改进的Graham扫描三角形化简单多边形算法及其实现

Graham 扫描在计算几何中是一种基本的后追踪技术.Graham 扫描三角形化简单多边形算法三角形化一个,1个顶点的简单多边形 P 的时间为 D(kn),k-1是多边形 P 的凹顶点数.在最坏的情况下,此算法为 O(n~2).其数据结构简单,运行速度快、极易应用.改进后的算法进一步简化了检测“耳朵”的步骤,使之更严谨、简明,并用 C 语言编程实现了改进后的算法.     

基于分组纠错码指导的多分辨率SIC算法

采用维纳均衡器和能量均匀分布扩频矩阵的SOFDM系统在频率选择性衰落信道中的误比特率小于OFDM系统,但是维纳均衡器的使用引入了子信道间干扰,且SOFDM系统的各子信道信干比相等,现有的相继干扰消除(SIC)算法无法有效地消除该干扰.为解决这一问题,文中提出了基于分组纠错码指导的多分辨率SIC算法,描述了该算法的子信道间干扰消除原理和实现过程,并通过计算机仿真验证了该算法的有效性.     

一般多边形窗口的有效线裁剪算法

在分析已有线裁剪算法优点和缺点的基础上，提出了一种新的一般多边形窗口线裁剪算法．这种新算法通过计算被裁剪线段和多边形各边的真实交点，利用交点将被裁剪线段分成若干子线段，用各子线段的中点来判断是否对它们实施裁剪．裁剪算法对各种情况都能快速、正确地得到结果．     

三维可视化应用中Delaunay三角形剖分算法研究

讨论了实现Ｄｅｌａｕｎａｙ三角形剖分的新算法。该算法使用一个均匀的格子结构，并采用循环生成三角形的策略实现Ｄｅｌａｕｎａｙ三角形剖分。与其他算法相比，具有许多新特征。尤为重要的是，算法的时间复杂度随点数的增加呈线性增长，而不是固有的Ｏ（ｎ＾２）。文中给出了该算法及其实现的细节。讨论如何处理数据；描述如何基于均匀格子结构建立内部数据结构；通过一个例子描述如何实现三角形剖分进程的细节；给出算法思想的证     

快速空间三角形对相交检测算法

为提高干涉检测的效率,提出了一种快速的三角形对相交检测算法.该算法基于三角形对的各边进行精确相交计算的原理,利用三角形边向量之间的线性相关性、线段的投影特性以及计算的中间结果,提高了三角形对相交检测的效率.采用多种样本对Guigue、Shen、M(o)ller、Tropp等典型算法及本文算法的精度和效率进行测试.结果表明:本文算法与典型算法的检测精度相同,在三角形对样本相交率大于0.2的场合下,本文算法比典型算法的检测速度快3.5％以上,并且检测速度优势随相交率和检测规模的增加而增加.     

任意多边形窗口的有效线裁剪算法

已有的线剪裁算法大都是针对矩形窗口或凸多边形窗口的,对于任意多边形窗口的线剪裁,目前尚无有效的算法,而这样的算法却有更普遍的应用意义.提出了一个多边形裁剪线段的有效算法,该算法运算高效、稳定.     

基于IQA方法的信号交叉口左转延误计算

为了更科学地计算复杂交通流条件下的左转延误,分析了车辆到达和离去规律,采用排队增量累计( IQA)方法,提出基于IQA方法的信号交叉口计算左转延误计算模型,通过使用不规则的多边形来计算队列累积面积作为均匀延误值.该方法突破了Webster延误模型的条件限制,更好的描述了实际交通状况.结合福州市信号交叉口调查数据,验证了IQA方法计算的延误比Webster模型更符合实际,特别是许可型左转相位的信号交叉口.     

基于小波包能量谱和SVM的水下目标识别

为了提高舰船辐射噪声信号分类的准确率,即在水下进行舰船目标识别的准确率,采用了小波包提取信号能量谱特征的方法和支持向量机的分类算法.简介了小波包变换及支持向量机的基本原理,然后针对舰船辐射噪声信号进行多层小波包分解,提取各子频段能量谱作为特征量,归一化处理后构建特征向量,最后用支持向量机算法进行分类.仿真实验结果表明,利用对信号的多层小波包分解提取能量谱特征和支持向量机的分类算法能对舰船辐射噪声信号进行有效识别.     

考虑传输函数特性的行波幅值比较式纵联保护原理

为了精确描述行波在输电线路上的传播过程及其衰减规律,挖掘其携带的故障信息并应用于输电线路继电保护,将线路时域上的波动方程进行Laplace变换,分析了有损均匀传输线的戴维南等效电路,建立了故障附加网络的集总等效电路.在此基础上,推导出输电线两端初始反向行波的数学关系,并提出一种考虑传输函数特性的行波纵联保护算法.该算法利用S变换提取初始行波,计算线路两端初始反向行波的衰减比,依据衰减比识别区内外故障.最后,利用PSCAD/EMTDC仿真数据对保护算法进行测试,结果表明:区内故障时,衰减比大于0.81,区外故障时,衰减比接近0,说明保护算法能可靠识别区内外故障,从原理上克服了线路模型误差、线路参数不确定性等因素产生的不利影响.      

基于概率支持向量机方法的人脸识别

针对智能会议场景对人脸识别的特殊情况,通过依据检测、跟踪得到头部区域与人脸区域的面积比,选择正面的人脸进行识别,降低了人脸姿态对人脸识别的影响.在分类方法的选择上,采用支持向量机方法,并对支持向量机方法进行了概率建模,分类器输出结果是测试人脸属于每类的概率.实验结果表明:该方法不仅使人脸识别的精度得到了提高,还提供了其属于所在类中的可信程度.