一、求解最小码覆盖问题的实验算法（论文文献综述）
刘锡鹏,陈寅[1]（2021）在《基于SMT的机组排班问题优化求解》文中研究表明机组排班是航空公司运营计划非常重要的一个环节,合理的机组排班可以为航空公司省下一大笔机组成本支出,从而增加航空公司的收益.由于机组排班过程涉及大量的复杂约束,属于NP难问题,因此优化求解困难.本文提出了一种基于可满足性模理论（Satisfiability Modulo Theories, SMT）的航空公司机组排班问题的优化求解方法,将机组排班过程中的各种约束转化为一阶逻辑公式,设立求解目标为最小化成本和最大化机组利用率,将问题转化为求在给定逻辑公式可满足情况下的最优解,并利用SMT求解器Z3进行求解.实验表明,本文的算法能有效的求解一定规模航班计划的机组排班问题,给航空公司带来一定的收益.
郑伟伟[2]（2021）在《视觉单目标跟踪算法研究》文中提出视频监控领域对计算机视觉技术有急切的需求,而视觉目标跟踪是其中一个重要的基础研究问题,通过对感兴趣的目标物体进行跟踪并记录跟踪轨迹,我们可以从一段视频中提取出一个结构化的视频摘要,还可以对视频中的群体或单体异常行为进行分析,或者协助公安机关对犯罪嫌疑人进行查询和搜证,等等。经过近二十年的发展,现有的目标跟踪方法已经可以在一些难度较小的视频场景中进行准确跟踪,但是,面对包含目标遮挡、形变、快速运动等难点的视频场景时,现有跟踪算法的准确度和鲁棒性还有待提高。本文对目标跟踪领域的发展进行了分析和探讨,并针对现有跟踪算法的缺陷提出了几种可供参考的解决方法。本文的主要研究内容和贡献包括:1)提出了一种结合消失判断的长时目标跟踪系统,解决了传统短时跟踪方法无法判断目标消失状态、在遮挡情况下容易把背景干扰信息引入跟踪模型的问题。该系统基于结构化支持向量机基础模型,把基于对数极坐标转换和混合高斯模型的目标消失判断机制引入了跟踪系统中,在判断目标消失以后,停止跟踪模型和消失判断模型的更新,并采用重检测方法对目标进行扩大搜索和检测。本方法可以在遮挡严重的场景下防止背景干扰信息在跟踪模型中的累积,在遮挡结束以后重新跟踪住目标物体,并成功应用在中兴通讯公司的跨摄像机目标跟踪系统中。2)提出了一种基于图约束核相关滤波和多模板投票的目标跟踪方法。本方法通过图模型模拟目标流形结构,并通过目标流形上的信息传递对训练样本和待检测样本之间的关联进行了挖掘,在经典相关滤波模型的基础上引入流形约束并通过半监督学习方法计算滤波器,提高了相关滤波模型的准确度。同时,为了提高目标特征的表达能力和减少误差信息在目标模板上的累积,这里提出了一种目标模板库的构建和更新方法,模板库会保留跟踪历史上各种不同姿态的目标特征,给每个目标模板设置重要性权重并根据使用频率更新该权重,权重最小的模板会优先被新模板所替换,在跟踪过程中,本方法会自动选择最优的多个模板进行投票,决定目标最终的位置。由于保存了丰富的目标模板和最终的投票机制,本方法可以有效处理目标形变和遮挡严重的情况,提高跟踪算法的准确度和鲁棒性。3)提出了一种基于仿射变换预测的相关滤波目标跟踪方法。针对传统相关滤波模型无法预测除目标位移以外的其他仿射变换的问题,本方法采用从粗到细的跟踪流程,利用长短时记忆网络自动生成相关滤波模型的更新率,用于预测目标的粗糙位移,然后通过一个仿射估计网络来粗糙估计目标当前的姿态变化和位移并进行目标对齐,最后采用对数极坐标变换和相关滤波操作提取与目标仿射变换相关的特征,并通过多层全连接网络来映射得到目标仿射变换参数。本方法把目标跟踪转换为目标仿射变换参数预测问题,相对于传统的基于位移和尺度预测的跟踪方法来说,可以处理更加复杂的目标运动。
杨柳丛[3]（2021）在《雷达与通信系统一体化信号研究》文中提出随着5G技术的发展,信息传输网络环境不断优化,毫米波的实际应用范围越来越广。无线通信技术和雷达技术中越来越多地使用毫米波,从而导致两种技术的频谱冲突,并且无论军事领域还是民事领域,人们越来越追求硬件设备的多功能性。为了有效解决上述这些问题,对多个设备进行一体化设计无疑是一种很好的解决方案。因此,两者一体化共享信号设计意义重大。本文研究了基于正交频分复用-线性调频（Orthogonal Frequency Division Multiplexing-Linear Frequency Modulation,OFDM-LFM）共享信号的一体化方案。首先通过分析OFDM-LFM信号,得知此信号具有对抗子载波间干扰能力强,对抗频率选择性衰落和对抗多普勒频移的特点。之后结合恒包络正交频分复用（Constant Envelope-OFDM,CE-OFDM）技术抑制峰均功率比（Peak to Average Power Ratio,PAPR）的优点,将二者结合,设计了 CE-OFDM-LFM共享信号。此共享信号能够满足一体化设计方案的需求,并通过理论推导和仿真实验分析一体化信号的雷达性能和通信性能。仿真结果表明,相较于OFDM-LFM共享信号,本文一体化信号的归一化三维模糊函数更符合图钉状,速度-距离分辨力更好,同时降低了 PAPR并且有较高通信传输速率。为了进一步降低CE-OFDM-LFM共享信号的峰均功率比,本文改进设计了余数雷达通信一体化算法（Residue Number System-Radar Communication Ingegration,RNS-RCI）,该算法的关键是设计抑制PAPR效果更好的模数集。通过分析发现,模数集元素的取值越小,各个子载波幅值求余叠加后的结果就会越小,PAPR就越低。根据该原则,对现有余数算法模数集进行改进,设计了模数集元素更小的模数集。将模数集元素求余得到的数值用于表示原信号每个子载波的幅值,达到降低PAPR的目的。在此基础上,再对所有余数通道中PAPR进行排序,选择PAPR最小的那路信号进行输出,进一步降低PAPR。仿真结果表明,RNS-RCI算法具有更好抑制PAPR的效果。
李舵,董超群,司品超,何曼,刘钱超[4]（2021）在《神经网络验证和测试技术研究综述》文中研究说明神经网络技术在图像处理、文本分析和语音识别等领域取得了令人瞩目的成就,随着神经网络技术应用到一些安全攸关的领域,如何保证这些软件应用的质量就显得尤为重要。基于神经网络技术的软件在开发和编程上和传统软件有着本质的区别,传统测试技术很难直接应用到此类软件中,研究针对神经网络的验证和测试评估技术十分必要。从有效评估和测试神经网络出发,对神经网络验证和测试技术的研究现状进行梳理,分别从验证技术、基于覆盖的测试技术、基于对抗样本的测试技术、融合传统测试技术等方面进行了归纳和分类。对其中一些关键技术的基本思想和实现做了简明扼要的介绍,并列举了一些测试框架和工具,总结了神经网络验证和测试工作面临的挑战,为该领域的研究人员提供参考。
余蕾蕾[5]（2021）在《Reed-Solomon码的快速算法设计与实现》文中提出Reed-Solomon（RS）码作为一种经典的差错控制编码最早来源于通信编码领域。近年来随着全球数据量的急剧增加,人们对于在相同容错能力下使用比备份策略具有更低存储开销的编码技术日益青睐。RS码由于拥有最优存储效率的特点因此被广泛应用于多种存储系统,比如RAID、Azure、GFS、CEPH等。RS码虽然应用广泛但当前依然面临着新的挑战。在数字通信系统中,RS码对比一些着名的通信编码比如LDPC码、LT码、Raptor码等虽然拥有零接收开销的优势,但是其码率受到有限域大小限制的特点使得它无法应用于无码率码场景（比如多播场景）。在数据存储系统中,大量以RS码为基础的具有局部修复特性或者低修复带宽的变种纠删码（比如局部可修复码、重生码等）近年来被不断开发出来,RS码高的编译码复杂度限制了它们在低延迟存储系统中的应用前景。本文针对于RS码在上述两种应用中表现出的不足分别提出一种快速编译码算法。除此之外,针对可逆线性变换本文也提出了一种高性能的In-Place变换算法。本文的主要创新点和成果罗列如下:1.利用二进制扩展域中的域塔结构使RS码的码长突破原始有限域的大小,进而提出一种基于FFT的低复杂度无码率RS码编译码算法。为了优化该算法的计算效率,FFT的输出调度算法也在本文中被给出。该无码率RS码在给定信道丢失概率的情况下可以将编译码复杂度降低到O（lg k）每信息封包,其中k表示原始信息封包的数量。2.本文研究了 RS码的校验矩阵（范德蒙矩阵）与具有递归结构的Reed-Muller矩阵之间的关系,然后提出RS码校正子的快速计算方法。基于此快速计算方法,RS码校验数在4到7之间的快速编码算法被提出来。理论分析表明该算法编码每个信息比特仅需要3个异或操作。3.由于RS码构建在有限域上,因此研究有限域上的代数操作对于加速RS码的编译码过程具有重要意义。本文基于SIMD技术中SSE指令集加速有限域乘法查表的方法,给出了使用AVX指令集加速有限域查表的优化方法。并且使用降域的方法使有限域F216上的查表效率显着提高。4.RS码的编译码过程本质上是一种线性变换,本文针对可逆线性变换,提出了可用于节省存储空间的In-Place变换算法。该算法基于对流水线友好的高斯消去法,因而相比文献中已存在的In-Place线性变换算法（LS算法）具有更高的执行效率。在大数据猛烈发展而移动设备越来越精巧的当今,该In-Place线性变换算法能够为大规模矩阵-向量乘法减少对大内存数据设备的依赖提供技术基础。
孔庆鑫[6]（2020）在《基于动态二维码的车载信息传输系统研究》文中提出作为目前应用最广泛的矩阵式二维码,QR（Quick Response）码在物流管理、交通出行中发挥了巨大的作用。随着智能驾驶的发展,车载摄像头几乎遍布车身,本课题将车载摄像头与QR二维码结合,可以作为智能驾驶信息传递方式的一种补充。基于动态二维码的车载信息传输系统是以QR二维码为信息载体,以光通路为传输介质的单向传输方式。这种信息传输方式不需要特定的协议或者接口、信号不发散、不需要提前配对或连接、安全性高,仅依靠显示屏和摄像头就可以实现端到端的信息传输。本文从“如何更快更精确的定位识别QR码”出发,系统深入的研究了目前在复杂情况下QR码的定位、校正、识别算法,设计了一种抗不均光照和电子噪声干扰的图像预处理算法。同时,提出了一种基于自身符号特征进行定位,采用K-means聚类剔除冗余干扰点,准确获得二维码四个顶点坐标,可以进行像素级的提取和校正。通过优化QR码定位精度与速度,设计基于二维码的车载信息传输系统,在不同环境下进行了性能分析。实验结果表明,系统可以对复杂背景、光照不均和电子噪声干扰的环境下对QR实现精准快速的定位识别,并在此基础上完成了动态二维码大容量文字信息的传输,在保证实时性的情况下,具有良好的识别率。
夏康立[7]（2020）在《基于无标定视觉伺服的移动机器人位置控制研究》文中进行了进一步梳理随着计算机视觉和机器人技术的发展,视觉传感器由于高信息量、安装便捷等优点,已经被广泛应用于移动机器人领域。移动机器人视觉伺服是指基于视觉反馈信息,直接控制移动机器人运动的方法。传统的视觉伺服普遍依赖于相机参数的标定,难以胜任复杂多变的工作环境,因此,本文设计了基于特征点的移动机器人无标定视觉伺服控制方法,实现移动机器人高精度的位置控制。首先,确定系统总体方案,设计移动机器人平台和无线通讯模块,验证移动机器人接收远程指令时的开环运动控制精度。其次,提出了具有鲁棒性的特征点图案和相应的识别、跟踪算法。针对视觉伺服输入需求,设计包含定位点和编码点的移动机器人特征点。在静态图像中,设计基于轮廓的特征点识别方法,在连续动态图像中,结合Median-Flow跟踪算法实现移动机器人特征点的实时跟踪。实现在复杂图像中对多个移动机器人特征点的高精度识别和快速实时定位,并通过实验验证算法。然后,研究无标定视觉伺服算法,实现移动机器人的镇定和轨迹跟踪控制。为提高相机倾斜情况下的精度,提出了静态深度估计方法,并通过实验验证控制精度。最后,在轨迹跟踪控制的基础上,设计轨迹规划方法。结合目标检测和图像分割实现对场景中障碍物的识别,再通过栅格地图法建立地图,采用A*算法实现移动机器人的避障轨迹规划。研究图像拼接算法,实现移动机器人在两张带重叠区域的图像之间的迁移。通过实验验证避障和迁移轨迹规划算法,实现机器人较大范围的自主运动能力。
吴其华[8]（2019）在《宽带雷达信号间歇采样调制方法及应用研究》文中提出各类先进电子器件的飞速发展使得对波形的灵活调制成为可能,因而信号调制技术已经成为雷达博弈双方关注的重要领域。宽带成像雷达需要在复杂电磁环境中获取目标图像信息,成像雷达对抗设备则需要对目标进行有效的图像特征控制,两者均极大地依赖于对雷达信号在时频空等域上的灵活调制,因此对雷达信号调制方法展开研究具有迫切需求。间歇采样调制通过对信号的低速率交替采样与处理,大大降低了对宽带雷达信号的高速采样要求,具有实现简单、设计灵活等优势,因此在雷达信号处理特别是成像雷达干扰领域得到了广泛关注。在此背景下,本文以间歇采样调制技术为主线,以宽带成像雷达为应用背景,以目标图像获取与特征控制为具体问题,从理论方法与具体应用两个层面对雷达信号间歇采样调制技术展开了系统性的研究。主要内容如下:首先,研究了雷达信号间歇采样调制特性。在分析传统均匀间歇采样调制特性基础上,结合伪随机编码与周期循环编码两种典型编码方式,重点对雷达信号编码间歇采样调制特性进行详细分析。首先,研究了编码间歇采样调制脉冲特性;其次,详细分析了雷达信号特别是线性调频信号（Linear Frequency Modulation,LFM）经过编码间歇采样调制后的特性,给出了信号频谱与匹配滤波输出;最后对于不同编码方式下的间歇采样调制结果进行分析,仿真给出了不同调制参数对调制效果的影响。这部分工作为本文后续研究奠定了理论基础。进而,研究了基于间歇采样调制信号的雷达成像方法。利用编码间歇采样调制灵活的时域编码调控特性,提出了将编码间歇采样调制LFM信号用于实际雷达波形的思路。首先,从时域脉冲流密度、信号频谱、模糊函数、匹配滤波特性等角度将其与完整LFM信号进行比较,证明间歇调制信号在具备LFM信号大时宽带宽积、高多普勒容限等优势的同时,还可大大减少成像采样数据量并具备较好的抗干扰潜力;其次,针对传统脉冲压缩成像处理形成高水平距离旁瓣的问题,利用信号的稀疏特性采用基于压缩感知理论的正交匹配追踪（Orthogonal Matching Pursuit,OMP）算法对目标图像进行重构,得到了目标的高分辨图像;最后,通过实测ISAR数据仿真以及微波暗室实验的方式验证了所提方法的有效性。随后,研究了基于正交间歇采样调制信号的全极化成像雷达目标HRRP合成方法。针对同时全极化雷达对于不同极化通道信号严苛的正交性要求,利用间歇采样调制的脉内时域分集特性,通过对完整信号进行正交编码间歇采样调制的方式得到了在脉内时域上正交的全极化成像信号;为充分利用不同极化通道信息之间的关联性,进一步提出了基于行稀疏性的联合压缩感知全极化同时OMP算法（Fully Polarization-Simultaneous OMP,FP-SOMP）对目标全极化HRRP进行重构,提高了全极化HRRP重构概率以及精度;最后,通过数字仿真以及实测全极化无人机数据实验的方式对所提方法进行了性能分析与有效性验证。最后,研究了基于间歇采样调制信号的成像雷达目标图像特征控制方法。提出了一种基于间歇采样调制的成像雷达有源回波对消方法。该方法利用均匀与编码间歇采样调制的独特特性,针对由于时延偏移、相位估计偏差、能量误差等非理想因素带来的对消信号与雷达回波幅度失配进而使得对消失效的问题,分别通过生成多个逼真假目标或者压制式干扰条带的方式对残留雷达目标图像进行保护,从而提高了回波对消的鲁棒性;提出了一种基于编码间歇采样调制的ISAR目标压制式图像特征控制方法。该方法通过直接对截获到的雷达信号进行快慢时间的联合编码间歇采样调制,形成了沿距离向与方位向扩展的二维压制式干扰条带,有效掩盖了所需保护目标的图像特征。相比于传统的ISAR图像特征控制方法,该方法不需要调制目标散射特性模板,因此提高了干扰信号产生的实时性与可实现性。
李阳[9]（2019）在《基于卷积神经网络与AdaBoost算法的实时行人检测系统研究》文中指出作为目标检测领域的特定课题,行人检测主要研究如何快速准确地从图像或者视频中检测出行人目标,并得到其精确坐标。行人检测的应用广泛,在无人驾驶、智能监控、客流量统计、机器人视觉以及人体行为分析等领域都发挥着重要作用。但由于行人目标形状姿态多样,服饰装扮各异,在不同视角和光照条件下所表现出来的形态不尽相同,并且还可能存在遮挡等情况,致使行人检测任务极具挑战性。目前,相较于其他算法,使用卷积神经网络搭建的行人检测系统通常能够取得更高的检测精度,但对于复杂环境中的小尺寸行人目标,这类系统在检测精度上仍然有待提高。为此,本文在基于卷积神经网络的目标检测系统基础之上进行优化,提出了一种改进型行人检测系统。该系统优化了数据集的预处理过程,并借助一种改进型反馈损失计算方法优化了检测系统的分类网络。此外,针对小尺寸行人目标检测精度低的问题,在系统主体模型之外设计了两种复查子系统,一种使用HOG特征结合自适应增强学习算法,另一种用到了SSD目标检测框架。检测时,通过主系统获得大尺寸行人目标的精确坐标和小尺寸目标所在区域的建议,然后复查子系统实现对小尺寸行人目标的精确定位。改进后的行人检测系统旨在改善大尺寸行人目标检测精度的同时,有效提升小尺寸目标的检测精度。为验证改进算法的可行性与有效性,本文使用了Faster R-CNN和SSD两种目标检测框架搭建行人检测系统的主体模型,同时分别使用Inception网络结构、残差网络结构和深度可分解卷积网络结构搭建系统主体模型的特征提取网络,并结合Caltech和CityPersons行人检测数据集对检测系统进行训练和测试。最终的实验结果证明,改进后的行人检测系统在实时运行的状态下,仍然具备优异的检测性能,并且在实际的应用场景中依然具备很好的检测效果。
齐艺轲[10]（2019）在《存储器抗单粒子效应二维码与RS码的研究》文中进行了进一步梳理随着集成电路工艺向纳米级、高密度、高性能与低成本的发展,其工作频率高、电压低等特性使其易受辐射环境中单粒子效应的影响,并可能使电子系统产生信息丢失、系统故障或失控等现象。研究表明,单粒子效应中的软错误相对于硬错误是影响集成电路的最主要因素,而存储器与组合逻辑电路相比,其一直以来都是集成电路受软错误影响的主要考虑因素之一。在当前集成电路中包含着大量的诸如SRAM、DRAM、NAND Flash等类型的存储器,并且其受软错误的影响随集成电路工艺进步错误模式逐渐由单比特翻转变为多比特翻转。因此,需要采取一定的措施降低单粒子效应对存储器的影响,从而提高电子系统在辐射环境中的可靠性。以纠错码技术为代表的系统级加固技术与工艺级、电路级、版图级加固技术相比,其可操作层面高,不会改变原有的电路工艺并且成本较低容易实现。传统系统级加固技术通常采用汉明码作为加固方案,但随着集成电路工艺的进步这种纠正一位错误检测两位错误的码显然已经不能满足纠错需求,因此需要能纠正更多错误的纠错码作为加固方案。而在保证纠错能力满足需求的同时也应当考虑码率、实际电路面积、功耗、时延等问题,寻求性能上的平衡。针对SRAM存储器设计了一种新型二维纠错码加固方案,原理上将一维信息序列在逻辑上排列成二维形式,基于分块原则计算水平校验位从而尽可能检测更多错误,再通过译码将错误纠正。仿真结果表明新型二维纠错码在纠错能力较强的同时引入了较少的硬件开销,并且可以根据具体应用环境选择合适的构造方式与分块长度,从而提高SRAM在辐射环境受单粒子效应影响的可靠性;针对NAND Flash存储器设计了一种RS（238,234）+RS（180,176）组合码加固方案,此方案以基于页存储整数码字和将信息位与校验位分别放置数据存储区与数据备用区为设计原则,在满足信息大容量存储的同时达到NAND Flash在辐射环境受单粒子效应影响所需的纠错能力,并且在译码阶段的求解关键方程中采用riBM算法以降低关键路径时延,最后通过仿真与性能分析验证了该方案适合于对辐射环境中受单粒子效应影响的NAND Flash进行加固。
二、求解最小码覆盖问题的实验算法（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：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（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。
三、求解最小码覆盖问题的实验算法（论文提纲范文）
（2）视觉单目标跟踪算法研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 缩写、符号清单、术语表 |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 课题背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 视觉目标跟踪问题 |
| 1.2.1 定义 |
| 1.2.2 难点及挑战 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.4 常用数据库及评价指标 |
| 1.4.1 常用数据库 |
| 1.4.2 常用评价指标 |
| 1.5 本文的研究内容及贡献 |
| 1.6 本文的组织结构 |
| 2 目标跟踪综述 |
| 2.1 跟踪流程框架和组成 |
| 2.2 跟踪方法分类 |
| 2.3 特征表达 |
| 2.3.1 传统特征 |
| 2.3.2 深度学习特征 |
| 2.4 跟踪模型 |
| 2.4.1 传统方法 |
| 2.4.2 深度学习方法 |
| 2.5 搜索策略 |
| 3 结合消失判断的长时目标跟踪 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 算法原理 |
| 3.2.1 算法框架及思路 |
| 3.2.2 基础跟踪模型 |
| 3.2.3 基于对数极坐标变换的目标消失判断 |
| 3.2.4 目标重检测 |
| 3.3 实验结果 |
| 3.3.1 实验设置 |
| 3.3.2 超参数影响测试 |
| 3.3.3 当时相关SOTA算法对比 |
| 3.3.4 跟踪结果分析 |
| 3.4 总结 |
| 4 基于图约束核相关滤波和多模板投票的目标跟踪 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 算法原理 |
| 4.2.1 算法框架及思路 |
| 4.2.2 图约束核相关滤波 |
| 4.2.3 基于块循环矩阵的优化算法 |
| 4.2.4 多模板投票机制 |
| 4.2.5 尺度预测 |
| 4.3 实验结果 |
| 4.3.1 实验设置 |
| 4.3.2 严重遮挡下的目标偏移处理 |
| 4.3.3 基准比较 |
| 4.3.4 当时相关SOTA算法对比 |
| 4.3.5 定性分析 |
| 4.4 总结 |
| 5 基于仿射变换预测的相关滤波目标跟踪 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 算法原理 |
| 5.2.1 算法框架及思路 |
| 5.2.2 粗糙位移预测 |
| 5.2.3 仿射变换预测 |
| 5.2.4 离线训练 |
| 5.2.5 在线跟踪 |
| 5.3 实验结果 |
| 5.3.1 实验设置 |
| 5.3.2 模型简化测试 |
| 5.3.3 相关滤波SOTA方法对比 |
| 5.3.4 其他SOTA算法对比 |
| 5.3.5 算法速度对比 |
| 5.3.6 定性分析 |
| 5.4 总结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 本文工作总结 |
| 6.2 未来工作展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间主要的研究成果 |
（3）雷达与通信系统一体化信号研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 论文的主要内容和章节安排 |
| 第二章 雷达通信一体化基础理论 |
| 2.1 正交频分复用-线性调频信号 |
| 2.2 恒包络正交频分复用技术 |
| 2.3 峰均功率比 |
| 2.3.1 峰均功率比定义 |
| 2.3.2 传统降低PAPR技术 |
| 2.3.3 基于余数算法降低PAPR |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于CE-OFDM-LFM的雷达通信一体化设计方案 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基于CE-OFDM-LFM共享信号一体化设计 |
| 3.2.1 系统模型 |
| 3.2.2 CE-OFDM-LFM共享信号设计 |
| 3.3 CE-OFDM-LFM共享信号的雷达性能分析 |
| 3.3.1 CE-OFDM-LFM共享信号模糊函数 |
| 3.3.2 速度模糊函数 |
| 3.3.3 距离模糊函数 |
| 3.4 CE-OFDM-LFM共享信号的通信性能分析 |
| 3.4.1 通信传输速率 |
| 3.4.2 误码率 |
| 3.4.3 峰均功率比 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 雷达通信共享信号峰均功率比优化设计方案 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 降低PAPR的原理 |
| 4.2.1 传统SLM抑制算法 |
| 4.2.2 传统PTS抑制算法 |
| 4.2.3 RNS算法抑制PAPR原理 |
| 4.3 基于RNS-RCI算法的通信雷达一体化优化算法设计 |
| 4.3.1 RNS-RCI算法优化设计 |
| 4.3.2 基于RNS-RCI算法通信雷达一体化优化方案 |
| 4.3.3 系统算法流程图 |
| 4.4 仿真结果分析 |
| 4.4.1 基于RNS-RCI算法的峰均功率比 |
| 4.4.2 通信传输速率 |
| 4.4.3 误码率 |
| 4.4.4 复杂度 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 总结和展望 |
| 5.1 论文工作总结 |
| 5.2 未来工作展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 附录1 缩略语 |
| 附录2 符号说明 |
| 致谢 |
（4）神经网络验证和测试技术研究综述（论文提纲范文）
| 1 神经网络验证和测试 |
| 1.1 神经网络 |
| 1.2 神经网络验证技术和测试技术 |
| 1.3 神经网络验证和测试目的和方法 |
| 2 验证技术 |
| 2.1 精确求解 |
| 2.1.1 SMT |
| 2.1.2 SAT |
| 2.1.3 MILP |
| 2.2 近似求解 |
| 2.2.1 抽象解释 |
| 2.2.2 过度逼近 |
| 2.2.3 对偶或半定规划 |
| 2.2.4 其他技术 |
| 3 基于覆盖的测试技术 |
| 3.1 神经元覆盖 |
| 3.2 MC/DC变体 |
| 3.3 拓展神经元覆盖 |
| 3.4 意外覆盖 |
| 3.5 路径覆盖 |
| 4 基于对抗样本的测试技术 |
| 4.1 白盒方式 |
| 4.2 黑盒方式 |
| 5 融合传统测试技术 |
| 5.1 模糊测试 |
| 5.2 蜕变测试 |
| 5.3 变异测试和符号执行 |
| 6 总结和展望 |
（5）Reed-Solomon码的快速算法设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 差错控制编码概述 |
| 1.2 Reed-Solomon码简介 |
| 1.2.1 基于多项式的码构造 |
| 1.2.2 基于校验矩阵的码构造 |
| 1.2.3 代数运算与SIMD技术 |
| 1.3 Reed-Solomon码的应用 |
| 1.3.1 数字通信系统 |
| 1.3.2 数据存储系统 |
| 1.4 Reed-Solomon码的研究意义与研究现状 |
| 1.5 本文主要内容和贡献 |
| 1.6 本文的组织架构 |
| 第2章 无码率Reed-Solomon码的快速编译码算法 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 准备工作 |
| 2.2.1 有限域的设定 |
| 2.2.2 LHC基底上的FFT |
| 2.3 一种新的无码率RS码 |
| 2.3.1 编码算法 |
| 2.3.2 译码算法 |
| 2.4 复杂度分析 |
| 2.4.1 编码复杂度 |
| 2.4.2 译码复杂度 |
| 2.4.3 复杂度比较 |
| 2.5 FFT的输出调度算法 |
| 2.6 基于SIMD的实现 |
| 2.6.1 基础指令介绍 |
| 2.6.2 有限域F_(2~8)上的查询 |
| 2.6.3 有限域F_(2~(16))上的查表 |
| 2.7 软件实现与性能评估 |
| 2.7.1 码长方面 |
| 2.7.2 丢失概率方面 |
| 2.7.3 封包大小方面 |
| 2.8 本章小结 |
| 第3章 校验数在4到7之间的Reed-Solomon码快速算法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 准备工作 |
| 3.2.1 有限域与校验矩阵的设计 |
| 3.2.2 RM变换及其性质 |
| 3.3 快速编码算法 |
| 3.3.1 快速校正子计算 |
| 3.3.2 编码算法 |
| 3.3.3 译码算法 |
| 3.3.4 举例(14,10) RS码 |
| 3.4 优化与扩展 |
| 3.4.1 编译码优化 |
| 3.4.2 任意校验符号数 |
| 3.5 理论分析 |
| 3.5.1 复杂度分析 |
| 3.5.2 平均操作量 |
| 3.6 软件实现与性能评估 |
| 3.7 本章小结 |
| 第4章 对流水线友好的In-Place线性变换 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 准备工作 |
| 4.2.1 In-Place线性变换介绍 |
| 4.2.2 数据阻塞问题 |
| 4.3 一种新的In-Place线性变换算法 |
| 4.3.1 对流水线友好的高斯消去法 |
| 4.3.2 新的In-Place算法 |
| 4.4 实验模拟与比较 |
| 4.5 两种In-Place算法的误差讨论 |
| 4.5.1 LS算法的舍入误差 |
| 4.5.2 新In-Place算法的舍入误差 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 总结与展望 |
| 5.1 全文总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在读期间发表的学术论文与取得的研究成果 |
（6）基于动态二维码的车载信息传输系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 QR码二值化算法研究现状 |
| 1.2.2 QR码定位算法研究现状 |
| 1.2.3 车载QR码研究现状 |
| 1.3 研究工作 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究难点 |
| 第2章 QR码原理分析及符号结构 |
| 2.1 二维码理论概述 |
| 2.1.1 二维码分类 |
| 2.1.2 二维码条码选择 |
| 2.2 QR码符号结构 |
| 2.3 QR码编码流程 |
| 2.3.1 数据分析与数据编码 |
| 2.3.2 纠错与构造最后4位最终数据码字 |
| 2.3.3 构造矩阵与选择掩模 |
| 2.3.4 格式与版本信息 |
| 2.4 编译码中的差错控制算法 |
| 2.4.1 差错控制技术理论 |
| 2.4.2 差错控制编码 |
| 2.4.3 纠错原理 |
| 第3章 车载QR码信息传输系统 |
| 3.1 系统分析 |
| 3.2 系统设计 |
| 3.2.1 发送端数据帧结构设计 |
| 3.2.2 数据传输中果冻帧筛选机制 |
| 3.3 数据传输机制 |
| 3.3.1 发送端数据分割 |
| 3.3.2 接收端数据组装 |
| 第4章 系统关键技术研究与实现 |
| 4.1 图像预处理 |
| 4.1.1 自适应中值滤波算法 |
| 4.1.2 光噪声滤波 |
| 4.1.3 QR码图像二值化处理 |
| 4.2 QR码识别 |
| 4.2.1 检测位置探测图形 |
| 4.2.2 使用K-means对候选点集群聚类 |
| 4.2.3 判断“回”字位置探测图形顺序 |
| 4.2.4 寻找校正图形 |
| 4.2.5 QR码校正 |
| 4.2.6 铺设采样网格与译码 |
| 4.3 QR码中的RS编译码算法 |
| 4.3.1 RS码介绍 |
| 4.3.2 RS生成多项式 |
| 4.3.3 QR编译码中的差错控制算法 |
| 4.3.4 译码过程 |
| 第5章 测试结果与分析 |
| 5.1 热噪声去噪测试 |
| 5.1.1 主观评价 |
| 5.1.2 客观评价 |
| 5.2 光照均衡测试 |
| 5.3 畸变校正分析 |
| 5.3.1 算法识别正确率 |
| 5.3.2 不同算法性能比较 |
| 5.4 系统动态测试 |
| 5.4.1 实验环境 |
| 5.4.2 系统的传输速率 |
| 5.4.3 传输距离的影响 |
| 5.4.4 显示帧速率的影响 |
| 5.5 停车场景应用分析 |
| 第6章 总结和展望 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 课题创新点 |
| 6.3 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间参加的科研项目和成果 |
（7）基于无标定视觉伺服的移动机器人位置控制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 视觉伺服系统分类 |
| 1.2.1 根据传感器安装位置分类 |
| 1.2.2 根据控制模型分类 |
| 1.3 移动机器人视觉伺服国内外研究现状 |
| 1.3.1 无标定视觉伺服研究现状 |
| 1.3.2 移动机器人视觉伺服应用现状 |
| 1.3.3 分析与总结 |
| 1.4 论文研究内容与组织结构 |
| 1.4.1 本文研究内容 |
| 1.4.2 论文组织结构 |
| 第二章 移动机器人视觉伺服系统构建 |
| 2.1 视觉伺服系统总体方案 |
| 2.1.1 设计目标 |
| 2.1.2 总体方案 |
| 2.1.3 系统硬件组成 |
| 2.2 控制和通讯系统软件设计 |
| 2.2.1 通讯系统软件设计 |
| 2.2.2 电机转速控制 |
| 2.2.3 移动机器人远程控制测试 |
| 2.3 人工特征点设计 |
| 2.3.1 定位点及编码点设计 |
| 2.3.2 线性分组码纠错 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 特征点检测与跟踪算法 |
| 3.1 特征点识别程序方案 |
| 3.2 基于轮廓的静态特征点检测 |
| 3.2.1 图像预处理 |
| 3.2.2 边缘检测 |
| 3.2.3 快速轮廓筛选 |
| 3.2.4 定位点聚类及分配 |
| 3.2.5 编码点识别 |
| 3.2.6 实验结果 |
| 3.3 动态定位点跟踪 |
| 3.3.1 Median-Flow跟踪算法 |
| 3.3.2 实验结果 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 无标定视觉伺服控制算法 |
| 4.1 基于图像的视觉伺服原理 |
| 4.1.1 相机成像模型 |
| 4.1.2 基于图像的视觉伺服 |
| 4.2 无标定视觉伺服算法 |
| 4.2.1 相机参数无关的视觉伺服 |
| 4.2.2 深度估计算法 |
| 4.3 实验结果 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 视觉伺服轨迹规划研究 |
| 5.1 运动轨迹规划 |
| 5.1.1 基于目标检测的障碍物识别 |
| 5.1.2 背景提取 |
| 5.1.3 基于栅格地图的路径规划 |
| 5.2 多相机视场迁移算法 |
| 5.2.1 基于SURF特征的图像拼接 |
| 5.2.2 图像拼接算法优化 |
| 5.3 轨迹规划实验 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士期间取得的学术成果 |
（8）宽带雷达信号间歇采样调制方法及应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 雷达信号间歇采样调制技术发展现状 |
| 1.2.2 成像雷达技术发展现状 |
| 1.2.3 成像雷达目标图像特征控制技术发展现状 |
| 1.2.4 间歇采样调制技术在成像雷达中应用的思路 |
| 1.3 论文主要工作及内容安排 |
| 第二章 雷达信号间歇采样调制特性 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 雷达信号均匀间歇采样调制特性 |
| 2.2.1 均匀间歇采样调制脉冲特性 |
| 2.2.2 均匀间歇采样调制信号特性 |
| 2.2.3 对LFM信号的调制结果 |
| 2.2.4 仿真分析 |
| 2.3 雷达信号编码间歇采样调制特性 |
| 2.3.1 编码间歇采样调制内涵 |
| 2.3.2 伪随机编码间歇采样调制信号特性 |
| 2.3.3 周期循环编码间歇采样调制信号特性 |
| 2.3.4 仿真分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于间歇采样调制信号的雷达成像方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 间歇采样调制LFM雷达信号 |
| 3.2.1 信号组成原理 |
| 3.2.2 与完整LFM信号的比较 |
| 3.3 基于压缩感知的目标图像重构算法 |
| 3.3.1 传统LFM体制雷达成像处理方法的问题 |
| 3.3.2 压缩感知原理 |
| 3.3.3 目标图像压缩感知重构算法 |
| 3.3.4 图像重构处理流程 |
| 3.4 仿真分析与微波暗室实验 |
| 3.4.1 实测ISAR数据验证 |
| 3.4.2 微波暗室实验验证 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于正交间歇采样调制信号的全极化成像雷达目标HRRP合成方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 同时全极化成像雷达正交间歇采样调制信号 |
| 4.2.1 目标全极化测量 |
| 4.2.2 正交间歇采样调制信号 |
| 4.3 基于压缩感知的全极化HRRP重构方法 |
| 4.3.1 正交编码间歇采样调制信号压缩感知重构模型 |
| 4.3.2 单极化OMP重构算法(SP-OMP) |
| 4.3.3 全极化同时OMP算法(FP-SOMP) |
| 4.3.4 全极化HRRP重构流程 |
| 4.4 仿真实验与分析 |
| 4.4.1 数字仿真验证 |
| 4.4.2 实测全极化无人机数据验证 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 基于间歇采样调制信号的成像雷达目标图像特征控制方法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 基于间歇采样调制信号的成像雷达有源回波对消方法 |
| 5.2.1 成像雷达目标图像有源回波对消的挑战 |
| 5.2.2 基于均匀间歇采样调制信号的有源回波对消方法 |
| 5.2.3 基于编码间歇采样调制信号的有源回波对消方法 |
| 5.2.4 均匀与编码间歇采样调制有源回波对消效果比较 |
| 5.3 基于编码间歇采样调制信号的ISAR压制式图像特征控制方法 |
| 5.3.1 图像特征控制原理 |
| 5.3.2 性能评估 |
| 5.3.3 调制参数设计 |
| 5.3.4 仿真结果与分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 论文主要工作 |
| 6.2 论文主要创新点 |
| 6.3 工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者在学期间取得的学术成果 |
| 一、发表论文情况 |
| 二、参与的科研项目 |
| 三、申请专利情况 |
| 四、获得的成果与奖励 |
| 附录A 编码间歇采样调制LFM信号模糊函数推导 |
（9）基于卷积神经网络与AdaBoost算法的实时行人检测系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 注释表 |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 行人检测的研究背景与意义 |
| 1.2 行人检测的研究现状 |
| 1.3 本文的研究内容与组织结构 |
| 第2章 行人检测的相关算法 |
| 2.1 传统特征提取算法 |
| 2.1.1 HOG特征 |
| 2.1.2 DPM算法 |
| 2.2 传统特征分类算法 |
| 2.2.1 AdaBoost算法 |
| 2.2.2 SVM算法 |
| 2.3 卷积神经网络 |
| 2.3.1 前向传播算法 |
| 2.3.2 反向传播算法 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 CNN反馈损失计算方法改进 |
| 3.1 传统CNN的缺陷分析 |
| 3.1.1 对数似然损失函数 |
| 3.1.2 Softmax激活函数 |
| 3.1.3 独热编码 |
| 3.1.4 问题描述 |
| 3.2 优化图像分类卷积神经网络 |
| 3.2.1 分组码标签 |
| 3.2.2 改进型反馈损失计算方法 |
| 3.3 网络模型 |
| 3.3.1 Inception网络模型 |
| 3.3.2 残差网络模型 |
| 3.3.3 深度可分解卷积网络模型 |
| 3.4 仿真实验与结果分析 |
| 3.4.1 数据集 |
| 3.4.2 网络模型参数 |
| 3.4.3 输出维度对CNN性能的影响 |
| 3.4.4 标签的最小码距对CNN性能的影响 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 小目标复查型行人检测系统 |
| 4.1 传统CNN行人检测系统的缺陷分析 |
| 4.1.1 训练集利用不充分 |
| 4.1.2 单一类别的缺陷分析 |
| 4.1.3 小目标检测精度低 |
| 4.2 优化数据预处理 |
| 4.2.1 预处理训练集 |
| 4.2.2 预处理测试集 |
| 4.3 系统主体模型 |
| 4.3.1 Faster R-CNN目标检测框架 |
| 4.3.2 SSD目标检测框架 |
| 4.3.3 分类标签 |
| 4.4 基于AdaBoost和 SSD算法的小目标复查子系统 |
| 4.4.1 AdaBoost辅助分类器 |
| 4.4.2 基于SSD框架的复查子系统 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 实验与性能分析 |
| 5.1 数据集及性能评估方式 |
| 5.1.1 实验平台 |
| 5.1.2 小目标训练集 |
| 5.1.3 性能评估方式 |
| 5.2 系统参数 |
| 5.2.1 Inception网络模型参数 |
| 5.2.2 残差网络模型参数 |
| 5.2.3 深度可分解卷积网络模型参数 |
| 5.2.4 SSD复查子系统参数 |
| 5.3 性能分析 |
| 5.3.1 数据预处理前后的性能对比 |
| 5.3.2 主体模型优化前后的性能对比 |
| 5.3.3 系统综合性能分析 |
| 5.3.4 与经典算法的对比 |
| 5.4 本章小节 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 本文总结 |
| 6.2 后续工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间从事的科研工作及取得的成果 |
（10）存储器抗单粒子效应二维码与RS码的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 辐射环境及辐射效应 |
| 1.2.1 辐射环境 |
| 1.2.2 辐射效应 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 工艺级加固技术 |
| 1.3.2 电路级加固技术 |
| 1.3.3 版图级加固技术 |
| 1.3.4 系统级加固技术 |
| 1.4 存储器受单粒子效应影响错误图样分析 |
| 1.4.1 错误产生机理 |
| 1.4.2 错误图样分析 |
| 1.5 论文主要研究内容及结构安排 |
| 2 纠错码技术 |
| 2.1 纠错码简介 |
| 2.1.1 纠错码的基本概念 |
| 2.1.2 有限域基础 |
| 2.1.3 纠错码分类 |
| 2.2 线性分组码 |
| 2.2.1 基本概念 |
| 2.2.2 生成矩阵与校验矩阵 |
| 2.2.3 伴随式与错误检测 |
| 2.3 常用纠错码 |
| 2.3.1 奇偶校验码与汉明码 |
| 2.3.2 矩阵码 |
| 2.3.3 BCH码 |
| 2.3.4 RS码 |
| 2.3.5 常用纠错码性能分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 二维纠错码加固SRAM存储器的设计 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 新型二维纠错码设计 |
| 3.2.1 错误检测机制与原理 |
| 3.2.2 编码原理与电路设计 |
| 3.2.3 译码原理与电路设计 |
| 3.2.4 错误图样分析与改进设计 |
| 3.2.5 构造方式与分块长度对码字纠错性能的影响 |
| 3.3 实验结果与性能分析 |
| 3.3.1 功能验证 |
| 3.3.2 不同码字性能分析 |
| 3.3.3 新型二维纠错码不同构造方式性能分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 RS组合码加固NAND Flash存储器的设计 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 方案设计 |
| 4.3 RS编译码原理 |
| 4.3.1 RS编码原理 |
| 4.3.2 RS译码原理 |
| 4.4 RS编译码电路设计 |
| 4.4.1 有限域运算单元设计 |
| 4.4.2 RS编码电路设计 |
| 4.4.3 RS译码电路设计 |
| 4.5 仿真结果与性能分析 |
| 4.5.1 编码功能仿真 |
| 4.5.2 译码功能仿真 |
| 4.5.3 性能分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 总结与展望 |
| 5.1 全文总结 |
| 5.2 工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 |
四、求解最小码覆盖问题的实验算法（论文参考文献）
- [1]基于SMT的机组排班问题优化求解[J]. 刘锡鹏,陈寅. 计算机系统应用, 2021(12)
- [2]视觉单目标跟踪算法研究[D]. 郑伟伟. 浙江大学, 2021(01)
- [3]雷达与通信系统一体化信号研究[D]. 杨柳丛. 北京邮电大学, 2021(01)
- [4]神经网络验证和测试技术研究综述[J]. 李舵,董超群,司品超,何曼,刘钱超. 计算机工程与应用, 2021(22)
- [5]Reed-Solomon码的快速算法设计与实现[D]. 余蕾蕾. 中国科学技术大学, 2021(09)
- [6]基于动态二维码的车载信息传输系统研究[D]. 孔庆鑫. 浙江科技学院, 2020(03)
- [7]基于无标定视觉伺服的移动机器人位置控制研究[D]. 夏康立. 东南大学, 2020(01)
- [8]宽带雷达信号间歇采样调制方法及应用研究[D]. 吴其华. 国防科技大学, 2019(01)
- [9]基于卷积神经网络与AdaBoost算法的实时行人检测系统研究[D]. 李阳. 重庆邮电大学, 2019(02)
- [10]存储器抗单粒子效应二维码与RS码的研究[D]. 齐艺轲. 西南科技大学, 2019(11)