简介：传统信号处理方法存在采样数据量大、压缩复杂度高的问题，而压缩感知理论可以解决上述问题，因此在模式识别、图像采集以及电能质量信号分析中应用广泛。其中，合适的重构算法可以达到很好的重构精度。文章对压缩感知的基本原理进行了阐述，并对不同恢复算法进行了分析，最后对不同恢复算法的重构效果进行了比较。

简介：在实现大豆图像豆粒的分离时,针对分水岭算法中容易出现过分割等问题,综合利用H-Dome形态学重构以及距离变换改善梯度图局部多个极小值问题,再使用分水岭算法找到粘结边界点,从而将颗粒分离.实验结果验证了此方法的有效性.

简介：近年来,我国科技的飞速发展,使物联网在各个领域中的应用变得越来越广泛,并为我国各个领域的发展带来了一次新的技术革命。物联网是通过无线传感器网络来实现其感知功能的,不过由于无线传感网络具有开放性的特点,因此环境噪声很容易会对其传感信号造成影响,而如果仅仅采用压缩感知的方法来对数据进行欠采样,势必会造成欠采样数据的不完整,进而导致其对环境噪声更加敏感。为了解决这一问题,本文便对基于物联网的无线传感信号重构算法进行深入的研究,以期能够为物联网技术的进一步发展做出贡献。

简介：针对无人机图像序列帧间相关性强的特点,提出了一种基于压缩感知的无人机图像序列压缩与重构算法。在编码端生成每幅图像的随机测量值和飞行参数,通过数据链路传输至地面站解码端。在解码端,通过分析摄像机与物体间的几何关系建立了运动估计模型,从而减少了图像间的冗余。去相关后的图像更稀疏,重构也更容易,并且重构后图像具有更高质量。试验结果表明,该算法不仅可以提高重构图像的峰值信噪比(PSNR),且有效降低了编码端的工作时间,具有较好的实时性。该算法计算复杂度低,硬件实现较简单,适用于无人机系统。

简介：针对分布式压缩感知中联合稀疏信号的重构问题,在分析了信号群与联合稀疏模型（JSM）基础上,利用JSM-2型联合稀疏信号在子空间内的投影特性,提出了一种多重子空间追踪重构算法.仿真结果表明,该算法在降低计算复杂度的同时可有效确保联合稀疏信号重构准确率.

简介：引入双正交双向加细函数及m尺度双正交双向小波.研究m尺度双正交双向小波的分解与重构算法,得到了双正交双向小波的分解重构公式,讨论了信号完全重构的条件.算法对能量有限信号的分解与重构有一定的实用价值.

简介：摘要:随着网络布局的复杂，网络拓扑与部分网络资源随时面临受限问题，在这种情况下急需进行网络重构，重新分配网络资源，传统的基于蚁群算法的网络重构技术重构耗时长，缺乏抗毁性。因此，将蚁群算法进行改进，设计了新的网络重构技术。首先计算了网络重构潮流，其次基于改进蚁群算法构建了网络重构空间信息模型，从而实现了网络重构，进行实验，结果表明设计的网络重构技术的重构效果好，具有抗毁性，重构耗时短，有一定的应用价值，可以作为后续网络资源分配的参考。

简介：摘要文中提出一种混合算法来处理配电网重构问题，根据遗传算法和粒子群算法各自的原理特点，将遗传算法和粒子群算法相结合，充分的利用粒子群算法的快速性，随机性，全局收敛性，较好的解决了遗传算法用于配电网重构时的缺点和不足。

简介：T.Johansson和E.Joensson提出了不同于二元对称信道（BSC）模型的线性多项式重构的快速相关攻击算法。本文对该算法进行了改进，改进后的算法的计算复杂度比原算法降低了一半以上。

简介：针对小曲率半径医学器官图像表面不具有明显的特征,无法采用自由拼接,排序过程耗时严重,图像重构过程坐标失真、毛刺较多的问题。提出了一种医学图像曲面混乱区域配准方法,对小曲率半径图像三维坐标空间变换参数进行改进,在改进过程中采将坐标误差可接受程度收敛至最优值附近。摒弃传统的排序拼接思维。由后期需要融合的医学三维图像曲面分别进行小波分解及小波逆变换,重构得到高清晰医学图像三维曲面。试验结果表明：医学图像三维可视化绘制中,在不具备明显特征条件下,绘制时间缩短,融合后图像清晰度高。

简介：摘要本文利用了修正的离散量子粒子群优化算法（MQPSO）对配电网网络进行重构，算法在原有的二进制粒子群基础上改进了Sigmoid函数的简单映射关系，直接利用MQPSO实现了改进粒子群自身算法直接的映射关系，提高了算法的运算效率。此外，由于配电网自身的辐射状运行特点，本文利用节点优化3步骤对配电网络进行优化，使得粒子在初始化过程中避免了不可行解的出现。最后对IEEE单馈线33节点配电系统进行了优化计算，其结果与最优解吻合，同时还证明了MQPSO算法在处理离散问题的高效性。

简介：摘要TS作为一种新兴的现代启发式优化算法，已被证明是求解复杂组合优化问题的有效方法。本文介绍了TS算法的基本原理，并从配电系统自身的特点出发，将TS算法应用于求解配网重构问题。通过对TS移动的选择和控制，有效地解决了寻优过程中产生大量不可行解的问题，提高了计算效率。通过对实际算例进行计算表明，TS算法非常适合用于求解配网重构问题。

简介：摘要在智能电网不断发展的大背景下，配电网络重构可以不投入额外的设备，仅通过改变线路上的开关状态，就能实现降低网损，改善电压质量的目的，其重要性日益突出。本文提出了一种基于改进量子粒子群算法的配电网络重构方法。该方法通过基于环路的十进制编码方式对粒子向量进行编码，降低了重构过程中不可行解产生的比例；引入了Logistic映射来提高初始种群的遍历能力；采用自适应调整的收缩—扩展系数α，提高量子粒子群算法的动态自适应性。最后，本文运用MATLAB仿真计算，验证了该方法的正确性、有效性和快速性。

简介：摘要针对标准粒子群算法易收敛到局部最优的缺点，本文对粒子群算法做出了部分改进，同时引入了Pareto多目标的配电网模型，这种模型相对于单目标和加权多目标模型相比更具实际工程意义。

简介：摘要传统蚁群算法在配电网重构问题中常出现停滞现象，针对该问题，遂提出改进蚁群算法。本文将针对改进蚁群算法在配电网重构问题中的应用展开研究，提出一种方向性信息素更新的改进蚁群算法，并将其运用在电网重构问题中。强化蚁群算法，提升算法效率。

简介：摘要：本文针对压缩采样匹配追踪CoSaMP（Compressive Sampling MP）算法重构图像时存在的两大主要缺点：重构时间长和重构精度差，提出了一种基于分块压缩感知正则化回溯压缩采样匹配追踪（BCS-CoSaMP-RB）算法。根据仿真的实验结果表明，改进后的算法与之前CoSaMP相比较，无论从重构时间还是重构精度，都比CoSaMP算法有着明显的提升。

简介：当前，自适应数字波束形成算法已经在通信等科技领域中得到了广泛的应用。但是当阵列导引向量存在误差或者协方差矩阵估计不准确时，会导致常规的波束形成算法性能恶化。稳健的自适应波束形成算法，则可以较好地克服上述误差带来的性能下降问题。针对以上问题，提出了一种基于协方差矩阵重构特征子空间投影的稳健波束形成算法，并对该稳健波束形成算法进行了分析，最后通过仿真来验证算法的稳健性。

简介：为了提高AES算法中IP核数据的吞吐量并同时减小硬件资源的占用,以达到速度和面积的折中实现,采用混合流水线结构和可重构技术完成了IP核的设计.该设计包括在同一个混合流水线结构的流程中实现了AES算法的加密和解密过程;根据有限域的性质,对AES算法中的Sbox盒进行了优化;结合可重构技术,完成了对AES轮变换的主要构件ShiftRow和MixColumn的优化.本设计在XilinxVirtex2pxc2vp20-7FPGA器件上完成,其数据吞吐量达到2.58Gbit/s,所需组合逻辑仅为3233块,通过与同型号器件上的其他设计进行对比,实现了速度和面积的折中,在吞吐量和面积上都得到了比较理想的结果.

简介：21世纪是信息时代，信息在社会中的地位越来越重要，已成为社会发展的重要战略资源，信息技术改变着人们的生活和工作方式，与此同时，信息安全也已成为世人关注的社会问题。本文介绍了保证信息安全的一种方法：数据加密标准（即DES），重点阐述单钥密码体制中的分组密码的基本概念、结构和加密算法。

简介：摘要：数据结构作为计算机科学的核心，已经成为人们必须掌握的一切信息知识。作为经典的最短路径算法，Dijkstra算法数据结构被在生活中的各方面都有所体现。本文从数据结构和最短路径算法的定义入手，介绍了Dijkstra算法的算法优缺点和算法实例，最后阐述了最短路径算法在现实生活中的作用，说明该算法的重要意义。