基于加权二次误差的边折叠简化算法 (2007年)

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简介：
本文提出了一种基于加权二次误差的边折叠简化算法，用于三维模型的高效压缩和显示。该方法通过优化顶点删除过程中的误差计算，有效保持了简化后模型的几何特征与细节信息，在保证视觉效果的同时提高了处理效率。针对许多边折叠网格简化算法在模型进行大规模简化后不能很好地保持原始模型的重要几何特征，从而产生较严重的视觉失真现象的问题，我们提出了两种改进的二次误差测度边折叠方法。定义了两种三角形重要性并将其嵌入到原始Garland的二次误差测度中，使得该测度不仅能衡量距离偏差，还能反映模型局部表面的几何变化情况。实验结果表明，新的算法在大规模简化后仍能保留较多的重要几何特征，并且降低了视觉失真现象的发生。

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基于加权二次误差的边折叠简化算法 (2007年)

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本文提出了一种基于加权二次误差的边折叠简化算法，用于三维模型的高效压缩和显示。该方法通过优化顶点删除过程中的误差计算，有效保持了简化后模型的几何特征与细节信息，在保证视觉效果的同时提高了处理效率。针对许多边折叠网格简化算法在模型进行大规模简化后不能很好地保持原始模型的重要几何特征，从而产生较严重的视觉失真现象的问题，我们提出了两种改进的二次误差测度边折叠方法。定义了两种三角形重要性并将其嵌入到原始Garland的二次误差测度中，使得该测度不仅能衡量距离偏差，还能反映模型局部表面的几何变化情况。实验结果表明，新的算法在大规模简化后仍能保留较多的重要几何特征，并且降低了视觉失真现象的发生。

基于离散曲率的二次误差测度网格简化算法 (2010年)

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本文提出了一种基于离散曲率的二次误差测度网格简化算法，旨在高效地减少3D模型网格数量的同时保持其视觉特征。通过精确计算顶点移除时产生的几何误差，该方法能够自适应地保留模型的关键细节，提供高质量的简化结果。在进行医学图像的三维重建过程中会产生大量的三角面片数据，这严重影响了三维重建的速度。为此，提出了一种基于离散曲率的二次误差度量网格简化算法。该算法通过引入顶点离散曲率来优化代价函数，并利用这个改进后的代价函数作为顶点对合并顺序的标准，从而更好地保留原始模型中的细节特征。同时，通过对模型中关键特征点和特征线权重的调整，在简化过程中能够较好地保持这些重要元素。实验对比分析显示，该算法不仅提升了图像质量，还有效地维护了原模型的独特图形特性。

边折叠算法在Mesh简化中的应用

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本研究探讨了边折叠算法在三维模型网格简化中的应用，通过减少多边形数量来优化模型表现，同时保持其视觉效果和细节。使用基于二次型矩阵的边折叠算法进行网格简化，并通过删除边来实现Mesh简化。该方法已用C++语言在VS2010环境中测试并通过。

基于二次误差修正的DV-Hop改进定位算法 (2014年)

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本文提出了一种改进的DV-Hop无线传感器网络定位算法，通过引入二次误差修正机制，显著提高了节点位置估计的准确性。该方法在保持原有算法低复杂度特性的同时，有效减少了累计定位误差，为大规模WSN应用提供了更可靠的解决方案。本段落介绍了无线传感器网络中的DV-Hop定位算法原理，并分析了该算法误差产生的主要原因。针对传统DV-Hop算法在计算平均每跳距离值时的较大误差以及最终定位精度不足的问题，提出了一种改进型DV-Hop定位算法。改进后的算法通过信标节点进行一次和二次误差修正来调整平均每跳距离值及信标节点的位置偏差区域，从而使得计算出的目标节点坐标更加接近真实位置。仿真结果表明，在不增加额外硬件成本的情况下，该改进方法能够显著提升定位精度。

基于MATLAB的WOLA加权叠加滤波器组算法

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本研究提出了一种基于MATLAB实现的WOLA（Weighted Overlap Add）加权叠加滤波器组算法，有效提升信号处理效率与精度。加权叠加滤波器组在助听器领域应用广泛，是一种独特的声音信号频域处理滤波器结构。它具有实现简单、复杂度低、低延时和低功耗的优点。

基于加权模糊C均值的自动分类图像分割算法(2007年)

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本文提出了一种基于加权模糊C均值的图像自动分类与分割算法，有效提高了图像处理精度和效率。加权模糊c均值算法（wFcM）是一种有效的图像分割方法，但其分类数量需要人工设定。为了提升该算法的自动化水平，本段落提出了一种结合直方图平滑技术进行峰点检测的方法来自动确定图像的分类数，并利用wFcM对图像进行分割。实验结果表明，这种方法能够准确地实现图像分类并合理地完成图像分割任务。

基于自适应的Canny算子边缘检测方法（2007年）

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本研究提出了一种基于图像特性的自适应Canny算子边缘检测方法，能够自动调整参数以优化不同类型的图像处理效果。在使用Canny算子进行边缘检测过程中，梯度图像需要经过模非极大值抑制处理，并通过双阈值提取边缘。然而，在设定这些阈值时通常依赖于人工调整，这导致了不同图像间采用相同阈值的效果存在显著差异，从而限制了Canny算子在实际应用中的灵活性和效果。为解决这一问题，提出了一种基于梯度幅度直方图及类内方差最小化自适应确定高低阈值的方法。这种方法能够根据不同图像的特点自动提取双阈值，无需人工设定参数，并利用模糊控制技术来抽取边缘像素。实验结果表明该方法的有效性。

基于加权二乘法的DV-HOP定位算法

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本研究提出了一种改进的DV-HOP无线传感器网络定位算法，采用加权二乘法优化位置估计，显著提升了节点定位精度和稳定性。针对无线传感器网络中DV-HOP定位算法在精度和误差度方面的不足，在其基础上提出了一种基于加权重值的最小二乘法改进算法。该方法通过考虑锚节点影响力的差异，确定了最小二乘法中的权重值，并结合加权似然估计与三边测量定位技术来计算未知节点的位置坐标。利用Matlab软件作为仿真平台，比较了改进前后两种定位算法在不同比例的锚节点条件下的表现。结果显示，在误差和精度方面，改进后的算法分别提高了5%和4%，并且整体误差低于30%。

基于加权二部图的个性化推荐方法

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本研究提出了一种基于加权二部图的个性化推荐算法，通过优化用户-物品关系网络中的权重来提升推荐系统精度与多样性。针对网络推断(NBI)算法在二部图实现过程中忽略权重的问题,即高评分项目未能得到优先推荐的情况,提出了一种加权网络推断(WNBI)算法的改进方案——加权二部图实现方法。此方法采用项目的实际评分作为用户与项目之间的边权重，并依据该节点权重比例来分配资源，确保了高分值项目能够获得更高的推荐优先级。实验结果显示，在MovieLens数据集上应用WNBI算法后，相较于NBI算法，前者在推荐列表长度不超过20的情况下不仅增加了命中项目的总数目，也显著提升了对高评分项目命中的数量。

差额加权轮询(DWRR)算法

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DWRR（差额加权轮询）算法是一种在网络流量控制中使用的调度机制，它通过为不同数据流分配不同的权重来实现更灵活和高效的带宽管理。差额加权轮询算法的Matlab仿真，输出应包括数据包到达速度、队列发送速度以及数据包平均时延。