传统范畴论与共代数等方法在分析语义行为与描述共归纳规则方面存在不足,应用Fibrations理论对程序语言中索引共归纳数据类型(indexed co-inductive data type,ICDT)进行了研究。通过基变换构造索引Fibration,建立索引Fibration的等式...传统范畴论与共代数等方法在分析语义行为与描述共归纳规则方面存在不足,应用Fibrations理论对程序语言中索引共归纳数据类型(indexed co-inductive data type,ICDT)进行了研究。通过基变换构造索引Fibration,建立索引Fibration的等式函子与商函子等工具,应用伴随性质与保持等式的提升深入分析ICDT的语义行为;以此为基础,构造ICDT上参数化的共递归操作,在Fibrations理论框架内抽象描述具有普适意义的共归纳规则,并以实例分析简要介绍Fibrations理论在ICDT中的应用。与传统研究方法相比,Fibrations理论具有简洁的描述性与灵活的扩展性,可以精确分析ICDT的语义行为,具有高度的抽象性且不依赖特定的计算环境,描述了ICDT具有普适意义的共归纳规则。展开更多
高分辨率的应用需求使得传统的高光谱遥感成像系统面临高速率采样、海量数据存储等难以突破的瓶颈问题,压缩感知理论为传统高光谱遥感所面临的瓶颈问题提供了解决可能。针对高光谱压缩感知成像,提出了一种摆扫型高光谱压缩成像系统,该...高分辨率的应用需求使得传统的高光谱遥感成像系统面临高速率采样、海量数据存储等难以突破的瓶颈问题,压缩感知理论为传统高光谱遥感所面临的瓶颈问题提供了解决可能。针对高光谱压缩感知成像,提出了一种摆扫型高光谱压缩成像系统,该系统采用光栅、柱面透镜、二维编码孔径和线性传感阵列等光电器件,一次曝光中可获取空间像素点的光谱维向量对应的多个压缩采样值。在压缩感知数据重建过程中,为了充分利用高光谱图像的空间相关先验信息,提出了一种空间预测迭代重建算法。实验结果表明,与标准压缩感知重建算法对比,该算法在压缩感知采样率超过0.2时重建图像信噪比可提高10 d B以上。所设计的系统简单易实现,可应用于星载、机载等遥感平台的高光谱压缩成像。展开更多
文摘传统范畴论与共代数等方法在分析语义行为与描述共归纳规则方面存在不足,应用Fibrations理论对程序语言中索引共归纳数据类型(indexed co-inductive data type,ICDT)进行了研究。通过基变换构造索引Fibration,建立索引Fibration的等式函子与商函子等工具,应用伴随性质与保持等式的提升深入分析ICDT的语义行为;以此为基础,构造ICDT上参数化的共递归操作,在Fibrations理论框架内抽象描述具有普适意义的共归纳规则,并以实例分析简要介绍Fibrations理论在ICDT中的应用。与传统研究方法相比,Fibrations理论具有简洁的描述性与灵活的扩展性,可以精确分析ICDT的语义行为,具有高度的抽象性且不依赖特定的计算环境,描述了ICDT具有普适意义的共归纳规则。
文摘高分辨率的应用需求使得传统的高光谱遥感成像系统面临高速率采样、海量数据存储等难以突破的瓶颈问题,压缩感知理论为传统高光谱遥感所面临的瓶颈问题提供了解决可能。针对高光谱压缩感知成像,提出了一种摆扫型高光谱压缩成像系统,该系统采用光栅、柱面透镜、二维编码孔径和线性传感阵列等光电器件,一次曝光中可获取空间像素点的光谱维向量对应的多个压缩采样值。在压缩感知数据重建过程中,为了充分利用高光谱图像的空间相关先验信息,提出了一种空间预测迭代重建算法。实验结果表明,与标准压缩感知重建算法对比,该算法在压缩感知采样率超过0.2时重建图像信噪比可提高10 d B以上。所设计的系统简单易实现,可应用于星载、机载等遥感平台的高光谱压缩成像。
