小波滤波器的构造及其在图像压缩中的应用

文中提出构造小波滤波器的一种新算法，这种方法避免使用Z变换或Fourier变换，是一种非常好的构造小波的方法．本文总结研究了如何确定滤波器长度与消失矩的阶数，并且构造了9／11，10／10，9／15小渡，并将其用于指纹图像的压缩，实验证明9／11，10／10小渡的效果都很好.     

基于信道估值的判决反馈均衡器研究

比较分析了基于信道参数得到的滤波器系数解分别作为均衡器前向和反馈滤波器的最优解及最优初始解的情况下均衡的性能改善程度,并将波特间隔判决反馈均衡器(BS-DFE)和分数间隔判决反馈均衡器(FS-DFE)的性能作了比较.理论和仿真分析表明:基于信道参数得到的滤波器系数解如果作为均衡器前向和反馈滤波器的最优解,在信道保持不变的情况下有优势;将基于信道参数得到的滤波器系数解作为均衡器前向和反馈滤波器的最优初始化解,结合不同的均衡器结构(BS-DFE和FS-DFE),与LMS算法结合,得到的均衡效果在不同程度上得到改善,FS-DFE均衡的效果比BS-DFE的均衡效果更加收敛,但运算量并没有得到改善.研究表明:在不同的情况下,各种均衡方式方法都有其自身特点,根据实际要求采用不同的均衡方式或同时使用会取得最佳效果.     

基于灰度和梯度不变矩的人脸识别

提出一种新的人脸识别方法———灰度-梯度共轭不变矩法,克服了传统方法的缺点,在不增加复杂度的前提下,将灰度信息和梯度信息有效地结合起来,并将其共轭分布反映的纹理特征作为对灰度特征的补充参与特征分类.同时,对经典不变矩组进行分析并改进,消除了离散状态下比例因子的影响.以BP网络作为分类器进行试验,结果表明,与传统方法相比,该方法具有更高的识别率.     

基于ARMA模型的分数布朗运动建模

分形理论在通信领域里的应用日趋广泛,而其中的分数布朗运动具有特有的性质。利用分数布朗运动分形维数与功率谱密度之间的关系,基于ARMA模型,提出了一种分数布朗运动的建模方法,并利用统计方法从增量的统计分布、统计自相似性等方面证明了该模型生成的随机序列满足分数布朗运动的定义,具有分形特性。同时,在原有ARMA模型的基础上基于相关函数对模型进行了改进,仿真结果表明改进后效果有了明显的提高。     

正则牛顿过程设计n分之一阶分抗电路(英文)

讨论基于一阶正则牛顿迭代求根过程进行任意阶分抗的近似求解方法.通过迭代求解n阶方程的正实根,作为分抗的模拟.给出迭代的精确公式,并分析其收敛必须满足的条件,最后给出相应的模拟无源电路实现方案.     

一种波导同轴转换器特性的数值模拟

对一种波导同轴转换器进行了数值模拟,得到了转换器的频率响应和功率容量,与实验结果相符.数值模拟表明:转换器探针的精细结构会对计算结果产生很大影响;在大功率微波注入时,微波击穿将首先发生在转换器探针的底部.     

指数分布场合下序时应力加速寿命试验的矩估计

讨论了指数分布场合下序进应力加速寿命试验的矩估计问题。     

Feller算子下的空间分数阶扩散方程定解问题

讨论了用分数阶Feller算子替换扩散方程中对空间变量二阶偏导数后得到的空间分数阶扩散方程定解问题的求解问题，给出一个求解该类问题的公式．利用该公式及Fourier变换得到问题的解，并当α→2，即θ→0时，问题的解与整数阶扩散方程的解一致．     

用信息维量化心电图形

本文借鉴信息维的方法，以研究维数改变量为出发点，定义了表征心脏搏动能量的心电图形的维数测定新方法．从而为研究心脏病变的突发提供了一条新的途径．     

基于小波矩特征的小波神经网络目标识别

提出一种具有尺度、平移与旋转不变性的目标识别方法.该方法首先提取目标图像的小波矩特征,然后与小波神经网相结合,构成一套目标识别系统.小波矩不变量不仅可以表示图像的全局特征,而且还能表示局部特征;而小波神经网络结合了小波分析和传统神经网络的优点,具有很强的学习能力和推广能力.因此基于小波矩的小波神经网络目标识别系统在进行目标识别时具有很大的优势.实验中使用该方法对4类飞机目标进行识别,实验结果证明其识别率高于其它的目标识别方法.