一种复合核的时频分布

从分析时频分布的性质及其对核函数的要求入手，提出了核函数的设计方法和复合核函数的概念。构造了复合核函数的时频分布，并用它对高斯信息进行分析，表现了很好的适应性。     

时频分布的模糊处理及在冲击信号分析的应用

从分析时频分布概念本身的模糊性出发，把Ｃｏｈｅｎ族时频分布的核函数定义为模糊集中的隶属函数，提出对信号时频分布进行模糊处理的方法，并以实例讨论了该方法的适应性及在跌落零件冲南号分析中的应用。     

Hilbert-Huang变换与大地电磁信号的时频分析

将Hilbert-Huang变换引入大地电磁信号的时频分析中,介绍HHT(Hilbert-Huang transform)时频分析原理及方法,给出仿真信号的经验模态分解及其时频分布,并对实测大地电磁信号进行HHT时频处理与剖析.研究结果表明:Hilbert能量谱随时频的具体分布具有很强的非稳态动态变换时频刻画能力;时频谱的时间、频率分辨率不受Heisenberg测不准原理的限制,且其时间、频率分辨率都很高,有很好的时频聚集性;HHT方法能用于描述大地电磁信号的非线性时变特征,是大地电磁信号时频分析的有效工具.     

EEMD和Cohen类联合抑制交叉项的时频特征提取方法

Wigner-Ville分布是一种双线性时频分布,对多分量信号分析存在交叉项干扰.本文提出了一种基于EEMD和Cohen类时频融合算法,该算法采用EEMD算法将信号从频域上分离为若干个固有模态函数之和,再对伪分量之外的各分量进行Cohen类时频变换并叠加,得到信号的时频分布,消除了信号内部各模态函数之间时频分布的交叉项.通过对EEMD和Cohen类时频融合算法进行仿真,与小波分解和Cohen类联合时频算法、EMD和Cohen类联合时频算法的仿真进行比较,结果表明,该算法抑制交叉项效果最好,重构误差最小,同时抑制了噪声对时频特征的干扰.     

Choi-Williams分布参数优化及其应用

提出时频分布信息熵的定义和求法，先对时频分布绝对值，进而计算该分布的信息熵，根据信息熵最小的原则对Choi-Williams分布的参数进行优化，然后用优化的参数计算信号的Choi-Williams分布，得到的Choi-Williams分布能较好地反映信号的时频结构，将该方法应用到齿轮故障的诊断取得了良好的效果。     

Wigner分布在旋转机械故障诊断中应用的研究

机械系统故障信号往往是非平稳的,联合时频分布是对故障信号分析的有力工具,Wigner分布是一种真正意义上的时频分析方法,本文结合Wigner分布的基本特点以及其分析方法与思想重点针对大型旋转机械故障和非平稳信号处理的一些问题进行讨论,同时将运用三维Wigner分布图对旋转机械故障进行分析.     

EMD与CWD结合在暂态电能质量扰动检测中的应用

针对Cohen类二次型时频分布存在的交叉项,提出一种基于EMD与Choi-Williams分布相结合的方法,利用经验模态分解将信号从频域上分离若干个固有模态函数经过去伪后进行Cohen分布的时频变换,将得到的结果叠加重构出原始信号的Cohen类时频分布.仿真结果表明,该方法能有效抑制时频分布的交叉项,保证Cohen分布的时频聚集性,提取扰动特征.     

基于VMD-PWVD的内燃机振动信号时频分析方法

针对Wigner-Ville分布(WVD)在分析多分量信号时交叉干扰项与时频聚集性相互矛盾的问题,提出一种基于变分模态分解的伪魏格纳分布法(VMD-PWVD),以抑制WVD分布中的交叉项。该方法首先对信号进行VMD分解,将信号在频域上进行剖分,得到一组相互独立的具有不同频率的固有模态函数(IMF)分量,然后对每个IMF分量进行PWVD分析,最后把各个IMF分量的PWVD分析结果线性叠加,重构原始信号的时频分布。仿真结果表明,该方法在有效地从频域和时域双向抑制WVD交叉项的同时,又保留了WVD分布法原有的优良特性。将VMD-PWVD应用于内燃机缸盖振动信号的时频分析中,能很好地刻画出不同工况信号的特征信息,各时频分量物理意义明确,是一种有效的时频分析方法。     

变分模态分解与Cohen核结合的时频分布交叉项抑制方法

在非平稳信号时频分析中,使用Cohen核所得时频分布的交叉项抑制与时、频分辨率难以兼顾。针对此,提出一种将变分模态分解(VMD)与Cohen核相结合的时频分析方法。首先对信号进行VMD分解,得到一组具有不同频率成分,相互独立的变分模态函数(IMF)分量;然后对每个IMF分量进行Cohen核时-频变换;再线性叠加重构出原始信号的时频分布。通过仿真分析,结果表明:该方法可以在保持时频分布中较高时、频分辨率的基础上,有效消除交叉项的干扰。     

VMD与Cohen核结合的时频分布交叉项抑制方法

在非平稳信号时频分析中,使用Cohen核所得时频分布的交叉项抑制与时、频分辨率难以兼顾。针对此,提出一种将变分模态分解（VMD）与Cohen核相结合的时频分析方法。首先对信号进行VMD分解,得到一组具有不同频率成分,相互独立的固有模态函数（IMF）分量,然后对每个IMF分量进行Cohen核时-频变换,再线性叠加重构出原始信号的时频分布。通过仿真分析,结果表明：该方法可以在保持时频分布中较高时、频分辨率的基础上,有效消除交叉项的干扰。     

直觉模糊软群与直觉模糊正规软群

在直觉模糊集理论的基础上,引入了直觉模糊软群的概念。讨论了其关于软集的交、并运算的性质,研究了直觉模糊软群的结构特征,提出了直觉模糊软映射下直觉模糊软集的像与原像的概念,最后研究了直觉模糊正规软群的概念及性质。     

一种基于Swin Transformer神经网络的低截获概率雷达信号调制类型的识别方法

本文针对低截获概率（Low Probability of Intercept, LPI）雷达信号调制类型的识别问题提出了一种基于Swin Transformer神经网络的识别方法. 该方法首先用平滑伪Wigner-Ville分布对信号进行时频变换,将一维时域信号变换为二维时频图像,然后使用Swin Transformer神经网络对图像进行特征提取及调制类型识别. 仿真结果显示,该方法具有较强的抗噪声能力,在低信噪比条件下识别准确率高,且具有较强的小样本适应能力.     

基于综合效应的模糊规划方法研究

模糊规划是资源分配、优化决策等众多领域广泛存在的问题,是当今学术界和应用领域的热点研究内容。在分析模糊规划的本质特征以及现有方法的特点和不足基础上,针对目标和约束的综合处理问题,提出了综合效应函数的概念,给出了综合效应函数的公理化体系,建立基于综合效应的模糊规划问题一般求解模式,并结合实例进行了分析,结果表明该方法不仅包容了现有的模糊规划方法,而且可以有效地将决策意识融入求解的过程中,在复杂系统优化、人工智能等众多领域具有较强的应用前景。     

基于模糊值概念网的模糊信息检索研究

在模糊值概念网中,任意两概念间的关联度可用模糊数的任意形式表示,概念间的关系可为模糊正相协或模糊负相协。为了减少模糊推理时间,模糊值概念网可看作是由关联矩阵和关系矩阵组成,关联矩阵中的元素代表概念问的关联度．关系矩阵中的元素代表概念间的关系。使用模糊正相协和模糊负相协可准确地表示用户的查询,增强了模糊信息检索系统的灵活性。将模糊值概念网的结构扩展到互联网,提出了一种基于网络型的模糊值概念网的模糊信息检索方法,在分布式网络中能进行相对较为有效的信息检索。     

极小S-负传递闭包的一个求解方法

主要研究了负传递的性质,利用余蕴涵的概念,给出了有限论域上模糊关系的极小S-负传递闭包的一个求解方法,进一步丰富了模糊关系传递性的对偶性质——负传递性的研究。     

基于水平效应函数的模糊指派求解模型

结合模糊信息结构特征,提出了水平效应函数L(λ)的概念,建立了从整体上集中量化模糊数位置的、具有广泛可操作性的IL-度量方法及IL-度量在水平效应函数L(λ)下的IDθ-不确定度,进而通过引进的零型模糊数推广了著名的匈牙利算法。最后通过一个算例验证了算法的有效性。并在此基础上,利用模糊信息的IDθ-不确定度分析了指派决策的可靠性程度。该讨论为某种意识下的不确定型决策奠定了理论基础,具有较强的可操作性。     

─类Fuzzy模的Fuzzy赋值

讨论Ｆｕｚｚｙ向量空间和Ｆｕｚｚｙ模的有限赋值分布问题．Ｒ．Ｌｏｗｅｎ在１９８０年证明了每个Ｆｕｚｚｙ有限维向量空间仅有有限个Ｆｕｚｚｙ赋值［３］．Ｆｕｚｚｙ模是Ｆｕｚｚｙ向量空间概念的一般化，它是由Ｃ．Ｖ．Ｎｅｇｏｉｔａ和Ｄ．Ａ．Ｒａｌｅｓｃｕ于１９７５年引入的［１］．我们在１９８７年找出了一大类Ｆｕｚｚｙ模，它们具有有限Ｆｕｚｚｙ赋值分布的性质［５］．经研究，进一步得到Ｆｕｚｚｙ模具有有限Ｆｕｚｚｙ赋值的充要条件，并介绍了一种求出这些Ｆｕｚｚｙ赋值的计算方法．     

不精确概念的表示理论（Ⅰ）定义与基础知识

本文提出了一种用模糊集的截集来表示抽象知识库中不精确概念的方法，讨论了这种表示的基本性质和拓扑特征。据此文建立起的模糊表示理论对讨论抽象知识的简化与扩张，知识的核以及在机器学习的应用中起着关键作用