修正的L-D准则在卸荷岩体力学中的应用

通过卸荷模拟试验数据，考虑了不同抗拉强度下的岩石卸荷受拉破坏，求出了修正L-D准则(Lade双屈服面屈服准则)的各项参数，并与Lade所统计的试验资料数据进行了比较，结果较为吻合。     

负能谱系统的稳定性

建立了正、负能谱系统稳定性判据间的互补对应关系,在此基础上结合白矮星的自由能密度函数的具体形式,分析了白矮星(或一般负能谱)系统的稳定性.     

一类非线性SEIRS流行病传播数学模型

目的 研究一类具有饱和接触率且潜伏期、染病期均传染的非线性SEIRS流行病传播数学模型动力学性质。方法 利用Lasalle不变集原理和Routh-Hurwitz判据探讨系统的渐近性态。结果 得到了疾病绝灭与持续的阈值——基本再生数，证明了无病平衡点的全局渐近稳定性和地方病平衡点的局部渐近稳定性，揭示了潜伏期传染的影响。结论潜伏期有传染的疾病，不但要注意控制染病期的病人，还要注意控制潜伏期的病人。只有这样，才能有效地控制疾病的蔓延。     

基于距离分类准则的雷达目标识别方法

雷达目标信号是非平稳信号，对于这样的非平稳信号，用于分类的特征往往包含在局部的时一频信息中，用一般的变换提取有效的特征比较困难。利用小波包基的性质，提出了一种雷达目标识别方法。首先，对雷达回波信号进行小波分解，利用距离准则，选择最优小波包基，从被识别的信号中提取具有最大可分性的特征，得到目标识别的特征向量，由此进行目标识别。仿真实验结果表明，该方法具有高的识别率。     

On the Performance of Punctured Turbo Codes

IntroductionTurbo codes, first introduced by Berrou et al.[1],have attracted the attention of many researchers for theirremarkable coding gains close to theoretical limits, yetadmitting a relatively simple iterative decodingtechnique[2]. Since then, abundant of fruitful results on theperformance of turbo codes have been published, in whicha distance spectrum interpretation was presented by [3]and a super trellis structure of turbo codes was derived by[4]. An analytical…     

绿蓝问题与简单性方案

绿蓝问题是假说选择问题的一种范型.科学假说精确的逻辑结构应该包含假说适用的情景和敏感因子.简单性标准是广为接受的一种假说选择标准,在运用到解决绿蓝问题时,提出了简单性的句法理论和语义理论.但这两种理论分别遭遇了对表达系统和概念框架的相对性,不能处理某些绿蓝型问题,甚至会陷入反直观境地的难题.     

两传感器按对角阵加权信息融合稳态Kalman滤波器

应用现代时间序列分析方法,在按对角阵加权线性最小方差最优信息融合准则下,基于Riccati方程,提出两传感器信息融合稳态最优Kalman滤波器.与按矩阵加权最优融合.Kalman滤波器相比,可减少计算负担,与单传感器情形相比,提高了滤波精度.一个仿真例子说明其有效性.     

一种改进的最大熵方法在船舶辐射噪声盲分离中的应用

对于船舶辐射噪声信号的盲信号分离(BSS)问题，由于常用的最小互信息(MMI)方法需要估计输出信号的高阶累积量，这对于非高斯、非平稳的船舶辐射噪声来说信号估计的精度将会降低．为此，本文验证了最大熵(ME)方法在处理此类复杂信号时能作为最佳对比函数的条件，并在此基础上用高斯混合模型来估计信号的概率分布，提高了信号概率密度估计的精度；同时在算法的迭代过程中使用自然梯度下降法代替随机梯度下降法，提高了算法的收敛速度．通过对船舶辐射噪声信号的盲分离实验，证明了此分离算法是有效的．     

A novel audio watermarking scheme using multiscale wavelet modulation

A novel audio watermarking scheme to embed robust and inaudible watermarks for the purpose of copyright protection is proposed. The key innovation is to add time-frequency redundancy into watermark signals by multiscale wavelet modulation. In order to maximize the watermarking strength within perceptual constraints, the signals synthesized from different scales are masked using a frequency auditory model, respectively, and then intergrated to form the final watermark signal. The detection structure is built using the redundancy in watermark signals, and the performance is further enhanced by modeling the statistical behaviors of wavelet coefficients as generalized Gaussian distribution. The use of original audio signal is not required in watermark detection. The experimental results show that our approach can achieve not only good transparency but also satisfying robustness to common audio manipulations.     

非线性时间序列建模的混合GARCH方法

在文献[1]的基础上，首次提出混合广义自回归务件异方差（Mixture Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedastic Model简记MGARCH）模型；给出并证明了MGARCH模型的一阶平稳性的充分必要条件及二阶平稳性的充分务件；给出该模型参数估计的EM算法：利用BIC定阶准则对MGARCH模型的各成份进行定阶；计算结果表明该模型对金融非线性时间序列中存在的变异率现象具有较强的描述能力，有广阔的应用前景。