简介：在压缩感知、矩阵恢复等研究领域,弹性正则化方法引起了广泛的关注.由于该方法可以避免数据建模时（特别是解决复杂问题时）解出现大的波动,从而被视为解决相关问题的优秀方法之一.针对以上情况,提出基于Schattenp-norm最小化的矩阵恢复的弹性正则化模型,旨在加强解决复杂问题时的解的稳定性并改进矩阵恢复研究领域中基于核范数最小化逼近秩函数这一传统方法的缺陷.同时,为了解决提出的非凸模型,采用交替迭代算法和MM算法求解所提出的模型.实验结果表明,所提出的算法能够有效地恢复测量值较少的矩阵.

简介：近年来,目标显著性检测引起了众多学者的极大关注,并涌出了一些基于低秩矩阵恢复理论的检测方法.在这些方法中,人们一般使用核范数约束低秩部分.但是,由于秩函数是非凸且不连续的,由此导致核范数不能很好地逼近秩函数,使得检测效果往往不佳.为解决上述问题,现提出基于加权Schatten-p范数与低秩树结构的稀疏分解模型.一方面,利用加权Schatten-p范数对图像背景进行低秩约束.另一方面,采用具有树结构稀疏特性的l2,1范数和图像拉普拉斯正则化对显著性目标进行稀疏约束,以此提高显著性检测精准度.经过与4种已有的常用显著性检测方法在3个不同数据库中的实验结果对比,证实现提出的方法具有更好的检测性能.

简介：基于大变形理论建立功能梯度材料（FGM）梁运动方程,将梁的横向位移假定为时间函数和梁线性模态乘积之和,利用伽辽金方法离散为非线性常微分方程组;然后,运用等效线性化方法求得随机激励作用下简支约束的功能梯度材料梁均方位移,与NewMark法和蒙特卡罗方法获得的结果对比,验证该等效线性化方法的可靠性.最后讨论材料梯度指数、激励强度和梁长细比对功能梯度材料梁振动响应的影响.

简介：透过水空介面成像是透过扰动介质成像领域的一个新方向,与透过单一湍流介质成像相比,这种成像方式的图像退化主要表现为更严重的随机畸变。提出了一种补偿水波扰动带来的随机图像畸变的算法。该方法可以从畸变图像序列中恢复出一帧无畸变的图像。首先对图像序列进行筛选,从图像序列中选出最清晰的一帧作为基准帧。使用非刚性配准结合一些后续处理,估计出基准帧到图像序列几何中心的非刚性变形向量场。然后,用这个非刚性变形向量场对基准帧坐标映射并插值得到无畸变的图像。最后,分析讨论了该算法的优势和局限性。通过实验验证了该算法的有效性。

简介：微机械陀螺作为小型化光电稳定平台中的核心传感器,由于存在随机漂移,直接影响了其使用精度。小波算法以其多分辨特性,适合于非平稳信号的去噪,应用小波分析算法,实现了微机械陀螺的实时滤波。通过仿真及实验验证了算法的效果。结果表明,应用小波分析算法可以将漂移均方差降低为处理前的5%以内。

简介：液压柱塞泵随机功能试验是考核在预期的环境条件下的液压泵的抗振能力，是一项重要试验。某型飞机液压泵功率大、压力级别高，并且液压泵随机功能试验在国内尚无成功先例，试验系统要求复杂，风险很大。采用电机通过软轴直接驱动被试泵进行随机功能振动试验方案，完成了高压液压泵随机功能振动试验，为同类产品的随机功能振动试验开辟了新的路径。