自回歸功率譜密度（AR-PSD）方法的基礎是生物組織的離散散射體模型〔超聲體模〕理論，該模型認為生物組織為半規則的散射體分布的，這種方法是基于溫度和頻移的相關特性。本文介紹超聲回波信號對HIFU（High Intensity Focused Ultrasound）治療的測溫技術，從測溫模型和算法，實驗儀器的設計和構建，仿真和離體實驗中獲取了一套有效的測溫方法，利用Matlab7.1和VC++6.0作為工具對超聲回波信號進行計算機仿真，并從實驗獲得的超聲回波信號中分析出具體的溫度變化，驗證了算法的可行性。
標簽： HIFU AR模型 無損測溫 方法研究
上傳時間： 2013-11-13
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基于合成孔徑雷達（SAR）圖像的海面風場估計已經得到廣泛認可。多數風速反演算法是以估計的風向、校正的δvv為先驗條件，應用海風模型計算而得的。在相同風向的情況下，應用不同的海風模型會得到不同的風速反演值，因此選擇合適的模型是風場估計的關鍵。同時，風向數據的精確度也很重要，即使不大的誤差也會給風速的反演結果帶來明顯偏差。為解決上述問題這里提出一種不需要預先已知風向數據的風場估計算法。該算法將基于海洋SAR圖像中風浪的條紋信息，以及風浪條紋生成的自相關函數的周期性估計風速數據，同時由風浪條紋的最短周期方向估計風向數據，從而估計出完整的風場矢量。仿真結果顯示，該算法對風速和風向數據有較高的估計精度。
標簽： 海洋 風場矢量估計 算法
上傳時間： 2013-10-17
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對傳統混合高斯背景模型作了改進，消除了緩慢運動目標對背景模型的影響，其中提出了目標間差分方法區分出前后幀變化區，對不同區域采用不同的學習權重更新策略。通過實驗證明，該改進算法提高了背景模型的健壯性，在跟蹤系統中獲得較好效果。
標簽： 高斯模型 運動目標跟蹤
上傳時間： 2015-01-03
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為有效合理利用雷達資源和解決雷達測量值與運動狀態間的非線性關系以及目標狀態本身可能出現的非線性，提出了一種基于交互式多模型粒子濾波（IMMPF）的相控陣雷達自適應采樣目標跟蹤方法。將交互式多模型粒子濾波一步預測值的后驗克拉美羅矩陣代替預測協方差矩陣，通過該矩陣的跡與某一門限值比較來更新采樣周期以適應目標運動狀態的變化。將該方法與基于量測轉換的IMM自適應采樣算法進行仿真實驗，表明了該算法的有效性。
標簽： 交互式 多模型 粒子濾波 相控陣雷達
上傳時間： 2013-10-09
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提出一種基于自適應混沌粒子群優化和支持向量機結合的非線性預測建模算法（ACPSO-SVR），引入ACPSO啟發式尋優機制對SVR模型的超參數進行自動選取，在超參數取值范圍變化較大的情況下，效果明顯優于網格式搜索算法。選取UCI機器學習數據庫中的Forest fires標準數據集進行測試，實驗結果表明該方法具有較高的精度和良好的泛化能力，對于解決多變量的回歸預測問題是一種有效的方法。最后給出了混合算法在碳一多相催化領域的兩種典型應用，在反應動力學模型未知的情況下建立催化劑組份模型和操作條件模型，以及基于混合算法的最優催化劑設計框架。
標簽： ACPSO-SVR 非線性建模 預測算法
上傳時間： 2013-10-23
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變色龍層次聚類算法，利用動態模型的層次聚類算法
標簽： 層次聚類 算法
上傳時間： 2015-04-03
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石油勘探專業算法，地震資料波阻抗反演前期準備，及三維或者二維初始模型的建立(層位約束插值)
標簽： 石油勘探 算法
上傳時間： 2013-12-18
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現代譜估計用萊文森-德賓(Levinson-Durbin)算法求解尤利-沃克(Yule-Walker)方程。 形參說明： r:雙精度實型一維數組，存放Yule-Walker方程的元素r(0),r(1),...r(p)。 p:AR模型階數。 a:AR模型系數a(0),a(1),...a(p)。 v:預測誤差功率
標簽： Levinson-Durbin Yule-Walker 譜估計 算法
上傳時間： 2014-01-26
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針對現有遺傳算法在多維非線性優選方面的不足，本文提出了一種基于小生境進化算法（NEA）的非線性優選模型，探討了NEA算法的參數選擇原則。通過大量仿真和比較，表明算法在復雜非線性優選中具有快速、高效、魯棒性強的特點，并能在全局范圍內有效搜索所有最優解。
標簽： 算法 多維 方面 非線性
上傳時間： 2014-08-02
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matlab信道模型，對OFDM信道建模，包括普通IDFT算法和IFFT快速算法。
標簽： matlab 信道模型
上傳時間： 2015-04-17
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