无迹卡尔曼滤波（UKF）是重要的非线性滤波方法。无迹卡尔曼滤波方法是通过一组代表着均值和方差分布的采样点来对非线性系统进行非线性计算，在不对非线性方程线性近似的条件下，达到线性卡尔曼滤波器的滤波性能。文中在机动目标选定运动模型和滤波算法的基础上，对机动目标的运动作了仿真实验。从仿真分析中可以看出，无迹卡尔曼滤波在跟踪方面有很高的精度，与传统的扩展卡尔曼滤波算法相比较，无迹卡尔曼滤波算法有较小的跟踪误差。
2022-11-16 23:38:54
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分析联合变换相关器(JTC)光学加密系统解密图像噪音大、质量差的原因，提出一种非线性JTC 光学加密系统。将JTC 加密图像除以密钥功率谱作为新加密图像。一方面，新加密图像能够消除密钥傅里叶谱振幅分布不均匀引起的噪音，提高解密图像质量。仿真结果表明，Lena 图像的消噪音解密图像和原始图像的相关系数可由0.4104增加到0.7190，均方根(RMS)从0.8154减小到0.7089。二值文本图像的消噪音解密图像和原始图像的相关系数由0.8458 增加到0.9785，RMS 从0.6887 减小到0.4583；另一方面，新加密图像能抵御唯密文攻击(COA)算法的攻击，仿真结果表明，利用COA 算法能从JTC 加密图像恢复出高质量的原始图像信息，但不能从新加密图像恢复出任何原始图像信息，有效提高JTC加密系统的安全性。
2022-11-15 21:52:11
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一个理想的放大器，其输出信号应当如实的反映输入信号，即他们尽管在幅度上不同，时间上也可能有延迟，但波形应当是相同的．但是，在实际放大器中，由于种种原因，输入信号不可能与输入信号的波形完全相同，这种现象叫做失真．
放大器产生失真的原因主要有2个：
① 放大器件的工作点进入了特性曲线的非线性区，使输入信号和输出信号不再保持线性关系，这样产生的失真称为非线性失真．
② 放大器的频率特性不好，对输入信号中不同频率成分的增益不同或延时不同，这样产生的失真成为线性失真．
非线性失真产生的主要原因来自2方面：① 晶体管等特性的非线性；② 静态工作等位置设置的不合适或输入信号过大．由于
2022-11-10 18:49:53
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这里将加载iris数据集，创建一个山鸢尾花（I.setosa）的分类器。
# Nonlinear SVM Example
#----------------------------------
#
# This function wll illustrate how to
# implement the gaussian kernel on
# the iris dataset.
#
# Gaussian Kernel:
# K(x1, x2) = exp(-gamma * abs(x1 - x2)^2)
import matplotlib.pyplot as plt
import nump
2022-11-10 16:19:10
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对于强激光在非线性各向同性介质中的光束自聚焦现象得出的矢量波方程模型,使用自适应跟踪传输光束的算法程序进行了数值计算。数值计算显示,在光束自聚焦过程中,光波的轴上峰值强度是逐渐衰减的,且在传输过程中具有一定的空间周期性。得出了在自聚焦过程中没有光束崩溃的结论。
2022-11-08 16:11:41
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