正弦插值在数字示波器中的应用

通过对输入信号的正弦插值处理，分析了输出信号的均方差，说明了正弦插值对信号处理的作用，并给出了一种减小采样信号失真的方法。     

不同频率超声波对养殖水体浮游植物群落结构的影响

采用单因子梯度试验法,设定20（I）、28（II）和40kHz（III）3个不同低频率超声波试验组,以不进行超声波作用为对照组,研究超声波对养殖水体中浮游植物群落结构的影响. 40d的试验结果表明：对照组浮游植物的丰度为各组最高,试验组II、III中,浮游植物丰度分别为3.8×10⁵、2.3×10⁵ ind·L^-1,显著低于对照组（P<0.05）. 共鉴定到浮游植物种类属数为16个,数目大小依次为试验组I>试验组II>试验组III>对照组. 试验组I中Shannon wiener多样性指数（H）、Margalef丰富度指数（D）分别达1.661±0.055和1.071±0.020,为各组最高;试验组III中Pielou均匀度指数（J）达0.619±0.018,为各组最高;与对照组相比,施加20kHz超声波显著提高了养殖水体中浮游植物生物群落多样性（P<0.05）.     

利用URL-Key领域术语识别方法

首次提出利用URL-Key进行领域术语识别的方法。以URL作为媒介, 借助已知URL-Key的领域性来判断未知领域候选术语的领域性。首先, 借助互联网中已有的人工分类领域URL, 根据URL-Key在各领域汇总使用的频度, 采用基于方差的领域URL-Key识别方法, 构建领域URL-Key词表; 然后, 利用伪反馈技术, 收集候选领域词检索得到的URL结果集, 根据URL结果集构建候选领域术语的URL-Key特征向量; 最后, 利用SVM对候选领域术语进行提取。在4个领域进行实验, 都取得不错的效果。新提出的方法可以有效地解决低频术语识别问题, 为低频术语的识别提供新的思路。     

相干测风激光雷达带通采样方法的仿真研究

根据相干测风雷达回波信号载频高、带宽窄的特点,尤其星载相干测风雷达回波信号数千兆赫兹,采用传统采样方式对采集卡的采样率要求很高.鉴于采集卡的采样率和分辨力互相制约,提出将带通采样引入到相干测风雷达系统.本文以1.5 μm全光纤相干测风激光雷达的实测数据作为仿真输入,经Simulink滤波、带通采样,结果表明,在对探测距离影响不大的情况下,与低通采样方式相比径向风速反演结果最大相差0.5 μm/s;数据处理的时间复杂度降低,其下降值是带通采样频率与低通采样频率的比值;但信噪比会恶化,其下降值介于1~3 dB.      

Alpha稳定分布噪声下基于特征值之差频谱感知算法

针对基于特征值的谱感知算法在脉冲噪声的环境下感知性能不佳的问题，分析矩阵全部的特征值，引入矩阵特征值的几何均值，提出了基于分数低阶协方差矩阵的最大特征值与特征值几何均值之差(difference between maximum eigenvalue and geometric mean of eigenvalue, DMGM)的频谱感知算法。选择了Alpha稳定分布噪声模拟脉冲噪声环境，理论分析与仿真实验结果表明，在不增加算法复杂度的前提下，DMGM算法与其他算法相比，更适用于脉冲噪声环境，在低信噪比条件下具有更好的感知性能。     

三通道欠采样频率估计

提出一种基于子空间技术,使用三个通道的欠采样数据估计多个正弦波频率的方法.通过分析欠采样对频率估计的影响,阐明至少需要三个亚奈奎斯特通道才能保证对混叠频率解模糊,前提是三个欠采样比率是互素的.在此基础上,提出代替复杂的频率匹配过程的解模糊算法,从一个通道获得可能的候选频率,再联合使用三个通道的样本来筛选出正确的估计值.数值实验验证了理论分析的正确性,仿真结果表明所提出的方法有效且具有较高精度.     

基于深度学习模型的SAR图像间歇采样转发干扰检测

间歇采样转发干扰(interrupted sampling repeater jamming, ISRJ)利用合成孔径雷达的匹配滤波特性，在其图像中产生间隔分布的假目标，对目标检测等造成欺骗效果，故针对ISRJ的检测与抑制具有重大意义，而现阶段相关研究主要集中在信号域。对此，在图像域中开展ISRJ检测研究。首先将实测数据与仿真干扰相结合，基于不同实测场景与仿真参数构建ISRJ样本；其次针对假目标间隔分布的特点，选用深度学习检测领域具有代表性的“两阶段”与“单阶段”模型；再次，使用单一场景的ISRJ样本对模型进行训练，再利用训练好的模型对其他场景的样本进行测试；最终，得到ISRJ检测结果。基于MiniSAR数据的实验表明，对于不同类别、不同场景以及不同参数的ISRJ样本，所用深度学习模型能够达到95.75%的平均总体检测精度，具有很强的泛化能力。此外，对于尺寸大小为501像素×501像素的样本，上述模型的最少检测用时为0.035 s。     

基于压缩感知的心电信号稀疏采样与重构算法

实时心电监测的数据量过大，给系统的传输和存储带来很大压力.为降低采集端的功耗，达到既减轻采样复杂度又降低传输数据量的目的，使用压缩感知技术对心电信号进行压缩采样及重构.以信号重构时间和重构误差为关键指标，研究不同重构算法和小波基的性能表现.结果表明，当压缩率在30%以内时，基追踪作为信号重构算法的百分比均方根差小于4%，同时其重构耗时最短;当压缩率在70%以内时，子空间追踪的误差小于10%，且始终保持较低的重构耗时.最优小波基往往和具体压缩率有关.     

基于分数阶字典的间歇采样转发干扰自适应抑制算法

间歇采样转发干扰是一种对现有体制雷达具备高度威胁的新型干扰,典型样式包括间歇采样直接转发干扰、间歇采样重复转发干扰和间歇采样循环转发干扰。干扰信号与真实回波时频域、分数阶域混叠,常规信号处理方法难以做到有效分离。针对该问题,分析了3种干扰样式时域、最优分数阶域特征,构造了两种分数阶正交字典,即分数阶大字典和分数阶联合字典,区分弱干扰背景回波信号和强干扰背景回波信号,采取不同的干扰抑制方法,从而构建了基于分数阶字典的间歇采样转发干扰自适应抑制算法。仿真结果表明,所提算法适用强弱干扰背景,弱干扰背景下恢复信号与真实回波相似度更高,强干扰背景下恢复信号信噪比(signal to noise ratio, SNR)损失更低。     

辽河流域水污染源在线监测问题

为解决辽河流域水污染源在线监测系统存在的问题,运用层次分析法对辽河流域水污染源在线监测系统存在的问题进行评价和顺序排名.结果表明:对辽河流域水污染源在线监测系统监测结果的准确性影响较大的因素依次为采样点位、试剂问题、采样频次、标准溶液的管理、仪器选型等.该成果对辽河流域在线监测系统的改善具有参考价值.