鉴于Larsen等人利用图形处理器(GPU)的多纹理技术做矩阵运算操作,以实现GPU在矩阵相乘方面的通用计算,提出一种利用GPU和CPU的协同处理模式,应用在基于层次聚类的动态近邻选择模型的聚类算法(
基于密度的DBSCAN聚类算法可以识别任意形状簇,但存在全局参数Eps与Min Pts的选择需人工干预,采用的区域查询方式过程复杂且易丢失对象等问题,提出了一种改进的参数自适应以及区域快速查询的密度聚
在深入分析图像像素灰度差分隐藏算法的基础上,提出了一种改进的自适应信息隐藏算法,它充分利用人类视觉的各种掩蔽特性,结合图像的局部特征以自适应地嵌入秘密信息,使得对原图像所做的改变具有更好的不可见性。实
针对单站系统利用一次观测对目标进行定位,瞬时定位误差较大,提出了基于UKF的红外目标空间定位方法。基于针孔成像模型,借鉴主动视觉思想,通过控制红外热像仪运动拍摄目标图像,获取目标位置,并用GPS接收机
针对基本微分进化算法在后期收敛速度慢,搜索能力差等问题,利用混沌搜索的随机性、遍历性以及对初值的敏感性等特性,提出了一种混合混沌搜索的微分进化算法——混沌微分进化算法。该算法既保持了基本微分进化算法结
联邦滤波的信息分配原则直接影响滤波器的容错性和精度. 考虑到故障隔离后的子系统不能参与联邦滤波 器的信息分配, 首先给出一种基于RBF 网络的联邦滤波器的故障检测方法; 然后通过引入故障因子, 将系统
针对传统中值滤波算法不能很好地保护图像细节以及受严重噪声污染时性能急剧下降的情况,提出了一种新型的自适应模糊中值滤波算法。通过比较滤波窗口内像素点的灰度值与像素点灰度值的均值定义了模糊滤波系数,利用此
固定尺度的高斯滤波器对图像中的所有像素使用相同的加权系数,在平滑噪声的同时也模糊了边缘信息,影响了后期的边缘定位和提取,为此提出了一种异性扩散的自适应仿高斯滤波器,通过计算当前像素与周围像素的灰度梯度
自适应滤波算法——一种稳定的总体最小二乘自适应滤波算法
自适应滤波器结构LMS自适应滤波算法仿真分析LMS自适应滤波算法中的步长参数是给定的,如果选择合适的参数,对系统的稳定性和滤波效果都有
