基于小波和分形理论的多径衰落信号分析

首次将小波理论和分形理论相结合来分析多径衰落信号，从多径衰落信号产生的动力学机制出发，指出了多径衰落信号具有分形的特征，进一步研究多径衰落信道的多重分形特性，分析并指出了多重分形维数是描述无线信道传播特性的重要参数，根据多径衰落信道参数突变，首次指出了多径衰落信号具有局部奇异性，其局部奇异性对信道参数估计和信号重构有着重要的作用，中提出了短时网格分形维数的定义和给出了其计算的详细算法，用Lipschitz指数来表征局部奇异性，利用小波检测多径衰落信号奇异性和信号重构。仿真实验结果表明：小波重构后信号具有很好去噪性能；多径衰落信号不同尺度下小波变换系数具有自相似性，论证了多径衰落信号的分形特性，不同移动速度时多径衰落信号的多重分形特性仿真实验表明：随着移动速度增大，其短时网格分形维数也变大。     

多径衰落信号的分形时序特性研究

通过对多径衰落信号本质的分析,讨论了这种信号的分形特征．多径衰落信号的形成过程是一个有限扩散凝聚模型（ＤＬＡ） ．将分形理论应用于多径衰落信号的研究,在传统的信号时序分析方法基础上,提出了一种分析多径衰落信号的新途径及其分形维数的计算方法．仿真结果表明,这种新途径和方法具有简便、准确的优点．     

多重分形表面的吸附模型

讨论了吸附剂表面的多重分形特征并进行了描述,并在分形吸附模型的基础上提出了多重分形吸附模型,对其进行了分析、讨论。多重分形吸附模型能很好的解释压力区间不同,测得分维值不同的原因,并更具普适意义。     

WCDMA中基于分形插值的信道估计方法

为改进第3代移动通信标准WCDMA中基于时分复用导频符号辅助的信道估计问题,将分形理论引入多径衰落信道的描述．在多径衰落的分数布朗运动模型的基础上,提出一种利用两个连续时隙的导频符号估计出的信道参数进行分形内插的信道估计方法．与传统方法相比,该算法充分考虑了在高速运动及深度衰落的情况下信道参数快速变化的因素,使系统能更准确地估计衰落信道的参数,其性能在高速信道下优于原有算法,且可以自适应地跟踪信道衰落的变化．仿真结果验证了采用该方法的Rake接收机性能．与传统的随机模型相比,新的分形信道模型能更好地刻画出多径衰落的行为．     

一种基于sEMG信号多重分形的肌肉疲劳特征分析方法

针对由表面肌电信号(sEMG)非平稳、非线性、自相似性等复杂特性导致的肌肉疲劳估计不准的问题,提出一种基于sEMG信号多重分形降趋移动平均法(MFDMA)的肌肉疲劳特征分析方法。首先,利用MFDMA方法对采集的sEMG信号、洗牌信号和高斯白噪声信号进行非线性动力学分析;其次,利用MFDMA方法计算sEMG信号的多重分形谱宽度、Hurst指数变化差值、概率测度值和峰值奇异指数4种多重分形特征;最后,利用t-检验法分析肌肉疲劳与非疲劳状态下的多重分形特征的显著差异性。结果表明,MFDMA方法能够描述sEMG信号的多重分形行为,谱宽等多重分形特征在肌肉疲劳与非疲劳状态下具有显著性差异。所提方法能够可靠表征运动性肌肉疲劳,可为肌肉疲劳识别模型建构、康复医学研究提供特征参考。     

基于分形插值函数重构的网络流量多尺度结构研究

根据网络流量的非线性特征,及分块分形插值函数能模拟分形信号的优点,对震荡类型不同的两类流量重构,发现其对不同尺度流量拟合误差都很小,提出将该方法用于在很大尺度范围内的网络流量多尺度结构研究.进一步研究采用分块FIF重构的信号与原信号在多分形、能谱等分形特性和统计特征方面的保持能力;通过对信号FIF重构过程的分析,讨论了分块FIF构造过程与重构信号的多分形多尺度结构间的关系.提出分块FIF方法是基于流体技术研究网络流量多分形多尺度结构的有效工具.     

基于多重分形的齿轮故障特征提取方法

为提取齿轮的故障特征,提出利用多重分形谱参数来表征齿轮振动信号特征的方法.运用多重分形理论对实测的齿轮振动信号进行分析,计算了振动信号的多重分形谱参数,并对齿轮振动信号多重分形谱参数的变化规律进行了研究.结果表明:齿轮工作状态不同,振动信号的多重分形谱参数△a、△f及fmax发生明显变化.当齿轮出现断齿故障时,△a、△f和fmax均显著增大.多重分形谱参数可定量刻画振动信号的特征,成功识别齿轮断齿故障.     

湿式离合器磨合过程的多重分形谱预测

针对湿式离合器试验过程中磨合状态的预测问题,结合试验过程中摩擦转矩信号的几何结构特征,提出利用多重分形谱及其参数来预测磨合状态的新方法。阐述了基于盒计数法计算多重分形谱的方法;给出了多重分形谱参数的定义及其与摩擦转矩信号之间的内在联系;利用多重分形谱及其参数对某型号湿式离合器磨合过程的摩擦转矩信号进行分形表征。分析结果表明：多重分形谱及其参数能够定量地刻画试验过程中摩擦转矩信号的几何特征,并且随着磨合过程的进行,谱宽、最大最小概率子集分形维数差及谱偏斜度都呈现逐渐减小趋势,而最小奇异指数则呈现逐渐增大趋势。因此,利用试验中摩擦转矩信号的多重分形谱能够有效地预测湿式离合器的磨合状态。     

基于多重分形的混凝土重力坝水平位移波动分析

为了更好地掌握大坝变形的长期行为和演变规律,在考虑位移与环境量相关性的前提下,将多重分形理论应用到大坝变形实测数据分析中。以某混凝土重力坝的变形分析为例,利用多尺度滑动时间窗消除由传统多重分形子区间划分产生的伪波动,通过多重分形去趋势相关性分析法(MF-DCCA)刻画位移与环境量相关性的多重分形特征,进一步利用多重分形非对称去趋势相关性分析法(MF-A-DCCA)分别对位移原序列、正趋势、负趋势进行波动性、非对称性和长程相关性分析,从位移整体波动和局部趋势两个层面描述了位移在环境量影响下的多重分形特征。分析结果表明,坝体变形性态较好,且位移多重分形特征受环境量影响明显,其中库水位的变化是导致该混凝土重力坝水平位移多重分形特征的主要原因。     

酒鬼酒股票收益率序列的多重分形特征

运用多重分形消除趋势波动分析法,研究湘西酒鬼酒上市公司股票收益率的多重分形特征可知,股票收益率序列在不同尺度上均具有多重分形特征,验证了分形市场的假说.进一步运用相位随机替代法与随机重构法,对不同时间尺度上多重分形特征的动力原因进行分析可知,在小时间尺度上长期持续性占主导作用,而大时间尺度上尖峰胖尾与长期持续性共同作用导致多重分形特征的产生.     

基于统计信道模型的MIMO多天线系统性能研究

由于多径效应的存在,MIMO无线传输系统的性能很大程度上取决于衰落信号空间相关性.研究基于统计的传输信道模型,及在此模型下MIMO多天线系统的接收性能.在理想基站天线结构下,用户终端(UT)的波达信号方位功率谱(APS)模型可应用到Kronecker MIMO信道模型中.研究在Kronecker MIMO信道模型中方位功率谱对MIMO分集和多天线系统性能的影响.数值仿真结果表明:此统计信道模型下的参数估计符合理论和经验;提出的统计信道模型及分析法扩展了以前的MIMO信道模型建模,降低了计算和分析的复杂度.     

语音信号非线性特征的研究

随着研究的深入,语音信号的非线性特征逐渐被人们发现,传统的基于分段线性的语音信号处理方法存在局限性,因此用非线性方法对语音信号进行处理对于提高处理质量相当重要。文章介绍了非线性理论在语音信号处理中的一些应用,首先采用延时相图法重构语音的混沌吸引子,然后用分形维数、Ｌｙａｐｕｎｏｖ指数等非线性动力学参数反映语音信号的非线性特征,设计计盒维数算法并行运用于语音分割,最后根据语音信号时域波形分形结构设计     

基于广义维数与优化BP神经网络的刀具磨损量预测

根据多重分形理论,采用改进的盒计数法计算了切削加工过程中声发射(AE)信号的广义分形维数,得到了不同刀具磨损状态下AE信号的广义维数谱,分析了广义维数与刀具磨损量之间的关系.以广义分形维数以及切削加工参数为特征,进行归一化处理后作为BP神经网络输入向量;采用遗传学算法,对BP神经网络的初始权值和阈值进行了优化,利用优化后的神经网络对刀具磨损量进行预测.测试结果表明,该方法可以较精确地预测刀具磨损量,平均预测误差为001mm.     

分形准全息图像及其生成方法研究

提出了一种新型分形准全息图像,并采用基于多尺度Ｈｕｒｓｔ参数的自相似图像模型及模拟方法、基于分形超纹理模型的自然景物模拟方法和基于超复数系的分形迭代方法来生成分形数字准全息图像     

一种新的小波分维数及其在钻头磨损监测中的应用

根据小波变换与分形理论在认识事物的本质上都是基于从总体向局部、从宏观向微观的自相似原理,提出一种以小波作为标尺来定义分维数的思想,从而建立了一种以信号的绝对和作为度量参数的小波分维数。对钻头整个磨损历程中钻削力信号小波分维数变化规律的研究表明:运用小波分维数可更加有效地刻画信号的本质特征,钻削过程扭矩和轴向力信号小波分维数的变化与钻头磨损之间表现出密切的相关性,采用该方法可准确实现钻头磨损状态的监测。     

基于分形维数的心率变异分析

心率变异性（ＨＲＶ）分析是近年来发展起来的一种新的用于无创检测心脏植物神经功能的领域．目前已提出的各种心率变异指标在对心血管疾病的早期诊断、监护和预后评估中起了不可忽视的作用，特别是对心性猝死的预报和心肌梗死的预后判别等临床应用中有重要意义．理论分析和实验结果表明，心率信号具有近似分形的性质，是非线性的，因此，用分形维数表征心率变异性是符合逻辑的．文中作者在计算了多例心率信号的分形维数并考察了相应的功率谱的基础上，提出一种新的指标——分形维数对指标．此外，作者还提出了在低采样率心电数据中精确定位Ｒ峰的新算法，并且讨论了基于纽曼－皮尔逊准则的正常心动周期的判决方法     

基于平稳小波和重构相空间的快衰落信道预测算法

为了解决快速衰落信道的预测问题,提出了一种非线性预测算法.该算法基于多径快速衰落信道所具有的混沌行为,将快速衰落信道系数分解为与原序列等长的尺度系数和小波系数,并利用坐标延迟理论,重建尺度系数和各级小波系数的相空间,再根据混沌吸引子的稳定性和分形性,在相空间中对尺度系数和小波系数进行预测,进而通过平稳小波重构算法,实现了快速衰落信道的非线性预测.与无小波算法相比,该算法更适于对噪声环境下的较大时间范围进行预测.对时间跨度为65 9ms的衰落系数进行了预测,仿真结果表明,在信噪比为10dB时,预测结果明显优于无小波变换算法.     

关联维数在汽轮机故障诊断中的应用

在汽轮机轴系典型故障模拟试验的基础上,对故障信号的关联维数进行了计算研究.采用G-P算法分别计算了故障信号的时域波形及小波高频重构波形的关联维数,采用自相关函数法确定延迟时间.计算结果表明,对原始信号进行高频重构后再计算关联维数,可以达到突出故障信息,增大关联维数对故障的区分度的目的,此关联维数可以作为汽轮机故障诊断的定量指标.     

多径Rayleigh衰落信道中二元正交码扩频多址通信系统的性能分析

研究了随机二元正交码直接序列扩频多址信号在多径Rayleigh衰落信道传输中,在非相干RAKE接收机中采用两种不同最大选择接收方案(最大输出信噪比选择及最大输出功率选择分集接收)时,系统的差错特性和差错概率表达式.数值计算结果示出了在多径衰落信道中,分集接收对扩频多址系统性能的影响,同时表明在多径Rayleigh衰落信道中,最大输出功率选择分集接收时扩频系统的差错性能优于最大输出信噪比选择时扩频系统的差错特性.