基于自适应形态学的跳频信号参数联合盲估计

跳频通信的应用大大提高了军事装备的抗干扰和抗截获能力，使得跳频对抗技术面临严峻的挑战。为解决传统形态学跳频信号参数估计方法中结构元素选择困难问题并提高估计精度，提出了一种基于自适应形态学的跳频信号参数联合盲估计方法。首先，对跳频信号进行短时傅里叶变换获取谱图。然后，从其时间轴投影中获取结构元素尺寸的知识, 设计自适应形态学滤波器抑制谱图噪声, 提取跳频图案初步估计跳频参数。最后, 引入最小二乘估计方法, 对跳频周期和跳变时刻进行精估计。仿真结果表明，此方法能够同时估计出跳频频率、跳频周期和跳变时刻, 不需要其中某一种参数作为先验条件, 在复杂的通信环境也能够保持良好的估计性能。     

基于数据场联合PRI变换与聚类的雷达信号分选

基于脉冲描述字进行雷达信号分选时,传统聚类算法需要预先人工设定聚类中心和聚类数目。针对该问题,提出一种基于数据场理论联合脉冲重复间隔(pulse repetition interval,PRI)变换与聚类的雷达信号分选新方法。首先,依据数据场理论,基于势值大小实现干扰点剔除,而后利用PRI变换算法进行PRI估计,依据PRI估计值将归一化脉冲描述字数据预分类,进而以各类数据集中心间的欧氏距离小于辐射因子为准则进行类别合并,自动得到初始聚类中心和聚类数目,最后通过改进K-Means算法完成聚类分选。仿真实验表明:所提方法能够应对存在频率捷变,重频参差、抖动、参数交叠、局部脉冲丢失的复杂信号环境,分选正确率明显提升。     

一种改进的基于关系的视频数字水印算法

随着网络的繁荣和通信技术的不断发展，多媒体日益成为一种重要的信息载体。由图像发展而来的视频技术与图像有相似之处，但也有其独特的性质，现实生活中，多媒体技术在给人们生活带来方便的同时，也在信息安全和版权所有等方面给人们带来了困扰。数字视频水印技术正是为解决这些难题应运而生，它为数字视频产品的安全流通和版权保护提供了有效的解决方案。本文研究了一种改进的基于关系的数字视频水印算法。该算法结合视频处理以及视频编码压缩原理，采用改进的Arnold置乱变换算法和分块技术，对视频帧YCbCr空间亮度Y分量的DCT系数对进行一系列的置换处理，并将信息水印进行图像分割，采用信息水印和标志水印双重嵌入的处理方法，提高了水印嵌入的信息量和算法的运算速度。仿真实验结果表明：该算法能够保持水印良好的不可见性，对视频编码压缩处理和特殊视频攻击都具有较好的鲁棒性，且能够实现水印的盲提取和随机检测。     

循环流化床锅炉返料器改造分析

本文介绍了循环流化床锅炉以及返料器存在的由于返料阀为高流率、低压头、小风量自平衡回灰阀,返料阀松动风采用一次冷风,使用过程中返料装置的配风管容易出现弯曲变形,返料不均匀造成堵塞的缺陷,返料装置的缺陷影响了锅炉的安全稳定运行,造成了一定的经济损失,为彻底解决此问题,通过对现有返料装置进行了改造,解决返料器堵塞的问题,为锅炉安全、稳定、长周期运行提供了基础保障。     

基于多变量希尔伯特频域模型的癫痫发作预测

癫痫发作具有突发性和反复性,对患者生命安全构成巨大威胁.为了对癫痫发作进行有效地预测,提出了多变量希尔伯特频域模型的癫痫发作预测方法.将希尔伯特边际谱、希尔伯特边际谱的变化方向和希尔伯特加权频率组成一个三维特征向量作为多变量希尔伯特频域模型,输入到支持相量机中,实现癫痫的发作预测,最后采用癫痫发作预测特征方法对预测结果进行评估.实验结果表明:采用多变量希尔伯特频域模型分析方法预测δ波和θ波的癫痫发作,癫痫预测范围在30~45 min,患者有足够的时间采取措施应对;癫痫发作周期在5~10 min,缩短患者等待时间,降低焦虑程度;与多种相关方法进行比较,该方法具有较低的错误预报率和较高的预测敏感度.     

Why history matters to philosophy of physics

Naturalized metaphysics remains the default presupposition of much contemporary philosophy of physics. As metaphysics is supposed to concern the general structure of reality, so scientific naturalism draws upon our best physical theories to attempt to answer the foundational question “par excellence ” viz., “how could the world possibly be the way this theory says it is?” A particular case study, Hilbert's attempt to analyze and explain a seeming “pre-established harmony” between mind and nature, is offered as a salutary reminder that naturalism's ready inference from physical theory to ontology may be too quick.     

改进的非参数 Ce ns us 变换立体匹配算法

针对多数立体匹配算法的相似性测度都建立在像素灰度特性基础上, 无法彻底消除匹配差异性, 易出现歧异性的问题, 提出一种改进的非参数Census变换匹配算法. 该算法通过在传统非参数Census匹配过程中增加局部纹理反差值测度, 引入图像纹理度量的方向性, 使中心像素灰度值不再是唯一决定因素, 改进了匹配模版, 从而有效解决了传统匹配算法的歧异性问题. 实验结果表明, 改进算法是一种有效、 合理的立体匹配方法, 提高了稠密匹配精度.     

联系一些特殊函数的Hilbert型积分不等式及其算子范数表达式

利用权函数方法、实分析技巧和特殊函数的相关理论,建立一个多参数的联系一些特殊函数的Hilbert型积分不等式及其等价式,证明其常数因子是最佳的,并给出其算子范数的表达式.     

取水监测数据的奇异值识别与修正策略

提高水资源监测数据的真实性与完备性是国家水资源监控能力建设的重要内容.本文基于当前国家水资源监控数据的实际统计状况,提出采用小波变换模极大值的方法实现对取用水监测数据的降噪和奇异值的挖掘,并将辨识出的奇异值进行剔除处理后的监测数据序列作为粒子群-最小二乘支持向量机模型的训练样本,进而根据拟合函数对奇异值进行修正的策略.通过对重点取用水户的取用水监测数据进行实证研究结果发现,利用小波变换模极大值可较大限度地保留取用水监测数据的原始信息,并实现对其中变动幅度偏大数据的分离,可有效降噪并观测取用水监测数据的内在变化规律;同时借助相对误差可进一步挖掘监测数据中存在的奇异值,且辨识效果要好于传统统计方法;而粒子群-最小二乘支持向量机模型对取用水监测数据的样本拟合要比普通最小二乘支持向量机、曲线拟合等方法更为有效,运用该方法修正的取用水监测数据奇异值更加符合实际取用水需求的特点.     

求解对流扩散方程的紧致二级四阶Runge-Kutta差分格式

将指数变换u(x,t)=p(x,t)exp(k2εx)应用于一维对流扩散方程,对空间变量x应用紧致差分格式,时间变量t采用二级四阶Runge-Kutta方法,提出了精度为o(τ4+h4)的绝对稳定的差分格式,讨论了稳定性.最后通过数值算例说明该格式的有效性.