任意正交变换下的全相位等效FIR滤波器的构造

为减小正交变换滤波法的计算量并扩大滤波范围，将全相位数字滤波概念推广到任意正交变换．在引入重叠基矩阵的基础上，提出了加窗全相位等效FIR滤波器系数向量的计算通式．严格推导出常用的离散傅里叶变换、离散余弦变换和离散沃尔什变换下的全相位FIR滤波系数的具体表达式．仿真实验表明，全相位滤波可消除截断误差，基于正反变换的N阶全相位滤波结构与长为2N-1的全相位等效FIR滤波器完全等价．     

基于IDCT域的加窗全相位数字滤波器

为了改善直接基于逆离散余弦变换（IDCT）域设计的全相位数字滤波器（APDF）幅频特性，推导了IDCT域加窗APDF的设计公式．IDCT域加窗APDF是一种零相位数字滤波器．滤渡器设计实验表明，与加其他窗函数相比．依据此公式设计的基于IDCT域的加凯塞窗APDF能使滤波器达到更好的幅频特性，在相同频率采样点数的情况下．基于IDCT域设计的加凯塞窗APDF和传统频率采样法设计的FIR低通滤波器的幅频特性相比而言，其通带、阻带更平坦，过滤带更窄．     

基于信息熵窗的小波低频子带弱目标图像的增强

采用信息熵窗小波低频子带分析的方法，目的是对缺乏足够能量的低照度和低对比度图像进行增强．选择适合的正交小波函数，可使图像的低频子带大幅度提升，对高频子带适度抑制，在信息熵窗系数的调配下实现了图像的增强处理．在小波重构后，获得了具有清晰边缘和良好对比度的图像．实验表明，采用信息熵窗的小波分析方法来增强弱目标图像能够产生良好的效果，对比度增强效率比传统增强方法提高80％以上．     

非参数计量经济模型的变窗宽核估计

在随机设计(模型中所有变量为随机变量)下,提出了非参数计量经济模型的变窗宽核估计,并利用概率论中大数定理和中心极限定理,在内点处证明了它的一致性和渐近正态性.它在内点处的收敛速度达到了非参数函数估计的最优收敛速度.     

On-line Weighted Least Squares Kernel Method for Nonlinear Dynamic Modeling

Support vector machines （SVM） have been widely used in pattern recognition and have also drawn considerable interest in control areas. Based on rolling optimization method and on-line learning strategies, a novel approach based on weighted least squares support vector machines （WLS-SVM） is proposed for nonlinear dynamic modeling. The good robust property of the novel approach enhances the generalization ability of kernel method-based modeling and some experimental results are presented to illustrate the feasibility of the proposed method.     

基于模型化设计的进近着陆系统多径效应仿真

基于模型化设计的进近着陆系统多径效应仿真是利用准确的电磁散射算法模型来建立机场复杂环境的散射体模型库,通过不同特性散射体(几何尺寸、物理特性等)调用各自有效的算法模型的方法,实现了进近着陆系统开阔场多径效应仿真,并结合IPO算法模型对停靠飞机的多径效应进行了仿真,仿真结果证明了基于模型化设计的进近着陆系统的多径效应仿真方案的有效性。     

缺失数据下局部M-估计的相合性和渐近正态性

在缺失响应变量的不完全数据下,对非参数回归模型进行研究,利用稳健的变窗宽局部线性回归的方法,给出了回归函数m(x)的估计,并证明了局部M-估计具有相合性和渐近正态性.所提出的方法继承了局部多项式回归的优点并且克服了最小二乘方法缺乏稳健性的缺点.并且使用变窗宽提高了所得M-估计的可塑性,使之能成功地处理空间非齐次曲线、异方差性及非均匀设计密度.所得估计的渐近结果为求渐近最优方案以及直接从数据估计最优变窗宽提供了理论基础.     

既有铁路线下顶进整座框架结构

在既有铁路线下修建桥梁,采用了顶桥技术。在顶进过程中,用各种形式的并联梁扣吊轨梁、加固线路,保证线路安全。     

基于Matlab的数字FIR滤波器设计

介绍了有限冲击响应数字滤波器的设计和利用窗函数设计FIR滤波器的方法，以及运用Matlab语言实现低通FIR滤波器的设计。     

基于滚动时间窗的最小二乘支持向量机回归估计方法及仿真

提出了一种基于滚动时间窗的最小二乘支持向量机(LSSVM)回归估计方法．该方法构造了滚动时间窗，利用滚动时间窗内的数据优化建模．模型随着时间窗的滚动进行在线更新，并对滚动时间窗内的数据分配不同的权值以充分利用数据的信息．将基于滚动时间窗的LSSVM回归估计方法应用于软测量建模．进行轻柴油凝固点的预估．结果表明，该建模方法十分有效．