滤波器在图像处理中的应用

对原图像进行线性变换,增加了对比度和亮度,图像效果有了一定的改善;又用非锐化滤波器对修正后的图像进行了处理,对图像的过度失真进行了补偿,并对图像噪声滤波.     

线状需求下两阶段设施选址问题

鉴于大型交通线路建设项目的物资需求随时间变化(在初期阶段需求较低;在后续阶段项目全面展开,需求显著上升),本文采用线积分对沿线连续分布的线状物资需求进行刻画,构建两阶段设施选址模型,第一阶段进行部分设施的选址,第二阶段对剩余设施选址,以实现系统总成本最低的目标。针对模型特点,设计基于Voronoi图的两阶段交替定位-分配(alternative location-allocation,ALA)算法进行求解,并进行实例分析,比较两阶段模型与传统模型的异同。研究表明,将两阶段设施选址模型应用于交通线路建设项目多物流节点选址,能节约运营成本,并缓解初期资金压力。     

二次方三项式线性齐次微分方程的解法

通过把线性齐次微分方程x2y(n) 2nxy(n-1) n(n-1)y(n-2)=0化为可逐次积分的线性微分方程,找出了它的通解形式,给出了严格的证明,并将其推广,得到x2y(n) (x2 2nx)y(n-1) [2(n-1)x n(n-1)]y(n-2) (n-1)(n-2)y(n-3)=0的通解.     

一类经验Bayes估计的优良性

理论研究和实践结果表明,线性回归模型中最常用的方法——最小二乘法,在一些情况下表现不理想,因此近些年来,统计学家提出了许多替代方法供选择使用。本文通过参数经验Bayes(PEB)方法构造线性回归模型中可估函数的经验Bayes(EB)估计,并分别在均方误差(MSE)准则及均方误差矩阵(MSEM)准则下讨论它相对于最小二乘(LS)估计的优良性。     

"伏安法测表头内阻"数据处理方法的探讨

介绍伏安法测表头内阻的等精度测量和非等精度测量两种测量方案与相应的处理方法.提出了两种处理非等精度测量量的B类不确定度的处理方法,实验结果表明:这两种处理方法是合理的.     

科研合作对高校学科发展的影响分析——基于计算机学科国际一流高校的实证

[目的/意义]科研合作与交流是现代学科发展的重要特征,分析其对高校学科发展的影响,有利于指导高校选择和改进合作策略,推动我国一流学科建设.[方法/过程]利用科学计量、社会网络分析等方法,基于学科论文数据,从作者、机构和国家合作程度、合作机构等级和合作网络等层面分析和测度高校学科的科研合作特征.而后建立多元线形回归模型分...     

一类广义Feistel密码的线性分析

针对一类广义Feistel密码提出一种求取密码线性偏差上界的方法.该分析方法的思路是,首先对密码体制线性偏差进行严格的数学描述,分别给出密码线性偏差与轮函数F及S盒的线性偏差的数学关系;然后确定密码线性偏差的上界.利用该方法给出了 32轮以内各轮的线性偏差上界     

水稻土SOM含量高光谱模型的母质差异性研究

以青紫泥(BlueclayeyPaddysoil,BP)和红黄泥(RedPaddysoil,RP)为例,研究发育于不同成土母质的水稻土SOM含量高光谱模型的差异性.结果表明,发育于河湖沉积物的BP与发育于第四纪红色粘土母质的RP,因为土壤中所含粘土矿物的不同,加上有机质组份的差异,其SOM含量高光谱模型具有母质的独特性.无论以反射系数为自变量或是以反射系数一阶微分为自变量,BP与RP的SOM含量高光谱模型在模型所包含波段的个数和位置都有较大的差异.     

基于预测有效度的组合预测模型研究

本文基于预测方法有效度的概念，建立了改进组合预测模型，并给出其线性规划的解法。该模型具有计算简便的特点，而且具有可比性，能反映不同时间序列预测方法有效性。     

Optimal sampling frequency in recording of resistance training exercises

The purpose of this study was to analyse the raw lifting speed collected during four different resistance training exercises to assess the optimal sampling frequency. Eight physically active participants performed sets of Squat Jumps, Countermovement Jumps, Squats and Bench Presses at a maximal lifting speed. A linear encoder was used to measure the instantaneous speed at a 200 Hz sampling rate. Subsequently, the power spectrum of the signal was computed by evaluating its Discrete Fourier Transform. The sampling frequency needed to reconstruct the signals with an error of less than 0.1% was f_99.9 = 11.615 ± 2.680 Hz for the exercise exhibiting the largest bandwidth, with the absolute highest individual value being 17.467 Hz. There was no difference between sets in any of the exercises. Using the closest integer sampling frequency value (25 Hz) yielded a reconstruction of the signal up to 99.975 ± 0.025% of its total in the worst case. In conclusion, a sampling rate of 25 Hz or above is more than adequate to record raw speed data and compute power during resistance training exercises, even under the most extreme circumstances during explosive exercises. Higher sampling frequencies provide no increase in the recording precision and may instead have adverse effects on the overall data quality.