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(shù)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(shù)的周期性估計風速數(shù)據(jù)，同時由風浪條紋的最短周期方向估計風向數(shù)據(jù)，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(shù)據(jù)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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提出一種基于自適應混沌粒子群優(yōu)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(fā)式尋優(yōu)機制對SVR模型的超參數(shù)進行自動選取，在超參數(shù)取值范圍變化較大的情況下，效果明顯優(yōu)于網格式搜索算法。選取UCI機器學習數(shù)據(jù)庫中的Forest fires標準數(shù)據(jù)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(yōu)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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為了設計一種實時高效、穩(wěn)定可靠的圖像目標跟蹤系統(tǒng)平臺，避免因圖像邊緣提取效果差而引起跟蹤失敗，采用自適應Canny邊緣檢測算法。該自適應算法能夠很好的確定平滑參數(shù)以及高、低兩個閾值，更好的獲得圖像邊緣圖。經Canny算法處理圖像目標后，獲得目標的單像素邊緣圖，根據(jù)邊緣圖計算得到目標質心。利用最小二乘法擬合出目標的運動軌跡，同時可根據(jù)時間間隔預測出目標質心的下一位置，控制伺服機構，實現(xiàn)目標跟蹤。實驗表明，采用Canny算法的目標跟蹤系統(tǒng)，能夠滿足實時跟蹤的需要。
標簽： Canny 檢測算法 目標跟蹤
上傳時間： 2013-11-03
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針對數(shù)據(jù)在性態(tài)和類屬方面存在不確定性的特點，提出一種基于模糊C 均值聚類的數(shù)據(jù)流入侵檢測算法，該算法首先利用增量聚類得到網絡數(shù)據(jù)的概要信息和類數(shù)，然后利用模糊C均值聚類算法對獲取的數(shù)據(jù)特征進行聚類。實驗結果表明該算法可以有效檢測數(shù)據(jù)流入侵。
標簽： 模糊 數(shù)據(jù)流 入侵檢測 算法
上傳時間： 2015-01-03
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以新興的盲均衡技術為理論基礎，一些盲均衡算法相繼提出。本文以高階的QAM信號作為輸入信號，針對常模算法、多模算法、加權多模算法存在的缺陷，最終引入一種性能優(yōu)越的加入動量項的加權多模算法。通過計算機的仿真實驗首次對這些算法進行依次比較，所得實驗結果表明加入動量項的加權多模盲均衡算法在信道均衡上的性能明顯優(yōu)于前面幾種算法，它具有更快的收斂速度和更小的穩(wěn)態(tài)誤差，因此具有實用價值。
標簽： 盲均衡 比較 仿真研究 算法
上傳時間： 2013-11-17
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lzw壓縮解壓算法源碼
標簽： lzw 解壓 算法 源碼
上傳時間： 2014-01-04
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celp算法實現(xiàn)
標簽： celp 算法
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CCITT G.711語音壓縮算法
標簽： CCITT 711 語音壓縮 算法
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CCITT G.711,G.721,G.723語音壓縮算法
標簽： CCITT 711 721 723
上傳時間： 2013-11-28
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16kb/s Low Delay CELP 算法
標簽： Delay CELP Low 16
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