n个同型部件和两个修理设备的可修表决系统的可靠性分析

表决系统是可靠性分析中常见的系统之一,对n个同型部件运用马尔可夫过程理论,研究有两个修理设备的表决系统的稳态指标和平均指标,并利用拉普拉斯变换及反演变换求解方程组得到该系统的瞬时指标.     

基于小波分析的弹性板损伤识别

以含有损伤的四边简支矩形板为研究对象,采用等效刚度代替板内损伤带的刚度,建立了含有多条损伤带的弹性板有限元模型.运用有限元法分析板的振动特性,由Lanczos法计算得到沿板边两个方向的转角模态.通过对板的转角模态进行db1连续小波变换,利用小波系数模极大值点判断板内损伤带的位置,给出了一种识别弹性板损伤的方法.通过对一含3条损伤带的四边简支矩形板进行损伤识别,验证了方法的有效性.     

一种基于超混沌的水印算法

提出了一种基于超混沌的小波域数字图像水印算法.首先利用改进的Arnold变换,对二值原始水印图像进行置乱,再产生一超混沌序列对其加密,然后将水印信息嵌入原始图像小波域的低频系数,使得水印方案具有双重安全性.实验结果表明,该算法对JPEG压缩、图像加噪、剪切等攻击方式具有较强的鲁棒性,并且实现了盲检.     

基于小波分析的水稻蛋白OsPCBP的Hurst指数的提取

用DNA walk方式将水稻蛋白OsPCBP的DNA序列映射为相应的数字信号,并利用小波变换提取其Hurst指数.结果分析表明,在OsPCBP的DNA序列中存在长程相关性.     

自适应鲁棒公开水印算法的设计

为了体现水印图像鲁棒性和不可见性的统一,在相同的水印质量条件下,对常规的图像处理和噪声干扰具有更好的鲁棒性。文章在研究小波变换、奇异值分解的基础上,提出了一种鲁棒自适应的水印算法,实验测试表明,此算法对JPEG有损压缩、中值滤波、亚抽样、低通滤波等各种的图像降级处理有很强的稳健性。     

一种改进的CT胸部图像肺组织分割方法

为了对病变肺部图像进行准确分割,对通常的肺组织分割算法进行了分析和改进,将小波变换与数学形态学引入肺分割算法.通过小波变换对图像进行分解,再运用数学形态学对分解后的各个分量执行不同的修补方法:对低频分量作形态学闭运算,对高频分量作形态学开运算;从而在适当的尺度修正图像的基本特征而不影响细节特征,在重构之后获得理想的肺区域.利用改进后的算法,对医院的36组临床HRCT数据进行分割,并与手工分割结果和通常算法的分割结果进行了比较.结果表明,该方法分割结果准确,能有效提高肺组织分割的平均敏感性.     

基于快速小波变换和FLD的人脸识别算法

针对快速性和识别率要求较高的人脸识别应用场合,提出了一种基于快速小波变换(FWT)和Fisher线性鉴别(FLD)的人脸识别算法.首先用Haar小波对标准人脸图像分别进行1尺度和2尺度分解,然后用Fisher线性鉴别法对原始图像、1尺度和2尺度分解图像提取特征,最后利用最近邻法对提取到的特征进行识别.利用ORL标准人脸图像库对算法进行了仿真,结果表明,此算法取得了较快的识别速度和较高的识别率.     

提高多普勒雷达测速估计精度的方法

针对连续波多普勒雷达外弹道测速的特点,为了解决频率分辨率与采样频率影响多普勒雷达速度测量精度的问题,提出应用快速傅里叶变换的频谱分析法.该方法基于目标弹道升、降规律对估计频率进行线性调整,能有效提高多普勒雷达的作用距离、测试精度和抗干扰能力,避免由于频率分辨率不够而出现连续相同的速度值.利用信号相邻两次截断后的频谱相位信息能提高频率估计精度.仿真结果和外场试验表明该方法在较低信噪比下,仍可以得到很高的频率估计精度.     

Evaluation of earthquake-induced structural damages by wavelet transform

The dynamic behavior of inelastic structures during an earthquake is a complicated non-stationary process that is affected by the random characteristics of seismic ground motions. The conventional Fourier analysis describes the feature of a dynamic process by decomposing the signal into infinitely long sine and cosine series, which loses all time-located information. However, both time and frequency localizations are necessary for the analysis of an evolutionary spectrum of non-stationary processes. In this paper, an analytical approach for seismic ground motions is developed by applying the wavelet transform, which focuses on the energy input to the structure. The procedure of identification of the instantaneous modal parameters based on the continuous wavelet transform (CWT) is given in detail. And then, a novel method using the auto-regressive moving average (ARMA), called "prediction extension”, is presented to remedy the edge effect during the numerical computation of the CWT. The effectiveness of the method is verified by the use of the benchmark model developed by the American Society of Civil Engineers (ASCE). Finally, a scale model with three-storey reinforced concrete frame-share wall structure is made and tested on a shaking table to investigate the relation between the dynamic properties of structures and energy accumulation and its change rates during the earthquake. The results have shown that the wavelet transform is able to provide a deep insight into the identity of transient signals through time-frequency maps of the time variant spectral decomposition.     

一个基于信号分析的直和分解定理

根据经典Fourier分析中关于L^2（R^2）的直和分解,利用近期信号分析中由Mo bius变换引出的一系列结果,得到了更为广泛的直和分解,证明了其所有子空间在Fourier变换下保持不变,并且推出了其子空间里任意函数Fourier变换的具体表达式。