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Inversion of Seabed Geotechnical Properties in the Arctic Chukchi Deep Sea Basin Based on Time Domain Adaptive Search Matching Algorithm
1
作者 AN Long XU Chong +5 位作者 XING Junhui GONG Wei JIANG Xiaodian XU Haowei LIU Chuang YANG Boxue 《Journal of Ocean University of China》 SCIE CAS CSCD 2024年第4期933-942,共10页
The chirp sub-bottom profiler,for its high resolution,easy accessibility and cost-effectiveness,has been widely used in acoustic detection.In this paper,the acoustic impedance and grain size compositions were obtained... The chirp sub-bottom profiler,for its high resolution,easy accessibility and cost-effectiveness,has been widely used in acoustic detection.In this paper,the acoustic impedance and grain size compositions were obtained based on the chirp sub-bottom profiler data collected in the Chukchi Plateau area during the 11th Arctic Expedition of China.The time-domain adaptive search matching algorithm was used and validated on our established theoretical model.The misfit between the inversion result and the theoretical model is less than 0.067%.The grain size was calculated according to the empirical relationship between the acoustic impedance and the grain size of the sediment.The average acoustic impedance of sub-seafloor strata is 2.5026×10^(6) kg(s m^(2))^(-1)and the average grain size(θvalue)of the seafloor surface sediment is 7.1498,indicating the predominant occurrence of very fine silt sediment in the study area.Comparison of the inversion results and the laboratory measurements of nearby borehole samples shows that they are in general agreement. 展开更多
关键词 time domain adaptive search matching algorithm acoustic impedance inversion sedimentary grain size Arctic Ocean Chukchi Deep Sea Basin
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Adaptive Phase Matching in Grover’s Algorithm 被引量:1
2
作者 Panchi Li Kaoping Song 《Journal of Quantum Information Science》 2011年第2期43-49,共7页
When the Grover’s algorithm is applied to search an unordered database, the successful probability usually decreases with the increase of marked items. In order to solve this problem, an adaptive phase matching is pr... When the Grover’s algorithm is applied to search an unordered database, the successful probability usually decreases with the increase of marked items. In order to solve this problem, an adaptive phase matching is proposed. With application of the new phase matching, when the fraction of marked items is greater , the successful probability is equal to 1 with at most two Grover iterations. The validity of the new phase matching is verified by a search example. 展开更多
关键词 QUANTUM Computing QUANTUM searching Grover’s algorithm PHASE matching adaptive PHASE SHIFTING
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基于自适应阈值的型钢精确角点FAST检测算法
3
作者 包家汉 孙德尚 +1 位作者 黄建中 胡政 《上海交通大学学报》 北大核心 2025年第5期691-702,共12页
基于机器视觉的在线型钢平直度检测中,对型钢图像关键角点快速、准确地提取是实现精确检测的关键技术问题.针对加速分割检验特征提取(FAST)算法需要人工设定角点筛选阈值和角点提取存在大量伪角点的问题,提出一种自适应阈值生成及校正策... 基于机器视觉的在线型钢平直度检测中,对型钢图像关键角点快速、准确地提取是实现精确检测的关键技术问题.针对加速分割检验特征提取(FAST)算法需要人工设定角点筛选阈值和角点提取存在大量伪角点的问题,提出一种自适应阈值生成及校正策略,能够在自动获取初始阈值的基础上,根据角点数是否达到初始角点集要求对阈值实时校正直至达到适当值,以减少关键角点遗漏.在采用FAST提取角点的基础上,利用最小核心值相似区域(SUSAN)算法剔除伪角点,以保证关键角点提取的有效性.试验证明,这种基于自适应阈值的FAST角点检测算法(FAST-A),在检测环境和对象特性发生变化时,仍然可以准确、快速地检测到型钢关键角点,在为型钢平直度检测实时提供精确角点的基础上,提高角点提取的自适应性. 展开更多
关键词 型钢 角点检测 加速分割检验特征提取算法 最小核心值相似区域算法 自适应阈值
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A novel adjustable multiple cross-hexagonal search algorithm for fast block motion estimation 被引量:2
4
作者 XIE Chun-lai CHEUNG Chun-ho LIU Wei-zhong 《Journal of Zhejiang University-Science A(Applied Physics & Engineering)》 SCIE EI CAS CSCD 2007年第8期1304-1310,共7页
In this paper,we propose a novel adjustable multiple cross-hexagonal search(AMCHS) algorithm for fast block motion estimation. It employs adjustable multiple cross search patterns(AMCSP) in the first step and then use... In this paper,we propose a novel adjustable multiple cross-hexagonal search(AMCHS) algorithm for fast block motion estimation. It employs adjustable multiple cross search patterns(AMCSP) in the first step and then uses half-way-skip and half-way-stop technique to determine whether to employ two hexagonal search patterns(HSPs) subsequently. The AMCSP can be used to find small motion vectors efficiently while the HSPs can be used to find large ones accurately to ensure prediction quality. Simulation results showed that our proposed AMCHS achieves faster search speed,and provides better distortion performance than other popular fast search algorithms,such as CDS and CDHS. 展开更多
关键词 Motion estimation fast search algorithm Adjustable search patterns threshold strategy Hexagonal search pattern
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基于区域灰度变化的自适应FAST角点检测算法 被引量:19
5
作者 刘亮 王平 孙亮 《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2017年第3期20-24,共5页
针对当前FAST角点检测算法只能检测单一类型的角点,并且单一阈值作用于整幅图像很难取得理想的效果等问题,本文提出了一种基于区域灰度变化的自适应FAST角点检测算法.该算法首先对图像进行高斯滤波;其次,依据灰度差筛选出角点候选点;再... 针对当前FAST角点检测算法只能检测单一类型的角点,并且单一阈值作用于整幅图像很难取得理想的效果等问题,本文提出了一种基于区域灰度变化的自适应FAST角点检测算法.该算法首先对图像进行高斯滤波;其次,依据灰度差筛选出角点候选点;再引入自适应阈值,根据灰度值的大小对候选点进行分类;最后,根据分类结果,使用不同的检测模板对候选点进行再次筛选,获得最佳匹配角点.仿真结果表明该改进算法不仅可以提取出更多的有效角点,较好的克服阈值选择不当造成的角点丢失或冗余,而且对于噪声具有良好的鲁棒性. 展开更多
关键词 fast算法 角点检测 灰度变化 自适应阈值
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融合FAST特征选择与ABQGSA-SVM的网络入侵检测 被引量:12
6
作者 李丛 闫仁武 +1 位作者 朱长水 高广银 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2017年第7期2172-2179,共8页
为进一步提升网络入侵检测效果,提出一种融合FAST特征选择与自适应二进制量子引力搜索支持向量机的(FAST-ABQGSA-SVM)网络入侵检测算法。利用FAST算法过滤掉原始特征集中冗余无关的特征形成候选特征子集,基于组合优化策略采用自适应二... 为进一步提升网络入侵检测效果,提出一种融合FAST特征选择与自适应二进制量子引力搜索支持向量机的(FAST-ABQGSA-SVM)网络入侵检测算法。利用FAST算法过滤掉原始特征集中冗余无关的特征形成候选特征子集,基于组合优化策略采用自适应二进制量子引力搜索算法对候选特征子集与SVM分类器参数进行组合优化。在ABQGSA反复学习寻优过程中,采取动态自适应波动式调整策略更新量子旋转角以平衡算法全局搜索能力和局部搜索能力;同时为提升算法的自适应变异能力,设计与进化程度及个体适应度值相关的自适应变异概率,当种群进化出现停滞时及时引入量子位离散交叉操作帮助种群摆脱局部极值。通过KDD CUP 99仿真实验表明,所提出的FAST-ABQGSA-SVM算法较其他同类型检测算法具有更好的鲁棒性、学习精度以及检测效果。 展开更多
关键词 fast特征选择 自适应二进制量子引力搜索算法 支持向量机 组合优化 入侵检测
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改进麻雀算法优化多阈值图像分割 被引量:1
7
作者 马远阳 黄福珍 《计算机应用与软件》 北大核心 2025年第5期231-237,共7页
由于传统的Otsu多阈值图像分割算法通常需要花费太多的时间才能找到最优分割阈值。该文提出一种基于改进的麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm,SSA)来缩短用时。在传统的麻雀搜索算法基础上引入混沌初始化策略、自适应权重和反向学... 由于传统的Otsu多阈值图像分割算法通常需要花费太多的时间才能找到最优分割阈值。该文提出一种基于改进的麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm,SSA)来缩短用时。在传统的麻雀搜索算法基础上引入混沌初始化策略、自适应权重和反向学习策略,以及Levy飞行机制来进行多阈值图像分割,与PSO、GWO、SSA及ISSA等算法的图像分割结果相比较。实验结果表明,该算法极大缩短了传统多阈值Otsu图像分割算法的运行时间,并且提高了图像分割精度,具有一定的实用价值。 展开更多
关键词 多阈值Otsu 麻雀搜索算法 混沌初始化 自适应权重 反向学习 Levy飞行
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面向分类错误率的自适应FAST算法 被引量:1
8
作者 任胜兵 谢如良 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2018年第11期2508-2513,共6页
FAST算法进行特征提取时,如果阈值和半径为非最优值,会出现特征点冗余或者丢失的现象,极大地降低了特征点的提取精度.针对上述问题,本文基于AdaBoost思想,提出了AdaBoost_FAST算法.该算法采用支持向量机作为分类器,当FAST算法中的阈值... FAST算法进行特征提取时,如果阈值和半径为非最优值,会出现特征点冗余或者丢失的现象,极大地降低了特征点的提取精度.针对上述问题,本文基于AdaBoost思想,提出了AdaBoost_FAST算法.该算法采用支持向量机作为分类器,当FAST算法中的阈值和半径非最优时,将会导致分类器错误率较高.由此根据分类器错误率计算每组阈值和半径的抽样概率,当错误率越低,其抽样概率越大,所对应的阈值和半径越接近最优值.由抽样概率构成的代价函数可知,经过多次迭代后,如果错误率较小并且无明显变化,则此时选择出的阈值和半径即为最优.实验结果表明,该算法能够有效进行阈值与半径的自适应选择,减少了特征点的冗余和丢失现象,在保证AdaBoost_FAST算法实时性的同时提高了特征点提取精度. 展开更多
关键词 特征点提取 自适应fast算法 错误率 抽样概率 阈值 半径
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自适应1-bit压缩感知重构算法研究
9
作者 陈璧 戴艺佳 高献伟 《北京电子科技学院学报》 2025年第1期49-58,共10页
本文提出了一种基于自适应机制的1-bit压缩感知信号重构算法(adapt-1bitFISTA),以解决传统1-bit量化算法在复杂环境中的性能不足问题。1-bit压缩感知通过降低数据采集和传输的比特率,在硬件受限的场景中广泛应用,如图像重建、无线通信... 本文提出了一种基于自适应机制的1-bit压缩感知信号重构算法(adapt-1bitFISTA),以解决传统1-bit量化算法在复杂环境中的性能不足问题。1-bit压缩感知通过降低数据采集和传输的比特率,在硬件受限的场景中广泛应用,如图像重建、无线通信和雷达成像。然而,由于1-bit量化仅保留信号的符号信息,信号的幅度信息丢失,极大增加了信号重构的难度。现有方法如1-bitFISTA和FISTA-1b尽管能够提升收敛速度,但在噪声较高的条件下,重构性能不佳,且对动态信号环境的适应性有限。为此,adapt-1bitFISTA通过引入动态时间变阈值(TVT)和自适应步长调整机制,在复杂信号和高噪声环境下有效提升了重构的精度和鲁棒性。实验结果表明,adapt-1bitFISTA在多个性能指标上均优于传统算法,特别是在低信噪比(SNR)条件下表现出更高的鲁棒性和稳定性,能够自适应调整阈值以更精确捕捉信号的局部特性,显著提升了重构精度和信号结构的保真度。实验验证了该算法在复杂噪声环境中的优越性,为1-bit压缩感知的实际应用提供了强有力的支持。 展开更多
关键词 压缩感知 1-bit量化 自适应FISTA 时间变阈值 信号重构
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基于回溯搜索算法的多行动态设施布局方法
10
作者 刘景发 李宛桦 《运筹与管理》 北大核心 2025年第6期93-100,I0034,I0035,共10页
针对多行动态设施布局问题(MR-DFLP),首先基于自适应概率的交叉操作和四种变异操作(包括插入操作、单点交换、多点交换和逆序操作),提出一种改进的遗传算法(iGA)。在此基础上,考虑到回溯搜索算法(BSA)具有较强“记忆”功能和全局寻优能... 针对多行动态设施布局问题(MR-DFLP),首先基于自适应概率的交叉操作和四种变异操作(包括插入操作、单点交换、多点交换和逆序操作),提出一种改进的遗传算法(iGA)。在此基础上,考虑到回溯搜索算法(BSA)具有较强“记忆”功能和全局寻优能力,将BSA算法首次引入MR-DFLP进行求解。为进一步提升算法的开发能力和种群多样性,对BSA算法的选择、Map映射机制以及种群更新策略进行改进,提出了四种改进的回溯搜索算法(iBSAs)。通过对三组实际算例进行计算,实验结果验证了所提出的各种改进算法的有效性。 展开更多
关键词 动态设施布局 遗传算法 回溯搜索算法 部分匹配映射交叉 自适应变异
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基于灰色关联和麻雀搜索算法的阶段性线损自适应快速预测方法
11
作者 陈俏玲 徐美霞 《计算技术与自动化》 2025年第3期183-188,共6页
由于输电线路内外环境特征冗余,若忽略了外环境特征对线损的影响,难以获取影响因子间的关联度,导致线损预测结果偏差较大。因此,提出了基于灰色关联和麻雀搜索算法的阶段性线损自适应快速预测方法。构建内环境以及外环境两种线损影响因... 由于输电线路内外环境特征冗余,若忽略了外环境特征对线损的影响,难以获取影响因子间的关联度,导致线损预测结果偏差较大。因此,提出了基于灰色关联和麻雀搜索算法的阶段性线损自适应快速预测方法。构建内环境以及外环境两种线损影响因子,采用灰色关联分析方法,通过计算数据列形态的灰色关联系数,得到每个影响因子的关联度,聚类解析阶段性的线损特征,引入麻雀搜索算法,实现自适应的快速线损预测。实验结果表明:所提方法应用后,线损电量与实际结果高度一致,预测结果准确度较高,满足了资源优化配置的现实需求。 展开更多
关键词 线损预测 灰色关联 麻雀搜索算法 阶段性预测 自适应快速预测 预测方法
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基于BM4D的即插即用层析SAR成像
12
作者 王琨 张冰尘 《电子技术应用》 2025年第10期117-122,共6页
层析合成孔径雷达是一种先进的三维遥感技术,通过引入先验模型能够提高成像质量。现有方法通过显式正则化算子约束重构过程,但其难以兼容非解析先验模型。将快速迭代收缩阈值算法(FISTA)与即插即用(PnP)框架相结合,在迭代过程中插入基... 层析合成孔径雷达是一种先进的三维遥感技术,通过引入先验模型能够提高成像质量。现有方法通过显式正则化算子约束重构过程,但其难以兼容非解析先验模型。将快速迭代收缩阈值算法(FISTA)与即插即用(PnP)框架相结合,在迭代过程中插入基于四维块匹配滤波(BM4D)的非解析插件,无需构建显式正则化算子即可将其用于层析成像特征增强。实验表明,所提框架具有快速收敛的优势,通过该框架引入的BM4D先验在针对具有复杂结构特征的目标成像时表现出优秀的性能,为非解析先验在层析成像中的应用提供了通用化解决方案。 展开更多
关键词 层析合成孔径雷达 即插即用 BM4D 特征增强 快速迭代收缩阈值算法
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基于FAST的星图中星的提取方法 被引量:1
13
作者 石汉路 付文兴 +2 位作者 李凯悦 马杰 田金文 《计算机与数字工程》 2015年第10期1799-1802,共4页
在分析星图中星体目标信号特点的基础上,提出了一种将改进的FAST角点检测算法和自适应阈值分割算法相结合的星图中星的提取方法。首先为FAST算法引入自适应阈值选取方法,以进行不同图像对比度情形下的自动星点检测,并利用候选点邻域内... 在分析星图中星体目标信号特点的基础上,提出了一种将改进的FAST角点检测算法和自适应阈值分割算法相结合的星图中星的提取方法。首先为FAST算法引入自适应阈值选取方法,以进行不同图像对比度情形下的自动星点检测,并利用候选点邻域内周围像素点的拉普拉斯值,剔除了虚假角点;然后,利用自适应阈值分割方法和连通性分析,在局部邻域内确定星体像素区域;最后,利用质心法完成质心定位。仿真结果表明:这种方法与矢量法相比,效率相当,但性能更好。 展开更多
关键词 星敏感器 fast角点检测算法 自适应阈值
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具有局部自适应阈值的SIFT快速图像匹配算法 被引量:13
14
作者 汪崟 蒋峥 刘斌 《液晶与显示》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期228-236,共9页
针对传统SIFT匹配算法复杂、特征冗余点多、难以满足实时性等问题,本文提出了一种具有局部自适应阈值的SIFT快速图像匹配算法。首先,所提方法在SIFT算法的基础上,对构建的高斯金字塔进行了优化,通过减少金字塔层数来消除冗余特征点以提... 针对传统SIFT匹配算法复杂、特征冗余点多、难以满足实时性等问题,本文提出了一种具有局部自适应阈值的SIFT快速图像匹配算法。首先,所提方法在SIFT算法的基础上,对构建的高斯金字塔进行了优化,通过减少金字塔层数来消除冗余特征点以提高检测效率,并根据图像局部对比度来自适应提取FAST算法中的阈值从而实现高质量的特征点检测,筛选出鲁棒性较强的特征点进行更准确的匹配;其次,采用高斯圆形窗口建立32维降维特征向量,提高算法运行效率;最后,根据匹配特征点对之间的几何一致性对特征点进行提纯,有效减少误匹配。实验结果表明,本文方法在匹配精度和运算效率方面的综合表现均优于SIFT算法及其他对比匹配算法,相比传统的SIFT算法,匹配精度提高了约10%,算法运行时间缩短了约49%。在图像发生尺度、旋转以及光照变化的情况下,正确匹配率在93%以上。 展开更多
关键词 SIFT算法 高斯金字塔 自适应阈值 特征描述符 图像匹配
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利用改进ORB算法的无人机影像匹配 被引量:3
15
作者 李冰 赖祖龙 +1 位作者 孙杰 丁开华 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2024年第1期126-130,149,共6页
针对ORB算法面对光照变化时提取特征点数量不稳定及特征点定位精度仅有像素级的问题,本文设计了一种基于前背景对比的自适应阈值方法,且结合现有的亚像素定位方法对ORB算法进行了改进。同时为了避免RANSAC算法因需人工设置阈值导致误差... 针对ORB算法面对光照变化时提取特征点数量不稳定及特征点定位精度仅有像素级的问题,本文设计了一种基于前背景对比的自适应阈值方法,且结合现有的亚像素定位方法对ORB算法进行了改进。同时为了避免RANSAC算法因需人工设置阈值导致误差的问题,将MAGSAC++算法引入特征匹配过程,用于误匹配剔除。试验结果表明,改进算法能够获取数量较多的匹配数目,对光照变化具有更好的稳健性,且匹配精度提高了7%以上。 展开更多
关键词 ORB算法 特征提取 自适应阈值 影像匹配 误匹配剔除
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基于改进麻雀算法的配电网故障定位 被引量:2
16
作者 王攀 胡业林 《哈尔滨商业大学学报(自然科学版)》 CAS 2024年第3期307-314,共8页
针对配电网故障定位准确率低、容错率低的问题,提出了一种基于改进麻雀搜索算法的配电网故障区段定位方法.在麻雀算法中引入动态自适应权重,加快麻雀算法的收敛速度,增强其局部开发和全局搜索的能力.通过在种群初始迭代中增加聚集阈值,... 针对配电网故障定位准确率低、容错率低的问题,提出了一种基于改进麻雀搜索算法的配电网故障区段定位方法.在麻雀算法中引入动态自适应权重,加快麻雀算法的收敛速度,增强其局部开发和全局搜索的能力.通过在种群初始迭代中增加聚集阈值,提高算法的寻优精度.通过对单一故障场景、多故障场景下进行仿真测试验证改进麻雀算法的准确性和容错性,在IEEE33节点场景下,将改进后的麻雀搜索算法与粒子群算法、蛇算法、麻雀算法进行了比较,验证了改进后的麻雀算法的优越性,能够准确快速地实现故障定位.结果表明,改进后的麻雀搜索算法寻优能力更强,容错性更高. 展开更多
关键词 配电网 故障定位 麻雀搜索算法 信息畸变 信息缺失 自适应权重 聚集阈值
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圆形直方图线性化的高精度高适应性多阈值分割方法
17
作者 黄聪 邹耀斌 孙水发 《计算机工程》 CSCD 北大核心 2024年第1期259-270,共12页
针对已有彩色图像多阈值分割方法存在的分割精度不高、分割适应性较差等问题,提出一种圆形直方图线性化的高精度高适应性多阈值分割方法。在对输入彩色图像进行超像素预处理后,构建累积分布方差最大化准则,将圆形直方图截断后延展为线... 针对已有彩色图像多阈值分割方法存在的分割精度不高、分割适应性较差等问题,提出一种圆形直方图线性化的高精度高适应性多阈值分割方法。在对输入彩色图像进行超像素预处理后,构建累积分布方差最大化准则,将圆形直方图截断后延展为线性直方图。在线性直方图上,结合Tsallis熵和类间方差构建一个新的多阈值分割目标函数。引入麻雀搜索算法,快速求解多阈值分割目标函数得到最优阈值进行阈值分割。在8幅合成图像和500幅真实世界图像上将提出方法和9种不同的彩色图像分割方法进行全面比较,在峰值信噪比(PSNR)、结构相似性(SSIM)、特征相似度(FSIM)、概率兰德指数、全局一致性误差(GCE)、信息差异6个量化评价指标上的综合实验结果表明,提出方法在计算效率方面与比较方法大致持平,但在分割精度和分割适应性方面明显优于比较方法,在PSNR、SSIM、FSIM和GCE等评价指标上分别以19.95 dB、0.80、0.94和0.16取得最优结果。 展开更多
关键词 多阈值分割 圆形直方图 累积分布方差 自适应Tsallis熵 麻雀搜索算法
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自适应步长FISTA算法稀疏脉冲反褶积 被引量:13
18
作者 潘树林 闫柯 +2 位作者 李凌云 蒋从元 石林光 《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心 2019年第4期737-743,I0007,共8页
FISTA算法(fast iterative shrinkage-thresholding algorithm)采用线性搜索方法寻找最佳内部梯度的步长L,而线性搜索只能使L向增大的方向搜索,严重影响了FISTA算法的收敛性。为此,提出了一种基于自适应步长FISTA算法的稀疏脉冲反褶积方... FISTA算法(fast iterative shrinkage-thresholding algorithm)采用线性搜索方法寻找最佳内部梯度的步长L,而线性搜索只能使L向增大的方向搜索,严重影响了FISTA算法的收敛性。为此,提出了一种基于自适应步长FISTA算法的稀疏脉冲反褶积方法,该方法在FISTA算法的基础上,通过在每一次迭代之前适当减小常数L,然后利用线性搜索的方式寻找最优的常数L,以达到自适应调整L的目的。为了使算法达到理论收敛,通过结合前、后两次的L,对传统FISTA算法的辅助序列进行修改,最终使整套算法在理论上得以收敛。理论模型与实际地震资料的处理、分析结果表明,所提方法具有更好的收敛性,能在不同信噪比下得到理想的反演结果,较常规FISTA算法具有更好的抗噪能力。 展开更多
关键词 稀疏脉冲反褶积 FISTA算法 线性搜索 自适应 收敛性
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一种快速的单模式匹配算法 被引量:15
19
作者 蔡晓妍 戴冠中 杨黎斌 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2008年第1期45-46,81,共3页
在对Boyer-Moore(BM)算法及其改进的Tuned Boyer-Moore(TunedBM)算法进行分析的基础上,提出了一种更加快速的单模式匹配算法——NFS。该算法利用当前尝试中匹配失败字符的位置信息进行更大的尝试位置移动,使算法具有更高的效率。实验结... 在对Boyer-Moore(BM)算法及其改进的Tuned Boyer-Moore(TunedBM)算法进行分析的基础上,提出了一种更加快速的单模式匹配算法——NFS。该算法利用当前尝试中匹配失败字符的位置信息进行更大的尝试位置移动,使算法具有更高的效率。实验结果表明,NFS算法的性能优于同类的其他算法,特别是在模式长度较短的情况下,优势更为明显。 展开更多
关键词 模式匹配 BM算法 TunedBM算法 新的快速搜索算法
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一种基于相关的分层匹配与目标跟踪方法 被引量:8
20
作者 江泽涛 赵荣椿 黎明 《航空学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第4期670-675,共6页
提出了一种基于相关的自适应阈值区域匹配、匹配区域分层加权和模板自适应更新的目标跟踪方法,该方法能在序列图像中自适应地寻找最佳的动态阈值与更新模板;采用区域分层加权后经相关图形分析及实验验证,能使相关的目标最佳匹配区域更小... 提出了一种基于相关的自适应阈值区域匹配、匹配区域分层加权和模板自适应更新的目标跟踪方法,该方法能在序列图像中自适应地寻找最佳的动态阈值与更新模板;采用区域分层加权后经相关图形分析及实验验证,能使相关的目标最佳匹配区域更小,匹配中心更加突出且易于匹配,从而缩小了匹配范围,提高了匹配精度。同时提出了一种区域分层快速搜索算法,该算法能较大地提高匹配速度。实验结果表明该方法匹配精度高、匹配速度快、能克服不同光强背景及噪声干扰等影响,具有较强的实用价值。 展开更多
关键词 信息处理技术 自适应阈值 分层加权 模板自适应更新 分层快速搜索
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