凸约束非线性方程组的三项共轭梯度法及其应用

来源 :内蒙古大学学报(自然科学版) | 被引量 : 0次 | 上传用户:sunbody
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对求解凸约束大规模非线性方程组问题和信号恢复问题,设计出一个新的三项共轭梯度方向.新算法的搜索方向具有充分下降性与信赖域特性,在较弱的假设下,具有全局收敛性质.数值试验表明,新算法是有效的,并成功地应用于稀疏信号重建问题.
其他文献
研究了单向环网络上的数据存储问题,得到了每个用户重构全部原始数据的带宽下界,并由此定义了最优重构分布存储方案.接着讨论了最优重构分布存储系统中损坏节点的修复问题,得到了修复一个损坏节点所需带宽的紧的下界.进一步指出在最优重构分布存储系统中,每个损坏节点都能够用最优带宽进行修复.特别地,给出了一个新颖的基于欧几里得除法的最优构造方法.
研究了算子多项式数值域的若干性质,给出了算子多项式数值域有界的充分必要条件和分块数值域之间的联系.
设计了一种算法,逐个求解有限点以内的所有简单连通图的(a,d)-边反幻点标号,然后根据标号结果给出了若干针对特殊图和联图的精确算法,针对一般图则给出了一个启发式搜索算法模型.该算法分为两个部分,第一部分依据定义设置预判函数,对图集中的所有图进行预判,剔除部分无(a,d)-边反幻点标号的图;第二部分求解剩余图集的(a,d)-边反幻点标号.特别地,通过预判函数知,当q≥p时,图G(p,q)无(a,2)-边反幻点标号,故利用算法得到了13个点以内所有树图的(a,2)-边反幻点标号.
提出并仿真验证了一种用于互补金属半导体氧化物图像传感器的10位数字相关双采样列级两步单斜模数转换器.数字相关双采样通过减法器实现,使像素复位信号与像素曝光信号的量化结果在数字域作差,降低了列级读出电路中非理想因素的影响;比较器采用基尔伯特单元,避免了传统两步单斜ADC中因记忆电容的使用所导致的时钟馈通和斜坡斜率误差的问题.通过在Matlab中建模仿真验证,ADC的信噪失真比为61.4 dB,有效位为9.9 bit,量化周期为140个时钟周期.与传统10位数字相关双采样单斜ADC相比,可节省2 170个时钟
针对有限长极化码由于信道极化不完全,使得部分信息比特未能在无噪信道上传输,导致无法获得理想译码性能的问题,通过对无噪的极化子信道数目与待传信息比特数目的计算和对比,提出一种极化码子序列编译码算法.将信息比特序列按照无噪信道数目大小分为数个子序列分别送入信道,确保每一个子序列都在无噪信道上传输.仿真结果表明,极化码子序列编译码算法可以获得理想的误码性能;同时在牺牲较小的传输速率的情况下,极化码子序列编译码算法的误码性能优于传统编译码算法;且对极化码短码的误码性能的改善更加显著.
随着CMOS图像传感器(CIS)在空间分辨率和时间分辨率的不断提升,CIS的数据量在不断增加;同时,现代社会对低功耗CIS的需求也越来越多.设计了应用于CIS的高速低功耗低压差分信号(LVDS)驱动电路.采用输出摆率控制的电流开关驱动器,该结构不需要在电流开关驱动器的输出端外接匹配电阻实现阻抗匹配,从而减小了电路的功耗;同时利用电流开关驱动器的电流源来实现预加重功能,没有额外的电流源和控制电流源的辅助电路,因此减小了 LVDS驱动电路的整体功耗.论文采用0.13 μm CMOS工艺绘制LVDS驱动电路的版
针对无刷直流电机的BP神经网络控制器收敛速度慢,易陷入局部最优,设计了一种采用改进粒子群BP神经网络控制的无刷直流电机控制系统,改进的粒子群算法在速度更新方程中引入了具有时变衰减特性的惯性权重,并用改进的粒子群算法对BP神经网络初始权值进行离线训练.仿真结果显示改进PSO-BP神经网络控制系统比标准PSO-BP神经网络控制有更好的稳定性与抗干扰性,整个系统动、静态响应更好.
基于UMC 0.18 μm CMOS工艺,设计了一款用于全球卫星导航系统(GNSS)的宽带低噪声放大器(LNA).其中,采用并联反馈电阻噪声抵消结构降低整体电路的噪声,使用电感峰化技术提升工作频带内的增益平坦度,进而优化高频噪声性能.此外,采用共源共栅结构提高电路的反向隔离度.仿真结果表明,在电源电压为1.8 V的条件下,低噪声放大器的-3 dB带宽为1 GHz,最大增益为15.08 dB,在1-2 GHz内增益变化范围为±1 dB,噪声系数为2.65-2.82 dB,输入回波损耗和反向传输系数分别小于-
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研究了上三角分块算子矩阵的谱,并给出了对角占优的上三角型无穷维Hamilton算子谱等式成立的充分必要条件.