自回归功率谱密度（AR-PSD）方法的基础是生物组织的离散散射体模型〔超声体模〕理论，该模型认为生物组织为半规则的散射体分布的，这种方法是基于温度和频移的相关特性。本文介绍超声回波信号对HIFU（High Intensity Focused Ultrasound）治疗的测温技术，从测温模型和算法，实验仪器的设计和构建，仿真和离体实验中获取了一套有效的测温方法，利用Matlab7.1和VC++6.0作为工具对超声回波信号进行计算机仿真，并从实验获得的超声回波信号中分析出具体的温度变化，验证了算法的可行性。
上传时间： 2013-11-13
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基于合成孔径雷达（SAR）图像的海面风场估计已经得到广泛认可。多数风速反演算法是以估计的风向、校正的δvv为先验条件，应用海风模型计算而得的。在相同风向的情况下，应用不同的海风模型会得到不同的风速反演值，因此选择合适的模型是风场估计的关键。同时，风向数据的精确度也很重要，即使不大的误差也会给风速的反演结果带来明显偏差。为解决上述问题这里提出一种不需要预先已知风向数据的风场估计算法。该算法将基于海洋SAR图像中风浪的条纹信息，以及风浪条纹生成的自相关函数的周期性估计风速数据，同时由风浪条纹的最短周期方向估计风向数据，从而估计出完整的风场矢量。仿真结果显示，该算法对风速和风向数据有较高的估计精度。
上传时间： 2013-10-17
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对传统混合高斯背景模型作了改进，消除了缓慢运动目标对背景模型的影响，其中提出了目标间差分方法区分出前后帧变化区，对不同区域采用不同的学习权重更新策略。通过实验证明，该改进算法提高了背景模型的健壮性，在跟踪系统中获得较好效果。
上传时间： 2015-01-03
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为有效合理利用雷达资源和解决雷达测量值与运动状态间的非线性关系以及目标状态本身可能出现的非线性，提出了一种基于交互式多模型粒子滤波（IMMPF）的相控阵雷达自适应采样目标跟踪方法。将交互式多模型粒子滤波一步预测值的后验克拉美罗矩阵代替预测协方差矩阵，通过该矩阵的迹与某一门限值比较来更新采样周期以适应目标运动状态的变化。将该方法与基于量测转换的IMM自适应采样算法进行仿真实验，表明了该算法的有效性。
上传时间： 2013-10-09
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提出一种基于自适应混沌粒子群优化和支持向量机结合的非线性预测建模算法（ACPSO-SVR），引入ACPSO启发式寻优机制对SVR模型的超参数进行自动选取，在超参数取值范围变化较大的情况下，效果明显优于网格式搜索算法。选取UCI机器学习数据库中的Forest fires标准数据集进行测试，实验结果表明该方法具有较高的精度和良好的泛化能力，对于解决多变量的回归预测问题是一种有效的方法。最后给出了混合算法在碳一多相催化领域的两种典型应用，在反应动力学模型未知的情况下建立催化剂组份模型和操作条件模型，以及基于混合算法的最优催化剂设计框架。
上传时间： 2013-10-23
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变色龙层次聚类算法，利用动态模型的层次聚类算法
上传时间： 2015-04-03
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石油勘探专业算法，地震资料波阻抗反演前期准备，及三维或者二维初始模型的建立(层位约束插值)
上传时间： 2013-12-18
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现代谱估计用莱文森-德宾(Levinson-Durbin)算法求解尤利-沃克(Yule-Walker)方程。 形参说明： r:双精度实型一维数组，存放Yule-Walker方程的元素r(0),r(1),...r(p)。 p:AR模型阶数。 a:AR模型系数a(0),a(1),...a(p)。 v:预测误差功率
标签： Levinson-Durbin Yule-Walker 谱估计 算法
上传时间： 2014-01-26
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针对现有遗传算法在多维非线性优选方面的不足，本文提出了一种基于小生境进化算法（NEA）的非线性优选模型，探讨了NEA算法的参数选择原则。通过大量仿真和比较，表明算法在复杂非线性优选中具有快速、高效、鲁棒性强的特点，并能在全局范围内有效搜索所有最优解。
上传时间： 2014-08-02
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matlab信道模型，对OFDM信道建模，包括普通IDFT算法和IFFT快速算法。
上传时间： 2015-04-17
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