随机SIQS传染病系统的灭绝性和遍历性

考虑在环境白噪声干扰下建立的随机SIQS传染病系统, 当基本再生数不大于1时, 利用随机Lyapunov分析方法给出了随机系统围绕确定性系统无病平衡点的渐近行为. 结果表明, 当白噪声较小时, 疾病将灭绝. 当基本再生数大于1时, 利用Hasminskii的遍历性证明了随机系统存在平稳分布, 且是遍历的, 反映了在一定条件下, 疾病将流行.     

关于拓扑链遍历映射

证明了拓扑链遍历映射的拓扑共轭不变性;研究了fk与f1×f2×…×fn的拓扑链遍历性,并给出了f的拓扑链遍历性与fk的拓扑链遍历性等价的条件,以及fi,i=1,2,…,n的拓扑链遍历性与f1×f2×…×fn的拓扑链遍历性等价的条件;给出了系统(X,f)拓扑链遍历与其提升系统(X珘,珓f)的拓扑链遍历的相互蕴涵性。     

Lyapunov函数在一类随机扰动的SIS-VS传染病系统中的应用#br#

考虑一类具有随机扰动的SIS VS传染病系统, 应用新的Lyapunov函数研究该系统的遍历性, 得到了该随机传染病系统平稳分布存在 性和遍历性的充分条件. 结果表明, Lyapunov函数的构造方法改进了依赖于确定性模型的地方病平衡点和疾病致死率限制的已有结果, 得到了更适用的条件.     

基于小波标架算法的非平稳信号去噪方法

针对传统小波去噪算法存在的时频分辨率低、去噪效果不佳等问题,提出基于小波标架算法的非平稳信号去噪方法.首先,对含噪非平稳信号采样并计算Hilbert矩阵对应的对偶标架,然后以对偶标架作为小波基,对含噪非平稳信号进行小波分解与重构. ricker子波合成非平稳信号的去噪实验表明:该算法能有效去除非平稳信号中混入的随机噪声.与传统小波变化算法对比,该算法的误差更小,去噪效果更好.     

基于二阶循环统计量的BPSK参数估计

针对复值二进制相移键控(binary phase shift keying, BPSK)信号,推导了其无共轭项和带共轭项的二阶循环累积量表达式,分别研究了时延对其循环频率特性的影响,得出了独立的载频和码片时宽估计算法,即可以利用无共轭项二阶循环累积量时延零切片估计载频,可以利用带共轭项二阶循环累积量时延非零切片估计码片时宽,并推导了最优时延的选取,进而提出了一种更优良的码片时宽估计算法。仿真实验表明,提出的载频估计算法与循环谱算法比较,虽有2 dB的损耗,但是计算复杂度减小|码片时宽估计算法性能比利用循环谱的估计算法提高5 dB以上。     

非平稳鞅差序列生成的滑动平均过程精确渐近性的一般结果

利用非平稳鞅差序列的弱收敛定理和矩不等式, 得到了对于相当广泛的边界函数和拟权函数滑动平均过程部分和矩完全收敛性的精确渐近性的一般形式.     

简析拓扑遍历映射

介绍了拓扑遍历映射等相关概念,讨论了f拓扑混合与f链混合、f拓扑双重遍历的关系,得到了f拓扑混合和f链混合的等价条件,给出了f拓扑双重遍历等价命题及证明。     

基于小波阈值去噪的方法研究

在地震资料处理中,提高地震资料信噪比是处理追求的目标,对于不同的信号特征需要用不同的处理方法。信号处理中难度较大的问题是频带重叠的有效信号与随机干扰信号的分离。在传统的匹配滤波方法中,总是假定有效信号和噪声均为平稳信号,并且对信号的先验知识要求较多,但在实际问题中,随机噪声信号众多而又复杂,它们会呈现许多不同的统计特性,如非平稳过程具有的时变性质。对于这一类信号由于对先验知识已知甚少,使用传统的匹配滤波处理方法则显得力不从心。     

图像分割与平稳小波变换法融合红外与可见光图像

为改善红外与可见光图像融合后的视觉效果,提出一种基于图像分割和平稳小波变换的图像融合方法。首先,结合最大类间方差方法与边缘检测方法,将红外图像分割为背景部分和目标部分;然后利用平稳小波变换对红外图像的背景部分与可见光图像分别进行多尺度分解,低频部分采用区域空间频率取大融合准则,高频部分采用绝对值取大融合准则,对多尺度分解后的各层进行融合,再利用平稳小波逆变换得到融合结果;最后,对该融合结果与红外图像的目标部分采用加权求和的融合准则进行融合,得到最终的红外与可见光融合图像。实验结果表明,通过提出的方法进行红外与可见光图像融合,不仅很好地突出红外图像的目标信息,还较好地体现可见光图像的场景细节信息,视觉效果明显改善;其标准差、信息熵、互信息均优于拉普拉斯金字塔变换和小波变换等传统的融合算法。实验结果验证了方法的有效性。