上扬子石炭纪锶碳同位素和微量元素铝与海平面变化的关系

研究表明海相碳酸盐锶、碳同位素与海平面变化有一定的相关关系,其中碳同位素反应灵敏。此外,微量元素Al的变化也是海侵海退旋回的良好标志。     

未知调制阶数的MPSK信号信噪比估计算法

在未知MPSK信号调制阶数 ,未知接收码元序列条件下 ,提出一种基于高阶累量的可同时实现MPSK信号调制类型的初步分类和比较的精确的信噪比估计算法。计算机仿真结果表明 ,给定适当长度的观测数据 ,在很大的信噪比范围内 ,该算法可达到很高的估计精度。最后讨论了进一步提高信噪比估计精度的方法。     

核的最近邻算法及其仿真

为了提高近邻法的分类性能,提出了核的最近邻算法。通过mercer核,将样本映射到高维特征空间,再用近邻法分类。核映射改善了样本的空间分布,突显了样本的类别特征,从而提高了分类的性能。给出了核近邻算法的判决过程。对于人工数据和入侵检测数据的仿真显示,核近邻分类方法的分类性能优于传统的最近邻分类法。     

基于空间聚焦的到达角估计

提出了基于空间聚焦的宽带信号到达角(DoA)估计算法。该算法利用对称阵子和双线性变换将多个宽带信号聚焦至各自的瞬时频率,再通过傅里叶变换,在信号的各自瞬时频率上构造相关矩阵,由此构造MU-SIC空间谱,即可获得信号的DoA。该算法是先频域区分信号,再DoA估计,即采用了分维处理的方法,可实现信号频率-DoA的自动配对,避免了宽带信号DoA估计的(ω,θ)模糊问题。给出了两种实现空间聚焦的对称阵列结构。计算机仿真结果表明算法是正确的。     

基于重复训练提高SVM识别率的算法

持向量机 (supportvectormachine ,SVM)作为一种新的模式识别算法 ,在许多模式识别问题上表现出了良好的识别性能和推广能力。和其它模式识别方法一样 ,如何进一步提高识别率一直是研究的热点。通过分析SVM的分类机理 ,提出了一种基于重复训练的SVM算法。该算法以较小的训练代价 ,通过提高支持向量在样本中的比例 ,提高了SVM的识别性能。基于重复训练的SVM算法为提高识别率提供了一种新的思路 ,也为SVM算法的自学习奠定了基础。     

基于数字图像处理的信号时频分布精度改善方法

提出了利用数字图像处理技术对信号时频表示结果进行处理的方法。该方法通过时频平面的平滑滤波、阈值处理与时频分布脊线提取等算法,能够在抑制噪声的同时,得到具有高度聚集性的时频分布。相对于信号的模糊域处理和计算核选择方法,该方法不需要关于信号的先验知识,其结论可以为多信号环境中信号区分、描述与参数识别提供依据,同时可以应用于宽带信号的到达角估计。相应的仿真结果验证了该方法的有效性。     

570矿区的水-岩同位素相互作用

文章研究５７０矿区流纹岩和花岗斑岩的氧同位素分布规律，探讨了水－岩氧同位素相互作用的地质意义，用缓冲开放系统模式估计了水－岩相互作用的持续时间。     

利用子带提取改善信号检测能力

对低截获概率(LPI)信号和低观察率目标检测的要求越来越高,在低信噪比下检测信号的方法也越来越受到关注。提出了一种基于小波变换的信号子带提取方法。在周期谱估计之前用小波进行信号分解,确定信号所在的子带,从而达到去噪的目的。同时提出相关法与周期谱估计相结合的方法,并证明该方法可进一步改善信号的检测能力。以电视发射信号的无源相干定位系统的回波信号和相位码信号为例进行了仿真实验。仿真结果表明,这种方法能在-21dB信噪比(电视信号)和-24dB信噪比(相位码信号)下检测出信号。     

带限MPSK信号的调制分类

提出了一种带限MPSK信号调制分类算法,对截获接收机输出的带限MPSK信号在未知载波频率的情况下,通过对延迟乘积信号进行分析处理,利用小波变换提取其码元跳变点,进而得到与原信号调制类型一致的复基带信号序列。并利用此基带序列的高阶累积量构造分类特征不变量,在宽信噪比范围内实现了带限MPSK信号的调制分类。理论分析和实测信号处理证明了提出算法的有效性。     

基于熵的入侵检测特征参数选择

传统入侵检测的特征选择方法不但与评估数据的统计特性有关,还与检测算法有关。提出了一种独立于检测算法的入侵检测特征参数选择方法。该方法以入侵检测模型为基础,信息熵为准则。仿真结果显示出用所选特征参数进行检测,不但保证了检测的正确率,而且提高了检测速度,减小了内存资源的占用。