导读:本文包含了最小约束论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:无线供能网络,供能最小化,对偶次梯度法,黄金分割法
最小约束论文文献综述
葛海江,池凯凯,毛科技,邵奇可[1]（2019）在《无线供能网络节点吞吐量约束的供能最小化方案》一文中研究指出目前无线供能网络的研究主要考虑仅有单个射频能量源和单个汇聚节点的能量供给与数据收集。研究由多个射频能量源和汇聚节点组成的无线供能网络,每个节点有吞吐量需求,通过最优化各能量源的能量发送时长来使得总供能最小化。具体来说,对该供能最小化问题进行建模,并将其分解成主、从两个问题:从问题为能量供给阶段时长给定时满足节点吞吐量需求的各能量源供能时长最优化(即总供能最小化);主问题为最优化能量供给阶段时长。将从问题建模并设计分布式对偶次梯度法获得最优取值;主问题的求解先采用二分法找到满足节点吞吐量要求的一个可行解,然后使用黄金分割法高效地得到最优解。仿真结果表明:相比于基准方法,所提出的最优算法能显着降低能量源的能量发送。(本文来源于《传感技术学报》期刊2019年09期）
李裕杰,赵庆生,王旭平,郭尊[2]（2019）在《基于线性约束最小均方的谐波检测算法》一文中研究指出最小均方(Least Mean Square, LMS)算法因其计算复杂度低、稳定性好的特点已广泛应用于谐波检测领域中。但为了避免权重偏移,进一步提高收敛速度,提出了一种基于线性约束最小均方(Linearly Constrained Least Mean Square, LCLMS)的谐波检测算法。该算法在LMS算法的基础上,对权重变量加入了一个线性约束条件,并应用于不同高斯白噪声环境下谐波、间谐波信号的幅值和相角参数评估。最后又在稳态信号、动态信号和电弧炉算例下检验了该算法的可行性。实验结果表明,该算法可以快速准确地检测不同环境下谐波的相关信息,且相比LMS算法有较快的收敛速度和较高的抗干扰能力。(本文来源于《电力系统保护与控制》期刊2019年11期）
丁黎明[3]（2019）在《纹理损失最小约束下跟踪图像阴影自动去除算法》一文中研究指出利用传统算法去除跟踪图像阴影时,不仅去除效果不佳,且去除速度慢。针对上述问题,提出一种纹理损失最小约束下跟踪图像阴影自动去除算法。该算法分为两步:第一步对图像中的目标物体与背景进行差分,然后进行二值化处理,完成跟踪图像阴影检测;第二步在第一步的基础上,确立纹理损失最小的约束条件,并在此条件下完成跟踪图像阴影的去除。结果表明:与基于基于颜色一致性的图像阴影消除算法和基于梯度域的图像阴影去除算法相比,该算法的信号比提高了8 dB和13 dB,去除阴影效果更好。此外,该算法去除图像阴影所需时间分别减少了6.3 s和8 s,说明阴影去除速度更快。(本文来源于《自动化与仪器仪表》期刊2019年03期）
章平,王炎,王桥[4]（2019）在《基于最小约束系统的分布式协作定位研究》一文中研究指出5G移动通信系统中,设备到设备的通信方式产生了节点间的信号测量,可用于提升无线定位的覆盖范围和定位精度。提出了一种基于最小约束系统的分布式协作定位方法,该方法首先利用已有算法估计节点参考位置,并据此构建最小约束确定网络的位置及朝向,然后在该约束下极大化由节点间测量引出的似然函数,获得位置估计。理论研究表明,该方法将由节点间测量确定的相对位置拟合到参考位置处,在参考位置等于真实位置时达到最优效果。仿真结果表明,该方法可有效提高定位精度,并具有分布式和可扩展等优点。(本文来源于《导航定位与授时》期刊2019年02期）
王亚堃,朱荣刚,刘波,李剑茹[5]（2019）在《最小体积约束的高光谱图像分辨率增强算法》一文中研究指出针对现有的高光谱多光谱图像融合算法解空间较大、未考虑高光谱数据的物理意义以及存在局部最优的问题,提出了一种基于单形体最小体积约束的耦合非负矩阵分解的高光谱与多光谱图像融合算法(MVC-CNMF)。该算法在混合像元解混的过程中,考虑图像的物理意义,加入了端元单形体最小体积约束。由仿真结果可以看出,该算法能有效地克服现有融合算法中的缺陷,实现了高光谱与多光谱图像的端元与丰度的精确匹配,获得高空间分辨率的融合图像,尤其适用于端元数目较多的高光谱图像。(本文来源于《电光与控制》期刊2019年01期）
徐洪智,李仁发,曾理宁[6]（2018）在《并行任务可靠性约束下的资源最小化调度》一文中研究指出可靠性是系统的一项重要质量指标,在安全关键的系统中极其重要.应用资源冗余的方式可以提高系统的可靠性,但会消耗更多的系统资源.研究了异构多处理器系统执行并行任务时最小化系统资源并保证可靠性的问题.首先以任务在各处理器上的平均最坏执行时间为参考,将系统可靠性目标转换为单个任务的可靠性目标,分别给出了非复制和复制情况下任务可靠性目标的计算方法;然后设计了一个可靠性约束下的资源最小化非复制算法,当给出的可靠性目标要求不高于系统可达到的最高可靠性时,该算法总能将任务分配到合适的处理器并使系统满足可靠性要求.由于非复制算法不能满足系统更高可靠性目标要求,最后设计了2个基于任务复制的算法.应用实际并行任务和随机生成的并行任务将提出的算法和MaxRe算法、RR算法以及MRCRG算法进行比较,实验结果表明:提出的算法在满足系统可靠性目标的同时消耗的资源更少.(本文来源于《计算机研究与发展》期刊2018年11期）
王路,赖春露[7]（2018）在《FIR数字滤波器幅频响应约束最大加权相位误差最小化设计》一文中研究指出多数信号滤波应用,对滤波器幅频响应的要求高于相频响应.本文研究了满足幅频响应约束的有限脉冲响应(Infinite Impulse Response,FIR)数字滤波器设计,提出了最大加权相位误差最小化方法.用凸的椭圆误差约束代替非凸的幅值误差约束,将设计问题转化为凸问题;通过与二分技术结合,提出了给定权函数的幅值误差约束最大加权相位误差最小化设计的求解算法.以此算法为核心,构建了迭代重加权最大加权相位误差最小化算法,其中的权函数不再固定,而是基于修改的群延迟误差包络线在迭代中不断更新.权函数收敛后,所得滤波器具有近似等纹波的群延迟误差,最大群延迟误差得到了有效减小.仿真实验表明,与现有相位误差约束最大幅值误差最小化方法相比,得到的FIR滤波器具有更小的最大相位误差和最大群延迟误差.(本文来源于《电子学报》期刊2018年11期）
武倩聿,张馨月,张旭东[8]（2018）在《基于约束能量最小化的高光谱图像目标检测算法研究》一文中研究指出在经典的高光谱图像目标检测算法中,约束能量最小化算法通过设计一个有限脉冲响应线性滤波器,使背景样本通过滤波器的平均输出能量最小,从而压制背景提取目标。然而,当需要检测的目标在图像中占据较大比例时,由于背景的平均输出能量用所有样本的自相关矩阵表示,目标像元也参与计算,算法性能会受到较大影响。文章结合已有的分层约束能量最小化算法,通过引入光谱角制图思想,在计算自相关矩阵之前对光谱向量的类别进行初步估计,提出了改进的分层约束能量最小化算法。利用美国奈华达州的赤铜矿AVIRIS数据进行目标检测实验,结果表明,改进后的算法表现出了更好的检测效果,更适用于大目标检测问题。(本文来源于《第十二届全国信号和智能信息处理与应用学术会议论文集》期刊2018-10-19）
贾东点,张瑞丽,徐梦辉,李慧娟,吴景梅[9]（2018）在《老年人身体约束最小化的影响因素研究进展》一文中研究指出身体约束对老年人的躯体和心理具有不利的影响,因此许多国家要求实现老年人身体约束最小化,本文主要介绍身体约束定义、护理人员对老年人身体约束的感受和老年人身体约束最小化护理的影响因素,以期为实现我国老年人身体约束最小化实践提供依据。(本文来源于《中国护理管理》期刊2018年10期）
乔志伟[10]（2018）在《总变差约束的数据分离最小图像重建模型及其Chambolle-Pock求解算法》一文中研究指出基于优化的迭代法,可以结合压缩感知和低秩矩阵等稀疏优化技术高精度地重建图像.其中,总变差最小(total variation minimization, TV)模型是一种简单有效的优化模型.传统的约束TV模型,使用数据保真项为约束项, TV正则项为目标函数.本文研究TV约束的、数据分离最小(TV constrained, data divergence minimization, TVcDM)新型TV模型及其求解算法.详细推导了TVcDM模型的Chambolle-Pock (CP)算法,验证了模型及算法的正确性;分析了算法的收敛行为;评估了模型的稀疏重建能力;分析了模型参数的选择对重建的影响及算法参数对收敛速率的影响.研究表明, TVcDM模型有高精度稀疏重建能力; TVcDM-CP算法确保收敛,但迭代过程中有振荡现象; TV限对重建有重要影响,参数值过大会引入噪声而过小会模糊图像细节;算法参数的不同选取会导致不同的收敛速率.(本文来源于《物理学报》期刊2018年19期）
最小约束论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
最小均方(Least Mean Square, LMS)算法因其计算复杂度低、稳定性好的特点已广泛应用于谐波检测领域中。但为了避免权重偏移,进一步提高收敛速度,提出了一种基于线性约束最小均方(Linearly Constrained Least Mean Square, LCLMS)的谐波检测算法。该算法在LMS算法的基础上,对权重变量加入了一个线性约束条件,并应用于不同高斯白噪声环境下谐波、间谐波信号的幅值和相角参数评估。最后又在稳态信号、动态信号和电弧炉算例下检验了该算法的可行性。实验结果表明,该算法可以快速准确地检测不同环境下谐波的相关信息,且相比LMS算法有较快的收敛速度和较高的抗干扰能力。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
最小约束论文参考文献
[1].葛海江,池凯凯,毛科技,邵奇可.无线供能网络节点吞吐量约束的供能最小化方案[J].传感技术学报.2019
[2].李裕杰,赵庆生,王旭平,郭尊.基于线性约束最小均方的谐波检测算法[J].电力系统保护与控制.2019
[3].丁黎明.纹理损失最小约束下跟踪图像阴影自动去除算法[J].自动化与仪器仪表.2019
[4].章平,王炎,王桥.基于最小约束系统的分布式协作定位研究[J].导航定位与授时.2019
[5].王亚堃,朱荣刚,刘波,李剑茹.最小体积约束的高光谱图像分辨率增强算法[J].电光与控制.2019
[6].徐洪智,李仁发,曾理宁.并行任务可靠性约束下的资源最小化调度[J].计算机研究与发展.2018
[7].王路,赖春露.FIR数字滤波器幅频响应约束最大加权相位误差最小化设计[J].电子学报.2018
[8].武倩聿,张馨月,张旭东.基于约束能量最小化的高光谱图像目标检测算法研究[C].第十二届全国信号和智能信息处理与应用学术会议论文集.2018
[9].贾东点,张瑞丽,徐梦辉,李慧娟,吴景梅.老年人身体约束最小化的影响因素研究进展[J].中国护理管理.2018
[10].乔志伟.总变差约束的数据分离最小图像重建模型及其Chambolle-Pock求解算法[J].物理学报.2018