We describe an accurate periodic boundary condition （PBC） called the symmetric PBC in the calculation of the magnetostatie interaction field in the finite-differentiation-method fast-Fourier-transform （FDM-FFT） mi...We describe an accurate periodic boundary condition （PBC） called the symmetric PBC in the calculation of the magnetostatie interaction field in the finite-differentiation-method fast-Fourier-transform （FDM-FFT） micromagneties. The micromagnetic cells in the regular mesh used by the FDM-FFT method are finite-sized elements, but not geometrical points. Therefore, the key PBC operations for FDM-FFT methods are splitting and relocating the micromagnetic cell surfaces to stay symmetrically inside the box of half-total sizes with respect to the origin. The properties of the demagnetizing matrix of the split micromagnetic cells are discussed, and the sum rules of demagnetizing matrix are fulfilled by the symmetric PBC.展开更多
针对现有深度学习算法在壁画修复时,存在全局语义一致性约束不足及局部特征提取不充分,导致修复后的壁画易出现边界效应和细节模糊等问题,提出一种双向自回归Transformer与快速傅里叶卷积增强的壁画修复方法.首先,设计基于Transformer...针对现有深度学习算法在壁画修复时,存在全局语义一致性约束不足及局部特征提取不充分,导致修复后的壁画易出现边界效应和细节模糊等问题,提出一种双向自回归Transformer与快速傅里叶卷积增强的壁画修复方法.首先,设计基于Transformer结构的全局语义特征修复模块,利用双向自回归机制与掩码语言模型(masked language modeling,MLM),提出改进的多头注意力全局语义壁画修复模块,提高对全局语义特征的修复能力.然后,构建了由门控卷积和残差模块组成的全局语义增强模块,增强全局语义特征一致性约束.最后,设计局部细节修复模块,采用大核注意力机制(large kernel attention,LKA)与快速傅里叶卷积提高细节特征的捕获能力,同时减少局部细节信息的丢失,提升修复壁画局部和整体特征的一致性.通过对敦煌壁画数字化修复实验,结果表明,所提算法修复性能更优,客观评价指标均优于比较算法.展开更多
通过大涡模拟(Large Eddy Simulation,LES)湍流求解方法和概率密度函数输运方程(Transported Probability Density Function,TPDF)湍流燃烧求解方法结合,对煤油燃料双旋流燃烧室(Gas Turbine Model Combustor,GTMC)进行了模拟,并利用经...通过大涡模拟(Large Eddy Simulation,LES)湍流求解方法和概率密度函数输运方程(Transported Probability Density Function,TPDF)湍流燃烧求解方法结合,对煤油燃料双旋流燃烧室(Gas Turbine Model Combustor,GTMC)进行了模拟,并利用经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)和快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform,FFT)等方法分析了GTMC的温度和速度非定常特性,获得了脉动主频的空间分布。结果显示:空间坐标为(2 cm,0 cm,3 cm)的特征点的温度主频为47和761 Hz;对本征模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF)进行显著性分析,能量密度最高的IMF的主频即原始数据的主频;温度脉动主要受湍流流动影响;根据瑞利数场,热-压力激发与抑制区域总是交替出现。展开更多
传统的基于快速傅里叶变换(Fast Fourier Trasform,FFT)的图像条带噪声去除方法,即使用指数低通滤波方法使图像的高频分量被滤除,会造成图像细节信息的丢失。文章提出了一种基于FFT的条带噪声去除改进方法,即空间域插值与频域滤波相结...传统的基于快速傅里叶变换(Fast Fourier Trasform,FFT)的图像条带噪声去除方法,即使用指数低通滤波方法使图像的高频分量被滤除,会造成图像细节信息的丢失。文章提出了一种基于FFT的条带噪声去除改进方法,即空间域插值与频域滤波相结合的条带噪声去除方法。该方法利用空间域去噪后的高频分量替换传统频域滤波频谱图中的高频信息,避免了由于地物某些高频信息与条带噪声频谱混在一起而造成的高频信息丢失。采用信噪比(Signal to Noise Ratio,SNR)和峰值信噪比(Peak Signal to Noise Ratio,PSNR)两种评价指标分别对传统的指数低通滤波方法和改进的滤波方法的去噪效果进行评估。基于改进方法处理后的图像,其SNR和PSNR均有明显地提高,SNR值最大可由27.12提高至49.87,PSNR值最大可由37.89提高至61.00,表明该方法能够有效去除条带噪声。展开更多
基金Supported by the National Natural Science Foundation of China under Grant Nos 51171086 and 51371101
文摘We describe an accurate periodic boundary condition （PBC） called the symmetric PBC in the calculation of the magnetostatie interaction field in the finite-differentiation-method fast-Fourier-transform （FDM-FFT） micromagneties. The micromagnetic cells in the regular mesh used by the FDM-FFT method are finite-sized elements, but not geometrical points. Therefore, the key PBC operations for FDM-FFT methods are splitting and relocating the micromagnetic cell surfaces to stay symmetrically inside the box of half-total sizes with respect to the origin. The properties of the demagnetizing matrix of the split micromagnetic cells are discussed, and the sum rules of demagnetizing matrix are fulfilled by the symmetric PBC.
文摘针对现有深度学习算法在壁画修复时,存在全局语义一致性约束不足及局部特征提取不充分,导致修复后的壁画易出现边界效应和细节模糊等问题,提出一种双向自回归Transformer与快速傅里叶卷积增强的壁画修复方法.首先,设计基于Transformer结构的全局语义特征修复模块,利用双向自回归机制与掩码语言模型(masked language modeling,MLM),提出改进的多头注意力全局语义壁画修复模块,提高对全局语义特征的修复能力.然后,构建了由门控卷积和残差模块组成的全局语义增强模块,增强全局语义特征一致性约束.最后,设计局部细节修复模块,采用大核注意力机制(large kernel attention,LKA)与快速傅里叶卷积提高细节特征的捕获能力,同时减少局部细节信息的丢失,提升修复壁画局部和整体特征的一致性.通过对敦煌壁画数字化修复实验,结果表明,所提算法修复性能更优,客观评价指标均优于比较算法.
文摘传统的基于快速傅里叶变换(Fast Fourier Trasform,FFT)的图像条带噪声去除方法,即使用指数低通滤波方法使图像的高频分量被滤除,会造成图像细节信息的丢失。文章提出了一种基于FFT的条带噪声去除改进方法,即空间域插值与频域滤波相结合的条带噪声去除方法。该方法利用空间域去噪后的高频分量替换传统频域滤波频谱图中的高频信息,避免了由于地物某些高频信息与条带噪声频谱混在一起而造成的高频信息丢失。采用信噪比(Signal to Noise Ratio,SNR)和峰值信噪比(Peak Signal to Noise Ratio,PSNR)两种评价指标分别对传统的指数低通滤波方法和改进的滤波方法的去噪效果进行评估。基于改进方法处理后的图像,其SNR和PSNR均有明显地提高,SNR值最大可由27.12提高至49.87,PSNR值最大可由37.89提高至61.00,表明该方法能够有效去除条带噪声。
