f—x投影滤波衰减随机噪声

预测误差滤波ＰＥＦ（Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ Ｅｒｒｏｒ Ｆｉｌｔｅｒｓ）模型有一个隐含的假定，即误差是源噪声。ｆ－ｘ预测滤波是用一个震源噪声来计算一个误差剖面，马这个误差剖面作为一种可加噪声从记录中减掉来实现去噪的目的。因此，这与误差是源噪声的隐含假定是不一致的。研究讨论一种ｆ－ｘ投影滤波方法可以避免产生这种不一致性。在非线性方程组迭代求解中给出了一种稳定化的初始值选择方法，在求取最小相位信号时给出     

MAX456芯片性能及其在视频开关矩阵系统中的应用

介绍了大规模视频开关矩阵芯片MAX456的性能特点及其该芯片在视频开关矩阵系统中的应用。     

可控整流电路的功率因数分析

导出了几种应用最多的整流电路在各个不同的工作状态下的功率因数的公式和相应的曲线，并进行了比较和分析，得出了十分有益的结论；使整流电路的功率因数的分析趋于完善。     

关于LC三点式振荡电路构成原则的说明

纠正了关于 L C三点式振荡电路构成原则的不确切的说法     

高频高效照明驱动电路的开发与设计

采用逆变式高频电源对水银灯类高亮度照明电源的驱动电路进行了开发设计，解决了照明灯光闪动问题，并可使输入功率因数达到９９％以上，同时通过实验也验证了该方法的可行性。     

非线笥电路平衡点全局渐近稳定的新分析法

提出了一种新的分析非线性电路平衡点全局渐近稳定的方法，这种方法以向量比较原理为工具，结合平衡点的渐进稳定判据，用一个常数矩阵的Hurwitz条件决定平衡点的全局渐近稳定性，与目前该问题所采用的Liyapunov直接法相比，该方法具有无须判断平衡点的惟一性，差别方程直接明了等优点，同时，该方法对于其他形式的非线性系统的分析，也有重要的启发性及应用价值。     

基于FSK-CNN的轴承故障诊断研究

在旋转机械设备的运维保障过程中，采用基于专家经验的传统故障检测方法难以对轴承的健康状态做出实时的状态检测。针对这一问题，本文提出一种基于快速谱峭度与卷积神经网络（FSK-CNN）的故障诊断方法。首先采用快速谱峭度（FSK）法对振动信号进行特征提取，将一维时域信号转化为二维的谱峭度图；之后，采用一种结合卷积注意力模块（CBAM）的卷积神经网络模型完成故障分类。试验结果表明，快速谱峭度法可以有效提取轴承振动信号故障特征，引入卷积注意力模块对传统卷积神经网络模型具有明显的优化作用，FSK-CNN的故障诊断方法对于10种不同的轴承故障类型的诊断准确率可以达到99%。     

基于小波变换的1/f信号表示

基于积分小波变换研究了1/f信号的表示，给出了用小波逆变换产生1／f信号的基本条件，为了进一步说明这一基本条件，对1／f信号小波变换的统计特性进行了讨论，证明了信号的统计自相似性在小波域内可由小波系数的自相关函数来表达。