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                题名自适应步长的Alpha?shape表面重建算法
                    被引量:11
            
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                            作者
                                李世林
                                李红军
                
            
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                    机构
                    
                            北京林业大学理学院
                    
                
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                出处
                
                
                    《数据采集与处理》
                    
                            CSCD
                            北大核心
                    
                2019年第3期491-499,共9页
            
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                        基金
                        
                                    国家自然科学基金(61372190)资助项目
                        
                    
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                    文摘
                        三维物体表面重建在现代临床医学、场景建模和林业测量等方面有着重要应用价值。为了更好地理解三维物体表面形状,本文先介绍了三维空间离散点集的Alpha形状的相关概念。在分析表面重建的Alpha-shape算法的基础上,本文提出一种自适应步长的Alpha-shape算法。通过kd-tree和k近邻平均距离来动态更新α值,使得算法在处理点集密度较大的区域时也能以较少的遍历次数进行表面重建,从而改善了重建效果并提高了算法运行效率。大量随机数据和现实三维采样数据的实验结果表明,本文提出的改进算法与原始算法相比,能大幅度地提高运行效率。
                        
                    
            
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                    关键词
                    
                            表面重建
                            Alpha形状
                            k近邻平均距离
                            Alpha-shape算法
                    
                
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                    Keywords
                    
                            surface reconstruction
                            Alpha shape
                            average distance of k-nearest neighbors
                            Alpha-shape algorithm
                    
                
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                    分类号
                    
                            
                                
                                    TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]                                
                            
                            
                                
                                    TP311
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]                                
                            
                    
                
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                题名BICM-ID中一种新的8PSK星座映射
            
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                            作者
                                田心记
                                李亚
                                张延良
                
            
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                    机构
                    
                            河南理工大学计算机科学与技术学院
                    
                
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                出处
                
                
                    《计算机工程》
                    
                            CAS
                            CSCD
                    
                2012年第23期263-265,共3页
            
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                        基金
                        
                                    国家自然科学基金资助项目"基于非线性度量的复杂工业过程多模型分解及一体化控制方法研究"(61104079)
                        
                    
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                    文摘
                        在比特交织编码调制及迭代译码(BICM-ID)系统基础上,设计一种8PSK调制星座映射方法。该方法以映射符号之间的平均近邻汉明距离为设计准则,将8PSK调制的符号分为2组半径和相位不同的QPSK调制的映射符号,通过调整半径减小星座映射符号之间的平均近邻汉明距离。性能分析和仿真结果表明,与其他BICM-ID中的8PSK星座映射相比,在低信噪比下,该方法的误比特率更低。
                        
                    
            
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                    关键词
                    
                            比特交织编码调制
                            迭代译码
                            平均近邻汉明距离
                            低信噪比
                            星座映射
                            误比特率
                    
                
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                    Keywords
                    
                            Bit Interleaved Coded Modulation(BICM)
                             Iteratively Decoding(ID)
                             average near neighbor hamming distance
                             low SNR
                             constellation mapping
                             bit error rate
                    
                
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                    分类号
                    
                            
                                
                                    TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]                                
                            
                    
                
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