基于L2(R2)直和分解的两个点收敛定理

根据经典Fourier分析中L^2（R^2）的直和分解，作者最近得到了一个与Mobius变换和信号分析相关的直和分解．本文将进一步研究L^2（R^2）的这两个直和分解并且得到了两个基于L^2（R^2）直和分解的两个点收敛定理．     

内积空间中的Mbius变换

将Mobius变换的概念推广到了内积空间中,并采用一种纯几何的方法,讨论了内积空间中的 Mobius变换和保交比映射之间的等价关系.     

Mbius变换的存在性(英文)

设n≥ 2 ,m >3及xj,wj属于Rn,j=1,2 ,… ,m .若x1 ,x2 ,x3互不相同 ,w1 ,w2 ,w3互不相同 ,本文给出了存在Rn 中M bius变换g映射xj至wj(j=1,2 ,… ,m)的充分必要条件 并对g的唯一性也进行了讨论     

有载超声换能器的Mbius变换分析

本文证明了压电陶瓷夹心式换能器的机械输入端和输出端的阻抗关系可表为Mbius 变换.讨论了 Mbius 变换分析方法对有载换能器的应用,并用谐振参数方程计算了有不同纯抗负载时换能器谐振频率的变化.实验结果与理论计算符合较好.     

高维 Mbius 变换的 Gehring-Martin 不等式

利用ｎ维Ｍｏｂｉｕｓ变换的Ｃｌｉｆｏｒｄ矩阵表示，讨论了ｎ维空间的Ｃｌｉｆｏｒｄ矩阵的迹和范数以及弦范数，得到了它们在ｎ维空间上一些不等式及它们间的相互关系．即在平面上它们就是Ｇｅｈｒｉｎｇ－Ｍａｒｔｉｎ不等式及其相互关系．     

λ模糊测度及其Mbius变换和关联系数间关系的推导

λ模糊测度常用于基于关联的多属性决策(multiple attribute decision making,MADM)问题中的属性和属性集重要程度建模,为了能充分地利用决策者可能提供的各类信息辅助多属性决策分析行为,在Grabisch给出的一般有限离散集上模糊测度与其Mbius变换和关联系数间相互转换关系的基础上,定义了λ模糊测度的Mbius变换和关联系数并研究了三者间的相互转换关系,最后给出算例解释λ模糊测度及其Mbius变换和关联系数间转换关系在实际MADM问题中的应用.     

关于子空间的直和的证明

介绍了一个关于子空间的直和的定理并给予证明,利用该定理可以绕过子空间的和,直接证明关于子空间的直和的结论．     

Mbius变换的不动点与矩阵的特征值

利用Mbius变换的不动点方程和矩阵特征方程的共性,讨论了Mbius变换的不动点与矩阵特征值之间的密切关系,并利用Mbius变换的不动点理论,给出了二阶复矩阵对角化的一种新方法.     

运动型Mbius变换的阶

把运动型Mbius变换分为完全型和不完全型两种,并讨论了这两种类型元素的一些基本性质。     

最小的M?bius不变空间到Bloch型空间的一个积分型算子

利用分析和构造检验函数给出了积分型算子C_φ~g从最小的M?bius不变空间到Bloch型空间的有界性和紧性的一些新的等价条件.这些等价条件更加完整地刻画了C_φ~g,也为其他积分型算子的研究提供很好的参考价值.     

基于现代信号分析方法的动态测量误差分解与溯源研究

在讨论信号分析方法的基础上,尝试着将现代信号分析方法运用于一种新的理论——动态测量误差溯源理论,建立了一个简单的动态测试仿真系统,分别用傅里叶变换和小波变换方法对系统输出的总误差进行分解与溯源,并对两种方法的处理结果作了比较,指出了小波分析方法在动态误差分解与溯源中的实用性和优越性,同时也验证了动态测试误差溯源理论的正确性和可行性。     

基于变分模态分解的探地雷达信号分析方法

将变分模态分解方法引入探地雷达信号处理中,针对探地雷达信号非平稳特征,利用变分模态分解原理建立探地雷达信号去噪方法。方法基于变分模态分解将雷达波信号分解为特征模态函数,再由样本熵决定高阶模态是否保留,实现白噪声去除。通过探地雷达Ricker子波和正演模型试验,检验该方法的正确性和有效性。与传统的小波变换、集成经验模态分解方法进行对比,研究探地雷达信号去噪效果,并将该方法用于分析实际工程探地雷达信号。研究表明,该方法能有效去除探地雷达信号中的噪声,在强干扰背景下,能获得高于20 d B的信噪比。     

频域多分辨分析及其对提取脑电特征波的应用

提出一种基于傅里叶变换的频域多分辨分析的新理念,对频域空间进行2进制多分辨分解,并用于分解脑电信号的4种脑波主要分量,以及研究脑电信号各种节律的动态特性.结果表明,该方法物理意义清楚,能获得比小波多分辨分析更多的信息,并能够有效提取脑电不同节律的时频特性,是一种新的描述脑电信号动态时频变化特征的定量定性分析方法.     

基于EMD与小波阈值的爆破震动信号去噪方法

针对小波阈值法去噪效果有限和EMD低通法去噪存在信号失真问题,综合EMD方法分解、重构方便和小波阈值法灵活、可调的优点,提出一种EMD-小波阈值爆破震动信号去噪方法.基于某矿地表实测数据,借助EMD的自适应分解特性,在原始信号分解的基础上,识别属于高频噪声的IMF1和IMF2分量,并对其进行小波阈值去噪处理,提取淹没在噪声中的有用特征信息MF1和MF2,最后,将MF1、MF2与剩余IMF分量及余量R进行重构,得到干净信号.通过频谱和小波包能量分析知:EMD-小波阈值法既能有效去除噪声,又能很好保留真实信号,还可避免EMD分解的端点震荡效应,是一种高效的爆破震动信号去噪方法.     

基于单一小波的时变信号最优分解方法

针对常规的小波变换并不能保证对信号实现最优分解。以时频性能优良的Morlet小波为单一基函数,并扩大了基函数的参数空间,确定了满足小波容许条件的参数空间边界,提高了用其分解信号的灵活性。对实数编码遗传算法进行了改进,改进后的算法免除了独立的变异操作,提高了算法的搜索速度、收敛性和准确性。以互信息最小化为寻优的判据准则,给出了基于改进的遗传算法和改造后的Morlet小波的信号最优分解的具体步骤。对时变信号的仿真分析表明所提方法是有效和可行的。     

基于圆盘定理的RRQR分解变形

RRQR是确定矩阵的数值秩的一个实用、可靠算法。根据数值秩的定义,基于圆盘定理,改进了主元块(pivoted blocks)算法,在一定条件下能准确找到上三角矩阵的最小奇异值对应的右奇异向量的最大分量位置,从而避免用代价可能很高的反迭代法去计算上三角矩阵的最小奇异值和右奇异向量,数值算例很好地说明了算法的有效性和可靠性。     

一种多分量线性调频信号参数估计方法

为解决目前传统方法在低信噪比时对多分量线性调频信号参数估计不理想的问题,提出一种新的参数估计算法.该算法将分数阶傅里叶变换和小波变换很好地结合起来,对经过分数阶傅里叶变换后的信号用小波进行滤波,并最终估计信号参数.仿真结果验证了该算法的有效性,可适用于低信噪比环境.     

平稳过程采样定理的一个注记

平稳过程采样定理是随机过程中的一个重要定理.其将平稳过程离散表示的思想方法在理论上有重要意义,在实际工作中有广泛的应用.文章在证明了一个变差理论中的一个重要引理的基础上,利用谱分解的方法,证明了具有有界谱的平稳随机过程,在任何有限的时间区间内可以被离散地表示,不仅是在均方收敛意义下成立,而且这种均方收敛是关于时间t是一致地成立的.