乘性
- 网络化不确定系统集中式融合鲁棒稳态估值器
数不确定性可以用乘性噪声来描述,对确定性参数的随机扰动称为乘性噪声,包括状态依赖和噪声依赖乘性噪声.在系统状态和观测矩阵中的白噪声称为状态依赖乘性噪声,在噪声转移矩阵中的白噪声称为噪声依赖乘性噪声.噪声方差的不确定性可以通过确定的不确定性来描述,即噪声方差是未知不确定的,但有已知的保守上界[14-17].近年来,对于带乘性噪声、不确定噪声方差、随机观测滞后和丢包的网络化系统,鲁棒或最优状态估计问题已被广泛研究[15-17,22-28].文献[22]中,针对
控制理论与应用 2023年8期2023-10-04
- 加乘性混合误差模型精度评定的SUT法
的随机误差表现为乘性误差或加乘性混合误差[3-4]，例如LiDAR观测值的随机误差表现为加乘性混合误差，电磁波测距(electronic distance measurement,EDM)、全球导航卫星系统(GNSS)和甚长基线干涉测量(very long baseline interferometry,VLBI)基线精度计算中，乘常数和加常数本质上也是加乘性混合误差[3-7]。传统的加性误差模型平差理论不再适用于新型加乘性混合误差模型，若直接采用基于加性
测绘学报 2022年11期2022-11-29
- 基于S-Euler-Elastic模型的彩色图像乘性噪声去除方法研究
包括对加性噪声和乘性噪声的研究。在图像处理中对于加性噪声的研究较多，相对而言比较成熟，对于乘性噪声的问题的研究非常少，这类问题通常会转化成加性噪声的形式进行处理，导致对乘性噪声的去除效果不够理想。为了更好地解决乘性噪声的相关问题，基于一阶TV模型提出了乘性高斯(Gaussian)噪声分布的RLO模型[3]，能量泛函为(1)由于RLO模型无法有效地清除乘性伽马噪声，因而提出了针对乘性伽马噪声的AA模型[4]，能量泛函为(2)上述的两种噪声模型针对的只是单一乘
青岛大学学报（自然科学版） 2022年2期2022-05-20
- 非负矩阵分解与非负张量分解：算法与应用
于2000年提出乘性迭代算法。随后，在乘性迭代算法的基础上产生了很多推广的NMF高效算法，如Cichocki等人[6-7]在2006年提出NMF的推广智能化算法，并在2007年提出层次交替最小二乘算法，而Lin[8]在2007年提出NMF的投影梯度算法。非负张量分解（Nonnegative Tensor Factorization，简称NTF）最早在2005年由Shashua和Hazan[9]提出，他们是在研究如何提取图片局部特征时建立了三阶非负张量分解模
苏州科技大学学报(自然科学版) 2022年1期2022-03-31
- 基于鲁棒性能的信息物理融合系统乘性攻击检测
入攻击,无法检测乘性篡改信息物理融合系统数据的攻击,且很少评估攻击对系统性能的影响[17-18].近年来,乘性攻击检测也得到一定的关注,但主要是利用残差阈值对比的方法[19-20],很少研究评估乘性攻击对系统性能的影响和利用性能变化进行攻击检测.本文致力于研究基于鲁棒性能的乘性攻击检测策略,相较于现有的攻击检测方法,主要有以下几个方面的创新和贡献:1) 利用互质分解和间隙度量理论,提出一种信息物理融合系统和乘性攻击的建模方法,并评估乘性攻击对信息物理融合系
控制理论与应用 2022年10期2022-02-28
- 基于SRCKF的带有乘性相关噪声的滤波方法研究*
其中之一便是随机乘性噪声，广泛存在于系统的工程应用当中。针对具有此类乘性相关噪声［10，13］的非线性系统结合SRCKF滤波框架，可以有效地提高滤波地精度。2 非线性滤波方法2.1 扩展卡尔曼滤波EKF算法是建立在线性卡尔曼滤波基础上，其主要思想是对非线性系统模型围绕滤波值做Taylor级数展开并略去二阶及以上的高阶项，得到一个近似的线性化的系统模型，然后对该模型做线性化求解。系统的离散非线性状态及观测模型如下：其中wk∈Rn，vk∈Rm分别表示为过程噪声
舰船电子工程 2021年12期2022-01-06
- 基于乘性一致性调整算法的二元语义决策模型①
学者将二元语义与乘性一致性结合起来进行研究。针对上述问题，通过构造局部调整的一致性公式，结合迭代法，提出了基于乘性一致性的二元语义模型。需要指出的是,采用二元语义计算模型对语义评价信息进行处理和运算,具有计算方法简单和计算结果更加精确等特点,有广阔的应用前景。1 预备知识二元语义信息定义1.1.1[7]设S={s0,s1,…,s2τ}是一个语义术语集，其中τ是一个正整数，那么集合S具有有序性：若si,sj∈S且i>j，则si>sj。Herrera和Mart
佳木斯大学学报（自然科学版） 2021年4期2021-11-10
- 病态乘性误差模型的加权最小二乘正则化迭代解法及精度评定
化，则该类误差为乘性误差[1]。例如，现代观测手段中的合成孔径雷达SAR观测值的随机误差表现为乘性误差[2-3]，光电测距EDM(electronic distance measurement)和全球定位系统GPS的观测误差表现为乘性误差或者加乘性混合误差[4-5]。目前，在大地测量领域中关于乘性误差模型参数估计和精度评定的研究成果相对较少[6-9]，且其中尚无文献针对乘性误差模型中存在的病态问题进行研究，因此如何对病态乘性误差模型进行参数估计和精度评定是
测绘学报 2021年5期2021-06-25
- 语音信号传输过程中的阈上随机共振现象
人[8]研究了在乘性噪声作用下，分别以互信息和信噪比为测度的具有多元输出阈值系统中的阈上随机共振现象。陈楠等人[9]以互信息为测度，研究了在加性和乘性噪声共同作用下的多阈值系统中的阈上随机共振现象。目前，阈上随机共振的研究已经得到了广泛的应用[10-18]，如参数信号的估计任务[13]、信号重构[14]、图像恢复[18]等。该文在文献[4,9]的基础上，选取相关系数为测度，研究其在受到加性和乘性噪声共同作用下的具有多元输出阈值系统中的阈上随机共振现象。此外
计算机技术与发展 2021年2期2021-03-08
- 基于三维块匹配的红外图像降噪与缺陷量化方法
方法在对红外图像乘性噪声的滤除方面有着显著的优势。使用边缘分割方法对该图像进行边缘提取并且对边缘进行量化。实验表明,该方法可以有效地对红外图像进行去噪,检测出钛合金表面缺陷的位置并对缺陷的特征进行量化。2 红外无损检测原理热量传递一般有热传导、热对流、热辐射三种方式,红外成像技术是以热辐射为理论基础的一门新型技术。热量通过电磁波的形式扩散,而红外探测器接收热辐射能量并将其转化为图像信号。在热辐射普朗克定律的基础上,斯蒂芬-波尔兹曼定律随即被提出,即：W=ε
激光与红外 2020年10期2020-11-05
- 基于局部一致性调整算法的犹豫模糊语言决策模型①
重复了r次。2 乘性一致性改进算法由于专家给出的原始的HFLPR不一定具有乘性一致性，因此提出新的局部一致性调整算法。此外，为保证算法的合理性和客观性，同时避免专家给出的语言术语过于极端，对于一个LTSS={s0,s1,…,s2τ}，限制专家的评价在s1～s2τ-1之间。2.1 HFLPR乘性一致性公式(5)(6)2.2 一致性指数(CI)(7)2.3 乘性一致性改进算法算法1输入 HFLPRH=(hij)n×n，阈值δ0、迭代参数θ。(8)(9)(10)
佳木斯大学学报（自然科学版） 2020年3期2020-10-26
- 定值和随动单闭环系统传感器故障诊断
数;kKsor为乘性故障模块,k为乘性故障增益;Ksor+a为加性故障模块,a为加性故障偏差;通过模拟机械开关实现了乘性故障模块、无故障模块和加性故障模块之间的切换.图1 单回路控制系统方框图Fig.1 Single loop control system block diagram系统无故障状态下的传递函数:其中:G(s)=G1(s)G2(s)KV;定值系统输入信号R(s)为一恒定值,随动系统中R(s)为一随时间变化值,从上述式(1)–(3)可以看出当不
控制理论与应用 2020年9期2020-10-12
- 具有乘性噪声和未知观测输入系统的滤波器设计
也越来越高。带有乘性的噪声系统的最优估计问题得到了越来越多的关注和研究。对于带乘性的噪声系统的研究大部分都是基于经典的Kalman 滤波理论进行的。而在实际系统中，除了由乘性的噪声引起的不确定性，还存在由未知的输入会给系统带来影响。这些干扰的影响，在进行实际系统的设计、建模、仿真时都需要考虑。对于具有未知的干扰输入的滤波器设计在信号与处理、通信工程、控制系统等众多领域中具有广泛应用，近年来也引起了众多学者的诸多关注。对于具有乘性的噪声干扰或者未知的输入干扰
科学技术创新 2020年27期2020-09-05
- 马尔科夫链蒙特卡洛地面磁共振信号参数提取
为加性随机噪声与乘性随机噪声两类。对加性噪声有基于L1范数的低场核磁共振T2谱稀疏反演方法[6]、 稀疏表示法[7]、 时频峰值滤波法[8]等方法降低对MRS信号的干扰, 但对乘性随机噪声还没有成熟的处理算法。笔者针对仪器采集数据中的加性和乘性随机噪声, 使用马尔科夫链蒙特卡洛(MCMC: Markov Chain Monte Carlo)算法[9-14]提取MRS复包络信号的参数。常规的非线性拟合方法不适用于乘性随机噪声, 而传统的蒙特卡洛算法的计算量大
吉林大学学报(信息科学版) 2020年4期2020-09-01
- 双稳系统中的随机共振乘性信噪作用研究*
11)随机共振是乘性在随机动力系统中的非线性现象。当系统的噪声、系统输入信号和系统三者间协同作用时，噪声对系统输出性能有所影响。随机共振的概念由文[1]提出，用于对周期性出现的地球冰川时代进行合理的建模分析。此后，随机共振现象得到广泛研究[2]。随机共振也广泛存在于天文领域，比如，太阳耀斑和喷流中，与磁重联相关的随机共振加速，不但产生电子，而且导致3He/4He千倍的增强[3]。小行星Bennu(101955)在行星碰撞和随机共振的联合作用下，经过几百万至
天文研究与技术 2020年3期2020-07-24
- 深挖细究 避免再错
向可加性”和“可乘性”，过程②同理使用“同向可加性”“可乘性”，过程③是利用“同向可加性”。每一步推理都运用不等式的基本性质作依据，也就是说推理过程没有问题，并且计算过程也没有问题，那为什么这是一种错误解法呢?我们先看看正确解答。正解：设a+2b=u(a+b)+v(a-b)，则解得故a+2b=。因为所以④。所以0 ≤，即0≤a+2b≤8 ⑤。正解过程④利用不等式“可乘性”，过程⑤利用“同向可加性”。错解、正解两种计算结果无非都是利用“同向可加性”和“可乘性
中学生数理化(高中版.高考理化) 2020年6期2020-06-17
- 数据驱动的闭环系统传感器故障诊断方法
2类:加性故障和乘性故障。设传感器的测量输出值为ym，被控对象的实际值为yr，则传感器正常工作时，传感器的测量输出值为ym=yr;当传感器发生故障时，若故障为加性故障，则传感器的测量输出值为ym=yr+A，式中A是不为0的常数，表示由传感器故障引入的传感器输出的偏差。若故障为乘性故障，则传感器的测量输出值为ym=Byr，式中的B是不为1的增益，表示由传感器故障引入的输出信号的增益。2 故障诊断方法研究2.1 故障检测方法故障检测的目的是检测系统所使用的传感
仪表技术与传感器 2020年3期2020-04-26
- 基于交叉效率DEA与群体共识的区间乘性语言偏好关系群决策
性语言信息和区间乘性语言信息集成为单值的语言术语，然后基于群体相容性提出加性和乘性语言偏好环境下的群决策模型。Xu和Wu[12]定义区间语言偏好关系的群体共识测度，并给出一种基于群体共识的偏好关系调整算法。Meng等[13]则定义了区间语言偏好关系一致性的新测度，同时构建基于新测度的偏好关系调整算法。从已有研究来看，目前关于区间语言偏好关系的群决策还存在以下问题：一是目前普遍应用一致性调整的方法来对区间语言偏好关系进行调整，然而调整算法修改了专家给出的原始
中国管理科学 2020年2期2020-04-13
- 基于一致性局部调整算法和DEA的语言偏好决策模型
关系[4-5]和乘性偏好关系[6-7]是两种最为常用的偏好关系形式。然而上述这些偏好关系的一个共同点就是评价信息均是用数字进行表达，而语言信息能够贴近于人类的认知，所以运用语言变量表达决策者评估信息更为合理和直观。因此，Zadeh[8]于1975年提出了模糊语言方法。随后，专家们引入语言偏好关系[9-11]的概念用于对决策信息进行更为直观和定性的表达。由于运用缺乏一致性的偏好关系进行计算容易导致出现不合理甚至错误的决策结果[12]。因此，一致性分析和排序权
中国管理科学 2019年12期2020-01-16
- 包含乘性噪声自适应修正的非合作目标相对导航算法
量的衰减都会引入乘性误差[14-15]。但目前的相对导航滤波算法基本都将距离量测噪声设定为加性噪声，没有对因相对距离的增加而引入的乘性量测噪声进行修正，如果只是简单地以传感器的标称值或实验室测定值设置滤波中的噪声阵，必将导致滤波精度的污染[16]，造成仿真实验和实际的不一致性。鉴于上述的问题，本文通过分析IEKF算法中的迭代过程，利用LM(Levenberg-Marguardt)优化的思想进行改进，提出了一种LM-IEKF(Levenberg-Marqua
航空学报 2019年7期2019-08-15
- 激光相干场成像散斑噪声复合去噪方法*
影响, 又受激光乘性散斑噪声影响. 为解决激光相干场成像系统受激光乘性散斑噪声和背景光加性噪声叠加引起的成像像质退化效应问题, 从噪声抑制角度提高激光相干场系统高分辨成像像质, 研究建立了激光散斑乘性噪声和背景光加性噪声对大气下行链路激光回波场信号影响干扰模型, 并基于该模型提出了一种基于同态滤波和稀疏基追踪级联复合去噪算法. 首先基于同态滤波理论将激光乘性散斑噪声转化为加性噪声, 再由高通滤波器滤除散斑噪声, 最后采用基追踪稀疏理论方法抑制背景光等加性噪
物理学报 2019年5期2019-03-26
- 多阈值系统中的阈上随机共振研究
研究了该模型仅受乘性噪声影响时系统中的SSR现象，郭永峰等人[14]和李欢等人[15]则分析了该模型同时含有加性和乘性噪声时，系统中各参数对SSR现象产生的影响。但实际上该模型却可能存在更复杂的情况，例如每个阈值单元有多个输出。2009年，McDonnell等人[16]提出了随机池网络模型，这个灵活的模型可以捕获感官神经元的重要属性，并用来模拟真实的生物网络模型，能有助于人们进一步理解大脑的信号处理机制。基于这种网络模型，McDonnell等人[17]以信
复杂系统与复杂性科学 2018年2期2019-01-03
- 乘性噪声干扰下基于交互多模型的目标跟踪*
M算法没有考虑受乘性噪声的影响，因此本文提出受乘性噪声干扰的IMM算法对目标运动的影响并验证。IMM算法被广泛应用于许多不同的领域,如文献[9]运用IMM算法跟踪机动目标，研究结果表明用IMM算法跟踪机动目标模型(特别是加速度较大)有明显的优势，文献[10]研究多通道交互多模型跟踪人体运动，进一步延展了IMM算法的应用。文献[11]通过IMM算法得到其派生算法，并用于跳跃马尔可夫线性系统的风险滤波问题。文献[12]提出IMM-卡尔曼滤波(Kalman fi
传感器与微系统 2018年12期2018-11-28
- 带乘性噪声的随机分数阶Ginzburg-Landau方程的渐近行为
.本文考虑如下带乘性噪声的随机广义2D分数阶Ginzburg-Landau方程du=(ρu-(1+iγ)(-Δ)αu-(1+iμ)|u|6u+λ1·▽(|u|2u)+(λ2·▽u)|u|2)dt+θudW,x∈R2,t>0,(1)具有如下初值和周期边界条件u(x,t)=u(x+2πei,t),u(x,t0)=u0(x),x∈R2,(2)其中,wk(k∈N)是相互独立的实值布朗运动,(ek)k∈N是L2(R2)上的正交基.本文的目的是证明问题(1)～(2)在
四川师范大学学报（自然科学版） 2018年5期2018-10-08
- 含乘性噪声图像的全变差恢复
160)0 引言乘性噪声广泛存在于合成孔径雷达、航空遥感、医学影像(如光学相干断层扫描技术，Optical Coherence Tomography (OCT))等相干成像系统领域.乘性噪声形成原因是成像目标散射点的相干回波叠加形成相干斑，相干斑在图像上显示为随机散布的小斑点.乘性噪声也因此被称为斑点噪声.乘性噪声极大地降低了图像的质量，导致图像的自动分割、定量分析、目标检测以及其它有用信息的提取受到严重影响，进而影响图像的分割，识别等后续工作[1].从质
枣庄学院学报 2018年5期2018-09-05
- 基于同态小波的乘性噪声去除方法研究
信号而变化，但是乘性类噪声则不同。乘性噪声往往由信道不理想引起，噪声部分随着信号的变化而变化[1]。因此，对于乘性噪声，利用传统的去噪方法很难得到理想的效果。现有的有效处理方法是引入同态变换去除噪声与信号的相倚性，将乘性噪声转化为加性噪声，再对信号进行滤波处理[2]，此方法的去噪效果明显优于传统的去噪方法。联合同态映射与小波变换，提出一种基于同态映射与小波变换的乘性噪声消除方法，并进行仿真实验验证。1 基于同态小波变换的乘性噪声消除方法一般地，乘性噪声可用
设备管理与维修 2018年7期2018-07-10
- 基于同态小波的乘性噪声去除方法研究
信号而变化，但是乘性类噪声则不同。乘性噪声往往由信道不理想引起，噪声部分随着信号的变化而变化[1]。因此，对于乘性噪声，利用传统的去噪方法很难得到理想的效果。现有的有效处理方法是引入同态变换去除噪声与信号的相倚性，将乘性噪声转化为加性噪声，再对信号进行滤波处理[2]，此方法的去噪效果明显优于传统的去噪方法。联合同态映射与小波变换，提出一种基于同态映射与小波变换的乘性噪声消除方法，并进行仿真实验验证。1 基于同态小波变换的乘性噪声消除方法一般地，乘性噪声可用
设备管理与维修 2018年13期2018-06-24
- 一类随机不确定网络控制系统的H∞滤波器设计❋
号可能受到加性或乘性的噪声干扰。NCS的概念由Walsh[1]首次提出，考虑到NCS中的丢包问题，Sahebsara等通过伯努利变量描述了丢包问题，并建立了带丢包的NCS模型,其中数据包丢失同时发生在传感器-估值器(Sensor to estimator,S-E)通道和控制器-执行器通道(Controller to actuator,C-A)，并设计了其H∞和H2滤波器[2-3]；孙书利等[4]针对该多丢包模型，设计了线性最小方差意义下的最优滤波器，梁彦等
中国海洋大学学报（自然科学版） 2018年4期2018-02-28
- Allan方差在互感器精度评测中的应用研究
与一次输入相关的乘性噪声和与一次输入无关的加性噪声。本文在互感器精度评测中引入Allan方差分析法，充分发挥Allan方差在随机误差辨识方面的性能，实现了互感器乘性噪声和加性噪声的分离，数据仿真结果证明了方法的有效性。互感器；乘性噪声；加性噪声；比差；Allan方差互感器在传变一次信号、信号传输、数据处理的过程中，不可避免的会引入噪声干扰。其中，加性噪声包含可建模补偿的零位以及没有固定模型的随机噪声，随机噪声表现为测量值围绕真实值的上下波动，其围绕真实值的
电气技术 2017年7期2017-10-14
- 一种新的基于乘性规则的支持向量机
烨一种新的基于乘性规则的支持向量机广东工业大学 周 烨由于传统的二次规划运算速度慢，已推出适用于二次规划问题的乘性规则。在本文中，推导出新的求解支持向量机中和约束二次规划的乘性规则，同样使得二次规划的目标函数单调下降到全局的最小点，同时又显著提高其优化速度。该方法是构造出新的辅助函数，推导出乘性规则，是一种直接优化的方法，所有变量都可以并行迭代，在本文中会给出完整的证明和给出仿真实验验证其有效性。二次规划；和约束；乘性规则1 引言2 非负二次规划首先，我
电子世界 2017年17期2017-09-14
- 带有乘性噪声的多传感器强跟踪融合算法
10089）带有乘性噪声的多传感器强跟踪融合算法张虎龙（中国飞行试验研究院，陕西 西安 710089）为解决加性噪声模型无法准确刻画实际观测模型的问题，采用带有乘性噪声系统模型进行建模。在实际系统中，由于多传感器网络的应用使得传统乘性噪声的滤波算法已无法满足实际需求，该文分别提出带有乘性噪声的有反馈分布式和序贯式多传感器强跟踪滤波融合方法，以有效解决复杂环境下的非线性系统最优状态估计问题。计算机仿真实验表明，新算法具有很好的估计精度，在多传感器目标跟踪应用
中国测试 2017年5期2017-06-08
- 带乘性噪声的广义2D Ginzburg-Landau方程的渐近行为
610066)带乘性噪声的广义2D Ginzburg-Landau方程的渐近行为杨 袁,舒 级*,王云肖,李 倩,汪春江(四川师范大学 数学与软件科学学院,四川 成都 610066)复Ginzburg-Landau方程是非线性科学中的重要模型,在物理学中的各个不同的分支都起着重要的作用.讨论一类具乘性噪声的随机广义2D Ginzburg-Landau方程的渐近行为,在Grauel H.和Flandoli F.(Probability Theory and
四川师范大学学报（自然科学版） 2017年2期2017-06-05
- 关联的乘性和加性驱动的三稳系统稳态分析
0062)关联的乘性和加性驱动的三稳系统稳态分析张 卜,宁丽娟(陕西师范大学 数学与信息科学学院,陕西 西安 710062)运用刘维方程和诺维科夫定理, 研究乘性和加性高斯白噪声共同激励下一维三稳系统的稳态概率密度函数.结果表明，关联强度λ和乘性噪声强度P均能诱导相变的产生，而加性噪声强度Q不能诱导相变的产生.通过数值模拟稳态概率密度函数验证了所得结论的准确性.三稳系统; 噪声; 相变; 稳态概率密度函数0 引 言噪声广泛存在于自然界的各个领域,包括生物、
纺织高校基础科学学报 2016年4期2017-01-17
- 考虑背景风险的项目投资决策
了加性背景风险和乘性背景风险单独存在时，背景风险与项目风险之间的相关性对投资决策的影响；其次构建了两种背景风险同时存在情形下的投资模型，进而通过蒙特卡罗仿真方法给出不同相关程度下的仿真结果，在此基础上分析两种背景风险与项目风险之间的相关性及相关程度对投资决策的影响并给出相关研究结论。背景风险；加性背景风险；乘性背景风险；项目投资决策1 引言项目投资过程中会面临各种各样的风险[1-2]，有些是项目本身带来的风险，即项目风险，有些是其他外生不确定因素带来的风险
中国管理科学 2016年9期2016-12-28
- 乘性噪声诱导复杂系统阵列信噪比增益
汉430070）乘性噪声诱导复杂系统阵列信噪比增益冯天荃1,易 鸣2（1.南京师范大学教师教育学院，江苏 南京210023；2.华中农业大学理学院，湖北 武汉430070）研究一类并联非耦合双稳振子阵列信号处理中输入的加性噪声及彼此独立的阵列各子系统内部乘性噪声驱动下的随机共振现象。通过数值模拟，证明了当阵列数目增加到一定数目时，系统的乘性阵列噪声将使得信噪比增益大于1，而且阵列数目越大，信噪比增益区间越大。通过对该系统的极限均值函数和稳态相关函数的数值模
华东交通大学学报 2016年6期2016-12-27
- 高阶SVD和全变差正则的乘性噪声去除模型
D和全变差正则的乘性噪声去除模型霍雷刚1,冯象初1,王旭东2,霍春雷3(1.西安电子科技大学数学与统计学院,陕西西安 710071;2.广西师范学院计算机与信息工程学院,广西南宁 530023;3.中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室,北京 100080)光滑性、稀疏性和自相似性先验作为自然图像的重要特性被广泛应用于图像去噪.根据高阶奇异值分解和全变差正则的互补性,提出了一种能够同时利用光滑性、稀疏性和自相似性先验的乘性噪声去除新方法.该方法首先采
西安电子科技大学学报 2016年3期2016-12-07
- 基于非局部正则化的乘性噪声去除模型及Split-Bregman算法
于非局部正则化的乘性噪声去除模型及Split-Bregman算法高冉， 程东旭(中原工学院， 郑州 450007)针对全变分去噪模型会模糊图像边缘和纹理部分的问题，提出一种改进的去除乘性噪声的非局部正则化模型,并利用Split-Bregman算法进行求解。对观测图像取对数变换，将乘性噪声转化为加性噪声,利用全变分思想，以非局部TV范数作为正则项，通过图像区域与区域的灰度相似性来确定权重系数，进而更好地保持图像的纹理结构；在模型中加入紧凑项来保证去噪图像的紧
中原工学院学报 2016年4期2016-11-10
- 相关乘性和加性高斯白噪声激励下周期势系统的随机共振*
00081）相关乘性和加性高斯白噪声激励下周期势系统的随机共振*刘开贺 靳艳飞 马正木（北京理工大学宇航学院力学系，北京 100081）研究了外加周期信号作用下，相关高斯乘性和加性白噪声激励下周期势系统的随机共振.利用线性响应理论，计算了系统输出信号的功率谱密度、振幅、相位差.研究结果表明：当加性噪声强度和关联系数不变的情况下，通过调整乘性噪声强度可以出现随机共振；关联系数的正负以及大小对随机共振的影响较小.当乘性噪声强度较小时，输出信号的振幅和相位差曲线
动力学与控制学报 2016年1期2016-10-19
- 带乘性噪声附等式约束的非线性系统滤波算法*
66100)带乘性噪声附等式约束的非线性系统滤波算法*王昌盛，张玲，臧爱云，王琨(中国海洋大学工程学院，山东省高校海洋机电装备与仪器重点实验室 山东 青岛 266100)随着控制理论与计算机的飞速发展，非线性滤波已在各领域得到广泛应用。本文针对一类带乘性噪声附等式约束非线性系统，提出了一种状态滤波算法。该算法首先将状态方程和观测方程分别通过泰勒公式展开，得到新的带乘性噪声附等式约束的线性系统模型，然后通过最优观测的方法将观测方程扩维，再基于投影定理进行求
中国海洋大学学报（自然科学版） 2016年8期2016-09-06
- 多通道带乘性噪声2-D广义系统状态最优估计算法❋
00)多通道带乘性噪声2-D广义系统状态最优估计算法❋张玲， 刘川， 杨荣荣(中国海洋大学工程学院， 山东高校海洋机电装备与仪器重点实验室，山东 青岛 266100)摘要：2-D系统及其广义系统在图像处理，电力网络等领域有着广泛的应用，本文基于多通道带乘性噪声的2-D 广义Roesser模型提出一套状态最优估计算法。在以往基于2-D广义系统的研究中乘性噪声因子多假设是一维随机序列，本文的乘性噪声因子是对角矩阵，矩阵对角线上每个元素都是一维随机序列，这意味
中国海洋大学学报（自然科学版） 2016年7期2016-08-13
- 通过向量角转换校正拉曼光谱中乘性干扰
换校正拉曼光谱中乘性干扰姚志湘1, 3，孙增强1, 3，粟 晖1, 3，袁洪福21. 广西科技大学广西糖资源绿色加工重点实验室，广西 柳州 545006 2. 北京化工大学材料科学与工程学院，北京 100029 3. 广西科技大学生物与化学工程学院，广西 柳州 545006拉曼光谱强度与物质量存在的线性关系会受到许多复杂因素破坏，包括激发光源、聚焦、散射、折射等，导致定量效果不佳。各种因素的干扰效应，总体上分成加性和乘性效应，而消除乘性效应的难度会更大一些
光谱学与光谱分析 2016年2期2016-06-15
- 加性乘性噪声改善多元信号检测
10003)加性乘性噪声改善多元信号检测王友国1,2，潘 慧2，刘 健2(1.江苏省物联网技术与应用协同创新中心，江苏 南京 210003；2.南京邮电大学 通信与信息工程学院，江苏 南京 210003)基于最大后验概率准则，以错误检测概率为测度，研究了加性噪声和乘性噪声共同作用下信号检测的问题。在乘性噪声强度不变的情况下，当信号是阈上时，错误检测概率随着加性高斯噪声强度的增加而单调增加，噪声总是干扰信号检测；当信号是阈下时，错误检测概率随着加性高斯噪声强
计算机技术与发展 2016年10期2016-02-27
- 基于偏微分方程的乘性噪声去噪算法
基于偏微分方程的乘性噪声去噪算法张化朋，任少美(南京邮电大学 理学院，江苏 南京 210046)图像去噪是图像处理中最基本的问题，也是当前研究的热点。近年来，国内外学者对去除乘性噪声进行了大量的研究，在AA模型的基础上提出了许多去除合成孔径雷达图像中的伽马噪声的模型，它们都可以有效地去除图像中的噪声，但是共同的缺点是原图像的细节丢失并且计算速度慢。针对这些问题，引入了权重函数，在此基础上给出一种基于偏微分方程的去除图像乘性噪声的变分模型。然后使用交替迭代法
计算机技术与发展 2016年11期2016-02-27
- 对模糊数互补判断矩阵乘性一致性的重新认识
糊数互补判断矩阵乘性一致性的重新认识石喜军1， 张 强1， 朱吉乔2(1.北京理工大学 管理与经济学院，北京 100081； 2.北京建筑材料科学研究总院，北京 100041)为了解决模糊数间的加和减、乘和除已不再是逆运算的问题，并使得运算法则更加符合客观实际情况，而引入了经典数学中的自变量、因变量、代表系统及自由度等概念，进而对模糊数互补判断矩阵的乘性一致性进行了研究，结果发现若一个模糊数互补判断矩阵满足目前一些文献对其乘性一致性的定义则这个矩阵一定是精
运筹与管理 2015年3期2015-07-07
- 非联合多用户的物理层安全算法
天线空间冗余构造乘性干扰，文献［8］则联合空域和频域构造冗余引入人工噪声。3)通过资源调度提高系统保密容量，其本质是最大化功率利用率，如文献［9］研究了如何分配加性人工噪声的功率实现保密容量最大化，文献［10］讨论如何选取信道质量好的多个下行用户实现较高的安全性。从现有研究可以看出，通过合理地为窃听者引入噪声并进行最优化的资源调度可提高系统的保密容量。考虑到前述的现有工作不足之处，本文讨论存在内部窃听者的多用户通信场景，并针对多用户非联合的情况提出物理层安
电视技术 2014年13期2014-09-18
- 一种新的WIMAX标准LDPC码的软判决译码算法
仿真分析获得最优乘性因子的值，并推导出近似线性公式，提出了一种改进型的归一化最小和(MNMS)算法。在此基础上，与校验节点匹配(CNM)算法相结合，进一步提高译码性能。仿真结果表明，这种新算法相比归一化最小和(NMS)算法、抵消最小和(OMS)算法、校验节点匹配(CNM)算法，其译码性能有明显改善，性能几乎接近和积（SP）译码算法。WIMAX标准LDPC码；改进型归一化最小和算法；和积算法；校验节点匹配算法低密度奇偶校验码（low density pari
应用科技 2014年1期2014-05-15
- 一种震动耦合扩散的去除乘性噪声模型
450007)乘性噪声广泛存在于现实生活的很多应用当中,如核磁共振、合成孔径雷达、遥感、超声波、激光等相干成像领域当中。与加性高斯噪声不同,乘性噪声服从Gamma分布。目前去除加性噪声的研究较为成熟,传统的去除加性高斯噪声的模型对于去除乘性噪声并不适用。而乘性噪声对图像的污染很严重,降低了图像的画面质量,对图像分割、目标检测以及边缘提取等都有不同程度影响[1-2]。Rudin L I等在经典的去除加性噪声的全变分模型(ROF模型)基础上首次提出了去除乘性
中原工学院学报 2014年6期2014-04-02
- 可乘性组合逼近的一个下界
间W和L有关的可乘性组合逼近的一个定理.文献［3］得到了关于其可加性组和逼近的一个类似定理.记H中有界线性算子全体组成的集合为B（H）.若A⊂B（H），A的伴随算子记为A＊.若A满足A＝A＊，则称其为自伴随的.若A对任意的x∈H满足（Ax，x）≥0，则称其为正的.若A是正算子，其平方根记为A1／2.算子A满足‖A‖≤1称为压缩的.文献［7－8］讨论了幂等矩阵线性组合的幂等性，本文讨论关于W和L的可乘性组合逼近与W＋L上正交投影的差在范数上的估计，其定义［4
吉林大学学报（理学版） 2014年3期2014-03-06
- 具乘性白噪声耗散KdV型方程的随机吸引子
610031)具乘性白噪声耗散KdV型方程的随机吸引子蔡东洪, 范小明, 叶建军(西南交通大学数学学院, 四川 成都 610031)考虑具乘性噪声的耗散KdV型方程在一维有界区域上的长时间行为.通过变换将该方程化为不含白噪声的随机KdV型方程, 通过讨论新方程所确定动力系统的吸收性与渐近紧性, 从而证明了原方程所确定动力系统随机吸引子的存在性.随机吸引子;乘性白噪声;耗散KdV方程;随机半径;随机吸收集引言耗散KdV方程是描述孤波现象的重要数学模型[1],
西南民族大学学报（自然科学版） 2014年6期2014-02-13
- 色噪声激励下三势阱系统逻辑随机共振研究*
对于独立的加性和乘性高斯色噪声激励下的三势阱系统，发现仅有加性噪声作用不能实现可靠的逻辑操作，但加性噪声和乘性噪声共同作用可诱导良好的逻辑随机共振现象．和高斯白噪声相比较，高斯色噪声激励下能产生可靠逻辑随机共振的(D，Q)平面上的区域范围更大．进一步讨论了加性和乘性噪声之间的关联对于逻辑随机共振现象的影响，发现噪声关联对逻辑随机共振现象起着破坏性的作用．逻辑随机共振， 三势阱系统， 高斯色噪声引言随机共振是由Benzi等［1］首先提出的，它反映了噪声对于非
动力学与控制学报 2013年4期2013-09-17
- 幺正操作算符纠缠的可加性与可乘性
纠缠的可加性与可乘性夏慧枝1，杨 名1，曹卓良2（1.安徽大学 物理与材料科学学院，安徽 合肥 230039；2.合肥师范学院 电子信息工程学院,安徽 合肥 230061）联合幺正操作是产生量子纠缠的重要途径。在利用线性熵度量幺正操作算符的算符纠缠，讨论作用到同一量子体系上的多个幺正操作的算符纠缠的可加性和可乘性，并以一般幺正操作和X型幺正操作为例进行具体分析。联合幺正操作；算符纠缠；可加性；可乘性量子纠缠在量子信息处理中占据着重要的地位，在很多量子信息过
池州学院学报 2012年3期2012-11-08
- 关联白噪声对细菌Logistic生长过程的影响
噪声；η（t）是乘性噪声.对于给定的随机微分方程（2），关于变量x其势函数为图1 细菌Logistic生长过程（a＝1，b＝0.2）的势函数图1 Fokker－Planck方程对于给定的随机微分方程相应的Fokker－Planck（FPK）方程为［2］其中D为常数，它的值由决定.FPK方程是一个抛物型线性变系数偏微分方程，它描述了扩散过程的转移概率密度p（x，的进化和流动.当b（x，t）＝0时，方程（3）描述过程的确定性变化，a（x，t）＝0时，方程（3）
湖北工业大学学报 2012年2期2012-09-15
- 基于带乘性噪声模型的水声通信字符估计算法研究＊
6100）基于带乘性噪声模型的水声通信字符估计算法研究＊褚东升，尹正飞，张 玲（中国海洋大学工程学院，山东青岛266100）水声信道多途效应明显，而且存在衰落、散射、损耗以及随机时变等特性，使得水声通信系统的接收信号存在严重的码间干扰。利用带乘性噪声系统模型来刻画随机信道，在建模基础上利用最优滤波递推算法实现状态估计。由于状态向量中的第一维与接收信号之间存在一一对应关系，进而可实现水声信号的估计。该算法在最小方差意义下是最优的，能有效克服码间干扰和噪声污染
中国海洋大学学报（自然科学版） 2012年1期2012-01-08
- D.C.乘性规划的全局优化算法
521)D.C.乘性规划的全局优化算法周雪刚(广东金融学院应用数学系，广东 广州 510521)讨论了凸集上的D.C.乘性规划的全局优化算法。首先通过引入辅助变量将D.C.乘性规划问题转化为一个等价的D.C.规划问题；再综合利用分支定界与外逼近方法求解等价问题；最后用一个实例说明算法的实用性。D.C.乘性规划；全局优化；割平面；锥细分考虑如下D.C.乘性规划：(1)其中，0≤f:Rn→R与01 等价问题的转化首先将问题转化为一个等价的D.C.规划，为此，考
长江大学学报(自科版) 2011年10期2011-11-20
- 带乘性噪声系统的最优方差约束鲁棒状态估计算法
266100)带乘性噪声系统的最优方差约束鲁棒状态估计算法褚东升,王红都,张 玲(中国海洋大学工程学院,山东青岛266100)带乘性噪声系统由于其广泛的适用性,一直成为研究的热点。针对带乘性噪声系统的鲁棒状态估计算法进行研究,利用线性矩阵不等式的方法,讨论状态方程中含有范数有界不确定性参数的带乘性噪声系统的方差约束鲁棒状态估计器存在的条件,并针对此类带乘性噪声系统推导出1套方差约束鲁棒状态估计算法以及最优方差约束鲁棒状态估计算法。仿真结果验证算法的有效性。
中国海洋大学学报（自然科学版） 2011年4期2011-09-13
- 转移矩阵未知时带乘性噪声系统的自适应滤波算法
转移矩阵未知时带乘性噪声系统的自适应滤波算法褚东升,刘 祺,张 玲(中国海洋大学工程学院,山东青岛266100)针对带乘性噪声系统状态转移矩阵未知的情况,提出1种在线性最小方差意义下的系统参数和状态联合滤波算法。以迭代方式获得模型参数和系统状态的递推估计:首先,利用之前时刻的状态估计值,根据投影定理,对系统未知参数即系统状态转移矩阵作出估计;其次,利用已得到的系统参数估计值,获取当前时刻的状态滤波。计算机仿真结果表明了算法的有效性。乘性噪声;转移矩阵;自适
中国海洋大学学报（自然科学版） 2011年6期2011-09-13
- 乘性噪声作用下线性系统的随机共振及其抑噪应用
830046)乘性噪声作用下线性系统的随机共振及其抑噪应用孙万麟1,黄玉划2,山拜·达拉拜3(1.昌吉学院物理系,新疆昌吉 831100;2.南京航空航天大学信息科学与技术学院,江苏南京210016;3.新疆大学信息科学与工程学院,新疆乌鲁木齐 830046)在二阶线性系统的阻尼系数和固有频率同时受一类乘性噪声干扰下,详细研究利用欠阻尼二阶线性系统中的随机共振消除此类噪声。研究表明,当二阶线性系统的固有频率和被测信号均受乘性高斯白噪声干扰下,欠阻尼二阶线
河北科技大学学报 2010年6期2010-12-28