基于希尔伯特-黄变换的小鼠脑电信号相关性分析

研究了小鼠脑电信号的分离问题。由于小鼠脑电信号是由多种不同波段的信号混迭而成的,且不同波段的信号是非平稳、能量差距很大的随机信号,因此对这些脑电信号的分离非常困难。先使用主成分分析(PCA)方法将信号的主要成分提取出来,然后再使用独立成分分析(ICA)在频域上对脑电信号进行分离。接着对分离的脑电信号δ波进行希尔伯特-黄变换。利用希尔伯特谱得到信号的瞬时频率信息,发现δ波的瞬时频率在某些时刻相对于其他时刻非常大。将这些瞬时频率出现异常的时刻,与呼吸信号的波峰出现的时刻进行相关性分析,得出呼吸信号与脑电信号中的δ波显著相关。     

基于改进粒子滤波的微弱目标检测前跟踪算法

研究高速微弱目标的积累检测问题,提出了一种改进粒子滤波的检测前跟踪算法。该算法采用与雷达距离-多普勒图像相匹配的量测数据模型,能克服传统点扩散函数的模型误差。采用“新生”粒子从强度最高的分辨单元集内均匀产生,且按概率对权重最低的部分“存活”粒子用“新生”粒子将其替换的粒子更新策略,在增加粒子多样性的同时缓解了粒子的退化。仿真实验表明,本文算法的检测与跟踪性能要优于标准的粒子滤波算法。     

脉冲双曲型泛函微分方程解的振动性

讨论了具有非线性边界条件的脉冲双曲型泛函微分方程解的振动性质，给出了解振动的充分条件．     

复变函数教学中的一些难点处理

本文针对复变函数教学中的一些难点问题,结合作者实际授课经验,对某些知识点的讲解和安排提出了教学建议。     

脉冲中立型时滞抛物方程解的振动性

讨论具有脉冲的中立型时滞抛物方程解的振动性，并给出了解振动的充分条件。     

基于单快拍空间平滑的多伯努利DOA跟踪算法

针对阵列信号处理中单快拍情况下的多源时变波达方向(direction of arrival, DOA)跟踪问题, 提出了一种基于单快拍空间平滑的多伯努利DOA跟踪算法。首先，利用多伯努利随机有限集(random finite set, RFS)描述状态过程的随机性, 并直接利用从传感器阵列中获得单快拍量测。其次, 采用空间平滑技术对单快拍量测进行处理, 得到伪协方差矩阵, 并进行奇异值分解。最后，用多重信号分类(multiple signal classification, MUSIC)谱函数作为伪似然函数进行多伯努利DOA跟踪。仿真结果表明, 该算法能实时有效跟踪单快拍量测下的时变信源DOA状态, 且能准确估计信源个数。