(biāo)定位算法的性能遠(yuǎn)優(yōu)于基于orth的稀疏目標(biāo)定位算法,目標(biāo)的定位精度得到了較大地提升。
一種基于Doolittle LU分解的線(xiàn)性方程組并行求解方法
徐曉飛, 曹祥玉, 姚旭, 陳盼
2010, 32(8): 2019-2022. doi: 10.3724/SP.J.1146.2009.01401  刊出日期:2010-08-19
關(guān)鍵詞: Doolittle LU分解, 線(xiàn)性方程組, 并行計(jì)算
矩陣方程的快速求解是矩量法計(jì)算電大問(wèn)題的關(guān)鍵,LU分解是求解線(xiàn)性方程組的有效方法。該文詳細(xì)地分析了Doolittle LU分解過(guò)程,基于分解過(guò)程的特點(diǎn),在MPI(Message-Passing interface) 并行環(huán)境下,提出了按直角式循環(huán)對(duì)進(jìn)程進(jìn)行任務(wù)分配的并行求解方法。實(shí)驗(yàn)證明該方法可以有效地減少進(jìn)程間數(shù)據(jù)通信量,從而加快計(jì)算速度。
基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型的遙感圖像數(shù)據(jù)處理技術(shù)
李啟青, 馬建文, 哈斯巴干, 韓秀珍, 劉志麗
2003, 25(10): 1321-1326.  刊出日期:2003-10-19
關(guān)鍵詞: 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型; 知識(shí)描述; 信息推理; 遙感圖像數(shù)據(jù)
貝葉斯網(wǎng)絡(luò)是一種不確定性知識(shí)的推理和描述技術(shù),針對(duì)遙感數(shù)據(jù)的復(fù)雜性和不確定性,該文提出了一種基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型的遙感數(shù)據(jù)推理和描述技術(shù)。文中利用 2002年春季中-日亞洲沙塵暴項(xiàng)目的土地利用數(shù)據(jù)(LU),沙塵監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)(TSP),衛(wèi)星 AVHRR時(shí)間序列 LST/Albedo數(shù)據(jù),采用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行了知識(shí)描述和信息推理預(yù)測(cè)實(shí)驗(yàn),取得了較好的效果。
基于國(guó)產(chǎn)眾核超級(jí)計(jì)算機(jī)的6×105核并行矩量法
顧宗靜, 吳昊翔, 趙勛旺, 林中朝, 張玉, 張崎
2019, 41(4): 845-850. doi: 10.11999/JEIT180562  刊出日期:2019-04-01
關(guān)鍵詞: 矩量法, LU分解, 國(guó)產(chǎn)超級(jí)計(jì)算機(jī), 6×105

為實(shí)現(xiàn)電磁計(jì)算的安全可靠和自主可控,該文基于“天河二號(hào)”國(guó)產(chǎn)眾核超級(jí)計(jì)算機(jī)平臺(tái),開(kāi)展大規(guī)模并行矩量法(MoM)的開(kāi)發(fā)工作。為減輕大規(guī)模并行計(jì)算時(shí)計(jì)算機(jī)集群的通信壓力以及加速矩量法積分方程求解,通過(guò)分析矩量法電場(chǎng)積分方程離散生成的矩陣具有對(duì)角占優(yōu)特性,提出一種新型LU分解算法,即對(duì)角塊矩陣選主元LU分解(BDPLU)算法,該算法減少了panel列分解的計(jì)算量,更重要的是,完全消除了選主元過(guò)程的MPI通信開(kāi)銷(xiāo)。利用BDPLU算法,并行矩量法突破了6×105 CPU核并行規(guī)模,這是目前在國(guó)產(chǎn)超級(jí)計(jì)算平臺(tái)上實(shí)現(xiàn)的最大規(guī)模的并行矩量法計(jì)算,其矩陣求解并行效率可達(dá)51.95%。數(shù)值結(jié)果表明,并行矩量法可準(zhǔn)確高效地在國(guó)產(chǎn)超級(jí)計(jì)算平臺(tái)上解決大規(guī)模電磁問(wèn)題。

基于拉格朗日乘子法的二維修正DFT調(diào)制濾波器組設(shè)計(jì)算法
周芳, 水鵬朗, 蔣俊正
2017, 39(5): 1261-1265. doi: 10.11999/JEIT160651  刊出日期:2017-05-19
關(guān)鍵詞: 2維修正濾波器組, 離散傅里葉變換調(diào)制, 迭代優(yōu)化, 拉格朗日乘子法, 塊LU分解
基于拉格朗日乘子法,該文提出一種2維修正離散傅里葉變換調(diào)制濾波器組的迭代設(shè)計(jì)方法。在每次迭代中,原型濾波器的設(shè)計(jì)描述成一個(gè)約束為2次函數(shù)的2次規(guī)劃問(wèn)題。引入拉格朗日乘子法將問(wèn)題轉(zhuǎn)化為無(wú)約束的優(yōu)化問(wèn)題,通過(guò)求解線(xiàn)性矩陣方程得到優(yōu)化問(wèn)題的解。針對(duì)矩陣方程中的系數(shù)矩陣的特點(diǎn),運(yùn)用塊LU分解,顯著降低了運(yùn)算復(fù)雜度。仿真實(shí)驗(yàn)表明,與現(xiàn)有的設(shè)計(jì)方法相比,該文方法設(shè)計(jì)得到的2維修正離散傅里葉變換調(diào)制濾波器組的重構(gòu)誤差和阻帶衰減均有較大的改善。
一種應(yīng)用于目標(biāo)寬帶RCS快速計(jì)算的高效預(yù)處理技術(shù)
趙克明, 孫玉發(fā)
2011, 33(4): 992-996. doi: 10.3724/SP.J.1146.2010.00756  刊出日期:2011-04-19
關(guān)鍵詞: 矩量法, 漸近波形估計(jì), 可變內(nèi)外迭代法, 近場(chǎng)矩陣預(yù)處理
矩量法常與漸近波形估計(jì)技術(shù)結(jié)合用于目標(biāo)寬帶雷達(dá)散射截面的快速計(jì)算,然而當(dāng)目標(biāo)為電大尺寸時(shí),此種方法仍然十分耗時(shí)。該文使用一種基于可變內(nèi)外迭代技術(shù)的Krylov子空間迭代法FBICGSTAB求解由電場(chǎng)積分方程離散得到的大型稠密矩陣方程。同時(shí)近場(chǎng)矩陣預(yù)處理技術(shù)將與雙閾值不完全LU分解預(yù)處理技術(shù)結(jié)合用于降低FBICGSTAB的迭代求解次數(shù)。數(shù)值計(jì)算表明:在不影響精度的前提下,該文方法可以大大提高目標(biāo)寬帶雷達(dá)散射截面的計(jì)算效率。