摘要：根据Walsh变换与小波之间的联系,在斜变换的基础上提出了一种新的多进制多小波设计思想,改变了传统小波变换中滤波器设计方法的单一性和推导的复杂性,该滤波器组利用斜变换的快速算法生成简单方便。将该方法应用于图像去噪和图像压缩的实验中,实验结果证明该方法的去噪效果和压缩效果要优于传统的DWT,并且去噪效果还要优于文献[6]中提出的多进制多小波。

摘要：利用Walsh-Haar矩阵HKRm+1的递归性以及Walsh序的离散Walsh变换的快速算法,提出了一类特殊的Walsh序的离散Walsh-Haar变换的快速算法.该变换的特殊性在于Walsh-Haar函数系与Haar函数系一样,其演化生成时的伸缩比均为R=2.采用对输入数据奇偶二分及对变换结果数据对半二分,如此对一个KRm+1点的数据经过m+1步加上logK步二分以及若干次调序后,便得到变换结果.本设计方法可用于研究其他序的伸缩比为2的离散Walsh-Haar变换的快速算法.

摘要：Walsh函数在信号处理、图像处理、通信等众多领域有着广泛的应用.Walsh函数系是一个正交而完备的函数系,可以通过多种方法生成这一函数系.其中,Swick提出的复制方法应用最为广泛,该方法以Walsh函数的序码作为复制信息,可以复制出任意给定序数的Walsh函数.其本质是基于向量的处理,不适于类似快速变换等二维信号的处理.Walsh函数系可用Walsh方阵Wk表示.提出了基于Wk的行复制和块复制方法.基于对称性引入复制算子,并发现了一种新序(类Walsh序).利用Kronecker积推导了6种序的Walsh方阵的递推公式并绘制了它们的计算机图像,发现这些图像具有分形意义上的自相似结构.结果表明,基于矩阵的复制是比基于序码的复制更先进的复制方法.前者性能更优,适于快速变换的设计.而且,利用它发现了Walsh函数系的第4种对称的序:类Walsh序.通过分析和比较各种序的计算机图像,得出类Walsh序更适合作为Walsh序的逆反形式的猜想.

摘要：本文利用凝聚函数，构造了一个新的广义精确可微罚函数，并设计了一类具有全局收敛的算法．该算法允许任意初始点，并自动调整罚因子，调整步骤是有限的．新的广义精确可微罚函数不会有“零，一阶病态”发生．

摘要：针对噪声图像的边缘检测问题,提出了一种基于圆邻域和环算子的边缘检测方法.首先,在像素点的一个适当的圆邻域内取若干个同心圆环,将这些圆环上的灰度值按径向进行加权平均,得到该像素点周围一圈各等距点上的平均灰度值,这些灰度值可构成一个周期序列;然后根据Sobel和Prewitt等算子的设计思想,构造出一类高通的环算子,利用离散傅里叶变换计算周期序列与环算子的循环卷积,其最大值则作为像素点是否为边缘点的判据.实验结果表明该算法对于含有噪声的图像具有较强的鲁棒性.

摘要：为了提高平行机调度的精度,提出了邻域搜索算法。数值试验表明了该算法能找到最优解或跟最优解非常接近的近似解。交换下降算法能有效地应用于多种平行机排序问题。

摘要：为了改善Saitou和Nei提出的neighbor-joining进化树算法(SN)及Studier和Keppler的改进算法(SK),降低计算的时间复杂度,设计了一种快速算法.该算法涉及3种技术第一,引入一个线性数组A[N],用于存储距离矩阵每一行的值,以减少许多重复计算;第二,A[i]的值在算法开始时全部计算,在迭代步中间只进行更新3个变化的值;第三,设计了一个紧凑的公式用于计算OTUs之间的边长,并对该公式进行了证明.实验结果表明随着节点数的增多,该算法比SN算法快几十倍到上百倍,比SK算法快2倍以上;在一台桌面计算机上,该算法能在3min左右创建具有2000个节点的进化树.以空间换时间,减少最内层循环的计算量是设计多重循环算法的基本思路.

摘要：1.引言Haar函数和Walsh函数是两类密切相关且十分重要的完备正交函数系,它们不仅在(离散)正交变换及其快速算法设计中起着重要的作用,而且在小波分析中占有重要地位:它们分别对应于Haar小波和Haar小波包.另外,它们还是遗传算法和密码学等涉及布尔函数或离散函数的学科之重要的理论分析工具.

摘要：Walsh-Haar函数系是一种具有良好的全局/局部性质的函数系,与其对应的离散变换是一种正交变换,有着广阔的应用前景。该文给出了离散Walsh-Haar变换及其逆变换的定义,并运用二分技术得到了离散Walsh-Haar变换的快速算法。文中的设计思想和方法可用于研究其它序的离散Walsh-Haar变换和其它的正交变换的快速算法。

摘要：讨论了Walsh函数系的一种序———反Walsh序 (M序 ) ,给出了它的展开式 ;由此 ,通过序码分析设计出 8种M序的快速Walsh变换算法 ,文末还给出了若干算法实现的描述 .