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基于全变差重构算法的数字全息研究被引量：2: 2014年; 为了消除传统算法对数字全息重构过程中会出现0级像、共轭像干扰的问题,将压缩感知理论与数字全息图再现相结合,提出了基于全变差的两步迭代收缩阈值重构算法(TwIST),并应用于数字全息图压缩感知全息图重建。TwIST算法根据重构成分的特点增加正则约束,对相应的形态进行调整,在满足全变差最小的特性的基础上进行重构,提高了重构全息图的质量。结果表明,TwIST算法可以对数字全息图稀疏重建,利用35%的部分全息图数据进行图像重构,重构图像峰值信噪比为36.46dB,且没有0级像和共轭像等干扰。该研究结果对实现计算全息的实时性具有重要的意义。; 简献忠周海乔静远李莹王佳; 关键词：全息压缩感知计算全息数字全息图

基于细菌菌落算法的电力系统无功优化被引量：4: 2014年; 电力系统无功优化具有非线性,多控制变量,多约束条件,连续变量和离散变量混杂的特点,针对现有算法或容易陷入局部最优解或收敛速度慢的缺点,提出了一种细菌菌落(bacterial colony optimization,BCO)优化算法,将BCO优化算法首次应用于电力系统无功优化问题。BCO算法将问题的解空间视为细菌培养液,在其中放置单个或少量细菌个体,模拟细菌菌落的生长进化过程,该算法本身具有进化机制,并且提出了一种新的结束准则。BCO算法通过繁殖适应度高的个体,死亡适应度低的个体,可以尽快的获得适应度更优的个体,从而可以避免算法陷入局部最优解,同时也加快了收敛速度。用BCO算法对IEEE14节点标准测试系统进行无功优化计算,实验结果表明,细菌菌落(BCO)优化算法较其他算法具有较强的全局寻优能力,且收敛速度快,鲁棒性好,可以作为求解电力系统无功优化问题的一种新途径。; 简献忠李莹周海乔静远王佳; 关键词：电力系统无功优化

三维点云物体频谱获取方法被引量：4: 2014年; 为了简化三维物体计算全息数据和加快计算时间,提出了一种三维点云物体频谱获取方法.在分析频谱获取方法模型的基础上,由不同视角的投影图像(视图)与对应的平面波因子相乘积分的方法得到了三维点云物体频谱;介绍了视图获取算法,使用Matlab并行计算得到了一个三维‘鸟’的视图序列;根据实际物体频谱分布情况,采用高阶高斯概率分布减少视图获取数量;通过视图序列得到三维物体的频谱,采用傅里叶逆变换得到物空间内一个平面的复振幅分布,将其衍射一段距离,编码为菲涅尔全息,并进行了模拟再现和实验验证.模拟再现和实验结果表明:只需要原总视图的17.75%可以获得高质量的再现效果,验证了频谱获取方法的可行性及视图获取简化模型的正确性.所获取的三维物体频谱可以通过一定方式编码成多种全息进行三维显示,拓宽了该频谱获取方法的应用范围.; 简献忠周海杨鑫侯乐鑫郭强; 关键词：全息计算全息傅里叶变换视图

应用于电能质量的压缩感知稀疏基的研究被引量：1: 2014年; 为了解决基于傅里叶变换基的压缩感知对电能质量干扰信号压缩采样丢失时变信息的问题,本文进行了基于小波变换基的压缩感知电能质量研究。首次提出采用不同小波基的小波变换基作为稀疏基,来提高压缩感知对电能质量干扰信号的重构效果,为电能质量研究提供了一种新的研究方向;并通过实验仿真对比了基于傅里叶变换基和基于小波变换基的压缩感知重构效果。在压缩感知重构算法分别采用正交匹配追踪算法和压缩采样匹配追踪算法下,仿真结果表明,压缩感知应用于电能质量时,基于小波变换基的压缩感知重构效果优于基于傅里叶变换基的压缩感知重构效果;当压缩采样比是20%,稀疏基采用db3小波变换基时,均方误差均低于0.1%,良好地完成了原始电能质量干扰信号的重构。; 范建鹏简献忠周海严军郭强; 关键词：电能质量压缩感知小波变换

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周海