流体模拟的压缩感知上采样方法研究

• 作者: 杨旭波 钱宜婧
• 来源期刊: 系统仿真学报
• 学科: 工学
• 关键词: 流体模拟 压缩感知 上采样 稀疏表示 重构算法
• 年，卷（期）: 2015,（7）
• 所属期刊栏目: 建模与仿真理论及方法
• 页码范围: 1426-1434
• 分类号: TP391.9
• 语种: 中文

摘要

在计算机流体动画模拟中,欧拉网格方法是一种比较成熟和常用的模拟方法,但其关键瓶颈在于数据采样环节,受限于传统的Nyquist采样理论,难以缩减流场中的海量数据采样和计算.针对这一问题,基于压缩感知理论,探究流体动画中突破传统数据采样的局限性的方法.通过研究流体速度场数据的稀疏性和可压缩性特征,选取了适合于流体模拟的采样基、压缩基和重构算法,建立流体模拟的压缩感知上采样方法的框架.多种场景下的模拟结果显示,流体模拟的压缩感知上采样方法可以一定程度上恢复得到流场的细节,验证了压缩感知理论在流体动画上应用的可行性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨旭波	上海交通大学软件学院	20	30	3.0	4.0
2	钱宜婧	上海交通大学软件学院	1	1	1.0	1.0