用光偏转方法对金属激光烧蚀阈值的研究

实验研究光偏转检测原理和实验装置，并用此装置测得黄铜，铝，４５号钢的激光烧蚀阈值分别为０．０１８５ＧＷ／ｃｍ＾２，０．０１３３ＧＷ／ｃｍ＾２，０．０１９５ＧＷ／ｃｍ＾２。     

基于小波包和Elman神经网络的异步电机转子断条故障诊断方法

提出了一种基于小波包分析(WPA)和Elman神经网络的异步电机转子断条故障诊断方法.针对异步电机转子断条故障时定子电流出现的边频分量进行小波包分析,提取动态条件下各频带能量作为故障特征向量,削弱了负载变化及噪声对诊断准确性的影响.采用Elman神经网络对故障进行识别,并对Elman网络进行改进,在关联层增加了自反馈增益因子,提高了网络性能.以频带能量作为Elman神经网络识别故障的特征向量,建立从特征向量到电机转子断条故障之间的映射.试验结果表明:基于小波包分析提取的故障特征明显,由WPA和Elman神经网络构成的诊断系统,能有效地识别出转子断条故障,故障诊断准确率高.     

W2^2（＊）空间微分方程边值问题数值解

在具有再生核的函数Ｈｉｌｂｅｒｔ空间－Ｗ２＾２（＊）中研究了微分方程的边值问题给出了Ｗ２＾２（＊）空间再生核解析式及方程解析形式的数值解，并证明了当节点系ｘｉ｝１＾∞于定义域中稠密时数值解的一致收敛性，而且误差在Ｗ２＾２（＊）空间范数意义下单调下降。     

W^＊—PCP与（W^＊—W）PCP的关系

本文证明了下面２个结果：（１）Ｗ＾＊－紧集Ｋ具有Ｗ＾＊－ＰＣＰ当且仅当Ｋ具有ＰＣＰ和Ｗ＾＊－稠密（Ｗ＾＊－Ｗ）ＰＣ点集；（２）Ｗ＾＊－紧集Ｋ具有Ｗ＾＊－ＰＣＰ当且仅当９Ｗ＾＊－Ｗ）ＰＣ（Ｋ）含有Ｋ的一个Ｗ＾＊－稠密Ｇδ子集。     

用于变压器故障特征气体分析的气敏阵列传感系统

提出将气敏元件阵列技术和径向基函数神经网络（Ｒａｄｉａｌ Ｂａｓｉｓ ＦｕｎｃｔｉｏｎＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋ，ＲＢＦ－ＮＮ）相结合，以检测电力变压器油中的４种微量故障特征气体（１＊１０＾－６－１０＊１０＾－６级Ｈ２、Ｃ２Ｈ４、Ｃ２Ｈ２和５０＊１０＾－６级ＣＯ）。实验结果表明，与目前基于误差反向传播算法（ＥｒｒｏｒＢａｃｋ－ＰｒｏｐａｇａｔｉｏｎＡｌｇｏｒｔｈｍ，ＢＰ）神经网络的气体分析结果相比     

平面小波标架

「３」给出了一维二进制小波标架的构造，本文给出了Ｌ＾２（Ｒ＾２）的一组与伸缩矩阵Ｍ相关的平面小波标架。     

工程信号中的小波采样与小波分析

基于墨西哥小波母函数，详细地分析了小波分析中的采样与Ｆｏｕｒｉｅｒ分析中采样的差别，小波分析中，在满足信号分析的采样定理条件下，先对信号和小波正交基进行一次采样后，再进行２次采样，并研究了Ｌ＾２（Ｒ）中信号的小波直接分析和小波时频谱，还对现场信号，时变信号，调相和奇异等模拟信号在不同频率成分上的分解作为实例对小波分析的聚集原理进行了论证。     

基于HAAR小波和BP神经网络的非线性电路故障诊断

提出了一种基于HAAR小波和BP神经的非线性电路故障诊断方法，该方法采用小波分解作为非线性电路故障信号的预处理器能大大减少神经网络的输入及训练和处理时间.介绍了一种改进的采用动量因子防止局部收敛的BPNN方法后，阐述基于HAAR小波分解提取故障信号中的故障特征的原理.     

耐磨介稳奥氏体锰钢的成分设计

根据回归分析原理，通过对介稳奥氏体锰钢磨面硬度Ｈ与加工硬化指数ｎ和磨损冲击功ａ之间关系，以及耐磨性△Ｗ＾－１与磨面硬度Ｈ和韧度ａｋ之间关系的分析，给出其关系Ｈ＝Ｈ０＋８１０ｎ（ｌｎ１５ａ）＾ｎ，△Ｗ＾－１＝２．３×１０＾－３Ｈ√ａｋ（１－Ｈ／９１０）由此可对介稳奥氏体耐磨锰钢进行成分设计。     

杂多阴离子层柱双氢氧化物（LDH—HPOMs）的热性质研究

采用ＴＧ、ＤＳＣ和ＸＲＤ等手段研究了多酸层柱双氢氧化物Ｍｓ２Ａｌ－ＸＷ１１Ｚ（Ｍ＝Ｃｏ＾２＋,Ｎｉ＾２＋;Ｘ＝Ｓｉ＾４＋,Ｇｅ＾４＋,Ｂ＾３＋;Ｚ＝Ｃｕ＾２＋,Ｎｉ＾２＋,Ｃｏ＾２＋）在空气气氛中的热解过程,得到了Ｃｏ２Ａｌ－ＸＷ１１Ｚ系列化合物的三步热分解机理和热稳定性序列,而对于Ｎｉ２Ａｌ－ＸＷ１１Ｚ系列化合物,则表现出不同的热解过程。     

小波变换在时滞系统中的应用

应用小波分析理论，引入小波时滞变换矩阵，并将它应用于时滞系统求解，由于小波具有时频同时局部化的分析能力，因而可以更好地研究系统的局部性质。     

新的复合伸缩小波的构造

根据AB-多尺度分析的理论,首先构造了一个正交的复合伸缩多小波,然后又构造出了一个复合伸缩的Parseval框架单小波.克服了传统小波在图像处理方面的局限性.     

基于小波和非线性含输入自回归模型的系统辨识算法

提出了一种结合小波理论和非线性含输入自回归(NARX)模型的系统辨识新算法．该算法利用小波函数有效的逼近能力避免了应用NARX模型系统辨识时确定模型结构的复杂过程，消除了通常小波网络辨识算法由于输入变量之间可能存在巨大差别而引入的严重失真，构成了一个通用、有效、不依赖于系统先验信息的非线性辨识框架．两则数据仿真表明，对于高度非线性系统，该算法可使系统估计的均方误差减少60％以上．     

数值积分的Daubechies小波方法

根据Daubechies尺度函数的自相关函数所具有的插值性质,将正常定积分中的被积函数用Daubechies尺度函数的自相关函数展开,得到一个新的、有用的数值积分公式.     

用于管道漏磁数据的小波域自适应及小波系数去噪算法

基于漏磁检测是油气管道在线检测中应用最广泛的无损检测技术,提出了一种去除漏磁数据中无缝管道噪声(SPN)和系统噪声的新算法.首先利用将小波变换和自适应滤波技术相结合而提出的新型小波域自适应滤波方法去除漏磁数据中的SPN,然后再利用小波系数去噪方法去除小波域自适应SPN消除系统输出漏磁数据中的系统噪声.实测漏磁数据所得结果表明,该算法具有良好的去噪效果,极大地提高了漏磁数据中缺陷信号的可检测性.     

基于WBCT的地震数据感兴趣区域编码算法

提出一种基于小波域Contourlet变换(WBCT)最优截断嵌入码块(EBCOT)的地震数据压缩算法.首先利用WBCT获得地震数据的稀疏表示,根据码块熵最小化原则优化WBCT方向分解,降低码块复杂度,提高编码效率;然后针对不同地质信息对小波各子带的带通特性不同,改进JPEG2000算法感兴趣区域掩模处理方式,对不同的小波子带设置不同权值,进行掩模处理;最后通过EBCOT编码生成压缩码流.实验结果表明,重构的地震数据不仅峰值信噪比(PSNR)得到提高,而且地震数据同向轴局部纹理失真明显减小.     

构造紧密小波标架基的充分必要条件

设{hm,n,m,n∈Z}是一个平方可积函数h经平移和伸缩而生成的紧密正规小波标架,证明了构造紧密小波标架基的必要且充分条件.     

小波图像压缩中滤波器的选择

选择滤波器时，通常考虑正交性、对称性、正则性、支撑集和消失矩阶数等滤波器本身的性质，却很少将他们与图像纹理特征、压缩比等因素综合起来考虑。针对上述问题，对多种常见滤波器，采用相同的自适应量化编码方法进行实验、研究并分析了选择滤波器对一些影响因素，解决了小波图像压缩过程中滤波器的选择问题。     

一种小波去噪方法的几点改进

Mihcak M.K,IEEE Signal Processing L etters,1996 ,6 (12 ) :30 0 30 3提出了小波去噪方法 L AWML(L AWMAP) ,并得到了非常好的去噪效果。该文针对其过保留小系数的特点提出了引入阈值处理以减少重建毛刺和提高去噪后信号的压缩率 ;根据小波系数子带能量分布的特点 ,提出对不同尺度不同子带选择不同邻域来提高方差估计的准确性 ;根据子带的方向选择性 ,提出用长方形代替正方形邻域的改进方案。通过实验证明了这些改进可以有效地弥补原先 L AWML (L AWMAP)方法的不足 ,得到更好的去噪效果.     

L2(Rn)上连续小波变换及小波框架算子的一些性质

考察了L^2(R^n)上连续小波变换及小波框架算子,得到了它们的一些性质,并给出了严格证明,弥补了有关文献的不足．