一、引言自适应噪声抵消技术是一种能够很好的消除背景噪声影响的信号处理技术，应用自适应噪声抵消技术，可在未知外界干扰源特征，传递途径不断变化，背景噪声和被测对象声波相似的情况下，能够有效地消除外界声源的干扰获得高信噪比的对象信号。
从理论上讲，自适应干扰抵消器是基于自适应滤波原理的一种扩展，简单的说，把自适应滤波器的期望信号输入端改为信号加噪声干扰的原始输入端，而它的输入端改为噪声干扰端，由横向滤波器的参数调节输出以将原始输入中的噪声干扰抵消掉，这时误差输出就是有用信号了。
在数字信号采集、处理中，线性滤波是最常用的消除噪声的方法。
线性滤波容易分析，使用均方差最小准则的线性滤波器能找到闭合解，若噪声干扰类型为高斯噪声时，可达到最佳的线性滤波效果。
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机械毕业论文www.lunwenwanjia.com在实际的数字信号采集中，叠加于信号的噪声干扰往往不是单一的高斯噪声，而线性滤波器所要求的中等程度噪声偏移，使线性滤波器对非高斯噪声的滤波性能下降，为克服线性滤波器的缺点，往往采用非线性滤波器，所以本文采用神经网络对信号进行滤波处理。
二、基于BP算法和遗传算法相结合的自适应噪声抵消器在本文中，作者主要基于自适应噪声对消的原理对自适应算法进行研究，提出了一种新的算法，即BP算法和遗传算法相结合的自适应算法。
作者对BP网络的结构及算法作了一个系统的综述，分析了BP算法存在的主要缺陷及其产生的原因。
传统的BP网络既然是一个非线性优化问题，这就不可避免地存在局部极小问题，网络的极值通过沿局部改善的方向一小步进行修正，力图达到使误差函数最小化的全局解，但实际上常得到的使局部最优点。
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学习过程中，下降慢，学习速度缓，易出现一个长时间的误差平坦区，即出现平台。
通过对遗传算法文献的分析、概括和总结，发现遗传算法与其它的搜索方法相比，遗传算法（GA）的优点在于：不需要目标函数的微分值；
并行搜索，搜索效率高；
搜索遍及整个搜索空间，容易得到全局最优解。
所以用GA优化BP神经网络，可使神经网络具有进化、自适应的能力。
BP-GA混合算法的方法出发点为：经济论文www.youzhiessay.com教育论文www.hudonglunwen.com；
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（1）利用BP神经网络映射设计变量和目标函数、约束之间的关系；
（2）用遗传算法作实现优化搜索；
（3）遗传算法中适应度的计算采用神经网络计算来实现。
BP-GA混合算法的设计步骤如下：（1）分析问题，提出目标函数、设计变量和约束条件；
（2）设定适当的训练样本集，计算训练样本集；
（3）训练神经网络；
（4）采用遗传算法进行结构寻优；
（5）利用训练好的神经网络检验遗传算法优化结果。
若满足要求，计算结束；
若误差不满足要求，将检验解加入到训练样本集中，重复执行3～5步直到满足要求。
通过用短时傅立叶信号和余弦信号进行噪声对消性能测试，在单一的BP算法中，网络的训练次数、学习速度、网络层数以及每层神经元的节点数都是影响BP网络的重要参数，通过仿真实验可以发现，适当的训练次数可以使误差达到极小值，但是训练次数过多，训练时间太长，甚至容易陷入死循环，或者学习精度不高。
学习速度不能选择的太大，否则会出现算法不收敛，也不能选择太小，会使训练过程时间太长，一般选择为0.01～0.1之间的值，再根据训练过程中梯度变化和均方误差变化值确定。
基于梯度下降原理的BP算法，在解空间仅进行单点搜索,极易收敛于局部极小，而GA的众多个体同时搜索解空间的许多点，因而可以有效的防止搜索过程收敛于局部极小，只有算法的参数及遗传算子的操作选择得当，算法具有极大的把握收敛于全局最优解。
使用遗传算法需要决定的运行参数中种群大小表示种群中所含个体的数量，种群较小时，可提高遗传算法的运算速度，但却降低了群体的多样性，可能找不出最优解；
种群较大时，又会增加计算量，使遗传算法的运行效率降低。
一般取种群数目为20～100；
交叉率控制着交叉操作的频率，由于交叉操作是遗传算法中产生新个体的主要方法，所以交叉率通常应取较大值，但若过大的话，又可能破坏群体的优良模式，一般取0.4～0.99；
变异率也是影响新个体产生的一个因素，变异率小，产生个体少，变异率太大，又会使遗传算法变成随机搜索，一般取变异率为0.0001～0.1。
由仿真结果得知，GA与BP算法的混合算法不论是在运行速度还是在运算精度上都较单纯的BP算法有提高，去噪效果更加明显，在信噪比的改善程度上，混合算法的信噪

运用MATLABR2014a来完成灰度共生矩阵各特征参数的求解。
以纸作为纹理分析的对象。
首先需将彩色图像将各颜色分量转化为灰度。
所用图像的灰度级为256。
为了减少计算量，对原始图像灰度级压缩，将灰度量化成16级。
计算四个共生矩阵P，取距离为1，角度分别为0,45,90,135。
对共生矩阵进行归一化，求出最常用的能量、熵、惯性矩、相关4个纹理参数。
最后求出能量、熵、惯性矩、相关的均值和标准差，作为最终8维纹理特征。

针对传统光线投射算法在三维场景中绘制大量烟雾数据时存在计算资源消耗大、绘制速度缓慢等一系列问题,提出一种基于改进光线投射算法的室内烟雾可视化方法。
将三维数据场按照统一大小划分成均匀的数据块,求出光线穿越数据块时入射点和出射点的中点位置,利用视点和中点之间的距离比例来调整采样频率,从而获得重采样点的位置。
再通过对光线上的重采样点进行分级分组操作,对处于不同级别的采样点采取不同的插值策略,最初使用图像合成算法完成光线上重采样点数据值的映射,得到室内烟雾的渲染效果。
实验结果表明,该方法是可行且有效的,与现有的光线投射算法相比,在保证绘制图像真实性和稳定性的前提下,改进过后的光线投射算法极大地减少了渲染过程中重采样和线性插值时的计算量,同时帧率能够稳定保持在75frame·s-1左右,可满足不同室内场景下烟雾的实时绘制要求。

自适应滤波器是在不知道输入过程的统计特性时，或是输入过程的统计特性发生变化时，能够自动调整自己的参数，以满足某种最佳准则要求的滤波器。
所谓自适应滤波，就是利用前一时刻己获得的滤波器参数等结果，自动的调理现时刻的滤波器参数，以适应信号和噪声未知的或随时间变化的统计特性，从而实现最优滤波。
自适应滤波器实质上就是一种能调理其自身传输特性以达到最优化的维纳滤波器。
自适应滤波器不需要关于输入信号的先验知识，计算量小，特别适用于实时处理。

提出了一种用于全局优化的基于动态聚类的差分进化算法（CDE），以提高差分进化（DE）算法的功能。
随着人口的发展，CDE算法逐渐从早期探索有希望的领域转变为在后期探索具有高精度的解决方案。
对28个基准问题（包括13个高维函数）进行的实验表明，该新方法能够有效地找到接近最优的解。
与其他现有算法相比，CDE以更少的计算量提高了解决方案的准确性。

用共生矩阵进行纹理特征提取**************************************************************************%图像检索——纹理特征%基于共生矩阵纹理特征提取，d=1,θ=0°,45°,90°,135°共四个矩阵%所用图像灰度级均为256%参考《基于颜色空间和纹理特征的图像检索》%function:T=Texture(Image)%Image:输入图像数据%T:前往八维纹理特征行向量%**************************************************************************functionT=Texture(Image)%Image=imread('E:\1\3.tiff');%[M,N,O]=size(Image);M=256;N=256;%--------------------------------------------------------------------------%1.将各颜色分量转化为灰度%--------------------------------------------------------------------------Gray=double(0.3*Image(:,:,1)+0.59*Image(:,:,2)+0.11*Image(:,:,3));%--------------------------------------------------------------------------%2.为了减少计算量，对原始图像灰度级压缩，将Gray量化成16级

机抖激光陀螺内在的温度特性对陀螺各方面带来的影响，制约了陀螺功能的进一步提高。
为提高陀螺功能，研究了陀螺零偏的温度补偿方法。
利用单温度点比较不同温度补偿模型对陀螺零偏的补偿效果，建立了零偏的温度补偿模型；
研究了机抖激光陀螺零偏和多温度点的关系，根据测温点对补偿效果的影响大小，适当精简模型中两个测温点的温度数据，可将其作为冗余备用；
设计了分段数据实验，验证了该模型的实用性。
结果表明，多温度点补偿效果优于单温度点的补偿效果；
模型简化大大减小计算量，并能满足补偿要求；
利用精简后的模型补偿陀螺零偏，相比补偿前精度提高了1.6倍以上，且补偿后零偏稳定性均为10-3(°)/h量级。

基于干涉多光谱图像特点和应用环境要求,提出一种干涉多光谱图像压缩算法.采用小波域婚配预处理来去除帧间推扫平移带来的数据冗余性,采用基于码率预分配的编码方法,按照预分配到的码率大小控制码块的T1编码深度,减少编码计算量和存储器使用量,易于硬件实现和星上环境的应用.实验数据表明,码率为1bpp时,该算法提高了恢复光谱的分辨率,满足卫星干涉多光谱图像压缩系统要求.

空间七自在度冗余机械臂动力学建模与控制研究空间冗余构型机械臂的动力学与控制存在着其特殊性。
七自在机械臂的动力学算法一般计算量大，且其控制中存在“自运动”问题。
针对上述问题，本文主要研究内容包括：基于铰接体算法的空间机械臂正向动力学，冗余机械臂位置控制，基于增强混合阻抗控制的空间冗余机械臂力控制研究。

基于盲去卷积原理的图像复原程序代码，露西-理查德森算法属于图像复原中的非线性算法，与维纳滤波这种较为直接的算法不同，该算法使用非线性迭代技术，在计算量、功能方面都有了一定提升。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。