在多带信号完全重构的基础上,推导出一种并行采样多带信号时重构插值函数的确定方法.此方法是根据多带信号的频谱特点将重构插值函数的确定转化为一次线性方程组的求解.通过实例验证了重构插值函数确定方法的有效性,并进一步得出了此方...在多带信号完全重构的基础上,推导出一种并行采样多带信号时重构插值函数的确定方法.此方法是根据多带信号的频谱特点将重构插值函数的确定转化为一次线性方程组的求解.通过实例验证了重构插值函数确定方法的有效性,并进一步得出了此方法获得重构插值函数可保证总采样频率最小.Abstract：Based on the perfect reconstruction of the multi-band signal, a computing method of reconstruction function is described. This reconstructing multi-band signal from parallel sampling. Computing of reconstruction is turned to solving of linear equations. Then the validity of computing method is proven by example, and a result that the reconstruction function assures the least total sampling rate is derived.展开更多
基于代数重构思想,发展了一种新的双界面函数重构方法,并采用双正弦函数构造了双正弦界面重构方法(double sine interface capturing,DSINC).为验证不同界面函数对界面捕捉效果的影响,用数值方法求解了可压缩五方程模型,其中对流项的离...基于代数重构思想,发展了一种新的双界面函数重构方法,并采用双正弦函数构造了双正弦界面重构方法(double sine interface capturing,DSINC).为验证不同界面函数对界面捕捉效果的影响,用数值方法求解了可压缩五方程模型,其中对流项的离散采用五阶WENO(weighted essentially non-oscillatory method)格式,时间积分采用三阶Runge--Kutta方法,通量计算分别考虑了HLL和HLLC方法,而状态方程采用Mie-Gr¨uneisen状态方程.在数值计算中,在界面附近,采用DSINC来获得体积分数的重构,而在远离界面的区域采用WENO格式来获得高阶插值状态.相比采用单界面函数的方法,如双曲正切界面重构方法(tangent of hyperbola for interface capturing,THINC),DSINC方法同样具有界面重构算法简单,在程序中添加方便等特点,两者区别在于,DSINC方法在重构过程中未知函数更易于求解,而无需求解复杂的非线性超越方程,这就使其具有易于向多维扩展的能力.一些典型的两相流动问题,如圆形水柱对流问题,两相三波点问题和激波-界面不稳定性问题等被用作不同界面函数对界面捕捉效果的影响对比.对比分析发现,DSINC与THINC在界面捕捉效果上大致保持一致,并在计算中表现出了较好的稳定性.双界面函数重构思想可以为多相流动界面的代数重构提供了一种新的思路.展开更多
针对当前关于数据流加权最大频繁项集WMFI(weighted maximal frequent itemsets)的研究无法有效地处理频繁阈值和加权频繁阈值不一致情况下WMFI的挖掘问题,提出了完全加权最大频繁项集FWM FI(full w eighted maximal frequent itemsets...针对当前关于数据流加权最大频繁项集WMFI(weighted maximal frequent itemsets)的研究无法有效地处理频繁阈值和加权频繁阈值不一致情况下WMFI的挖掘问题,提出了完全加权最大频繁项集FWM FI(full w eighted maximal frequent itemsets)的概念.为了减少naive算法在处理滑动窗口下完全加权最大频繁项集挖掘时存在的冗余运算,提出了FWMFI-SW(FWMFI mining based on sliding window over data stream)算法.所提出的算法通过基于频繁约束条件的优化策略减少了naive算法中M ax W优化策略的无效调用次数;采用编辑距离比率作为WMFP-SW-tree的重构判别函数,可以有效减少该树的重构次数.实验结果表明FWMFI-SW算法是有效的,且比naive算法更有时间优势.展开更多
文摘在多带信号完全重构的基础上,推导出一种并行采样多带信号时重构插值函数的确定方法.此方法是根据多带信号的频谱特点将重构插值函数的确定转化为一次线性方程组的求解.通过实例验证了重构插值函数确定方法的有效性,并进一步得出了此方法获得重构插值函数可保证总采样频率最小.Abstract：Based on the perfect reconstruction of the multi-band signal, a computing method of reconstruction function is described. This reconstructing multi-band signal from parallel sampling. Computing of reconstruction is turned to solving of linear equations. Then the validity of computing method is proven by example, and a result that the reconstruction function assures the least total sampling rate is derived.
文摘基于代数重构思想,发展了一种新的双界面函数重构方法,并采用双正弦函数构造了双正弦界面重构方法(double sine interface capturing,DSINC).为验证不同界面函数对界面捕捉效果的影响,用数值方法求解了可压缩五方程模型,其中对流项的离散采用五阶WENO(weighted essentially non-oscillatory method)格式,时间积分采用三阶Runge--Kutta方法,通量计算分别考虑了HLL和HLLC方法,而状态方程采用Mie-Gr¨uneisen状态方程.在数值计算中,在界面附近,采用DSINC来获得体积分数的重构,而在远离界面的区域采用WENO格式来获得高阶插值状态.相比采用单界面函数的方法,如双曲正切界面重构方法(tangent of hyperbola for interface capturing,THINC),DSINC方法同样具有界面重构算法简单,在程序中添加方便等特点,两者区别在于,DSINC方法在重构过程中未知函数更易于求解,而无需求解复杂的非线性超越方程,这就使其具有易于向多维扩展的能力.一些典型的两相流动问题,如圆形水柱对流问题,两相三波点问题和激波-界面不稳定性问题等被用作不同界面函数对界面捕捉效果的影响对比.对比分析发现,DSINC与THINC在界面捕捉效果上大致保持一致,并在计算中表现出了较好的稳定性.双界面函数重构思想可以为多相流动界面的代数重构提供了一种新的思路.
文摘针对当前关于数据流加权最大频繁项集WMFI(weighted maximal frequent itemsets)的研究无法有效地处理频繁阈值和加权频繁阈值不一致情况下WMFI的挖掘问题,提出了完全加权最大频繁项集FWM FI(full w eighted maximal frequent itemsets)的概念.为了减少naive算法在处理滑动窗口下完全加权最大频繁项集挖掘时存在的冗余运算,提出了FWMFI-SW(FWMFI mining based on sliding window over data stream)算法.所提出的算法通过基于频繁约束条件的优化策略减少了naive算法中M ax W优化策略的无效调用次数;采用编辑距离比率作为WMFP-SW-tree的重构判别函数,可以有效减少该树的重构次数.实验结果表明FWMFI-SW算法是有效的,且比naive算法更有时间优势.
