基于小波熵的最优阈值去噪方法

小波去噪的核心问题是如何选取合适的阈值函数,进而估计出原始信号的小波系数.现有的改进去噪函数中大都含有需要根据经验来确定的待定参数,易用性和去噪效果均不理想.基于信号的小波熵理论,提出了令去噪后得到原始信号和噪声信号的小波熵之和为最大、从而获得了最优的小波软阈值去噪函数.对含噪声的Blocks信号进行仿真分析的结果证实了文中提出方法的有效性,该方法比采用软、硬阈值方法具有更好去噪效果.     

工业企业“去库存化”对GDP增速下滑的影响

存货调整对经济增长具有重要影响,但存货调整是需求变化的结果而非起因。近年来我国工业企业存货调整与经济运行的周期性波动趋势基本一致,具有明显的周期性和季节性。受国际金融危机负面影响扩大以及我国出口增速大幅度下滑的影响,从2008年第四季度开始,我国工业企业存货增加大幅度收缩,并加大了经济增速的回调幅度。2008年第四季度第二产业增加值增速同比降幅中有4.59%是由工业企业的去库存化行为引致的,2009年一季度工业企业去库存化行为进一步加剧,导致第二产业增加值名义增速同比下降了7.62个百分点,占2009年一季度第二产业增加值增速同比降幅的40.87%。     

虚拟分离声源空间去掩蔽的初步研究

提出一种使用耳机虚拟声重发的实验方法,研究了掩蔽和被掩蔽声源在水平面空间分离时的前向掩蔽效应,并将此情况下的掩蔽值与声源在同一位置时的掩蔽值进行了比较．结果表明,虽然在0°和±30°声像位置,掩蔽阈值均随掩蔽声的声压级增加而增加,但确实观察到空间去掩蔽现象．最大的去掩蔽值高达15dB．这种空间去掩蔽现象可主要归结于较优耳的贡献．     

PSInSAR公共主图像优化选取方法研究

在综合考虑空间垂直基线、时间基线和多普勒质心频率基线对干涉图去相关影响的基础上,分析和研究了时序SAR图像中优化选取一幅或多幅公共主图像的两种实用模型;结合具体的ERS-1／2SLCSAR图像,开展了PS InSAR公共主图像的优化选取试验,提出了利用基于DESCW和综合相关系数γ^m的公共主图像优化选取方法在一系列时序SAR图像中优化选取一幅或多幅公共主图像的实甩化数据处理流程。理论分析和计算数据充分表明,该数据处理流程是可行的。     

基于虚拟仪器的谐波和无功电流检测

出了一种基于滤波器组的瞬时谐波和无功电流的检测方法。该滤波器组中的低通滤波器是一个均值滤波器,用来得到无功电流。该滤波器组中带通滤波器在基频处无衰减,相位无延时,能将2次以上的谐波全部滤掉。得到了该滤波器的递推关系,大大节约了计算量。基于此滤波器设计的识字谐波检测方法可用于任何一种电力系统的谐波补偿装置中,并且可以对谐波和无功电流分别补偿。理论推导和基于虚拟仪器的实验表明,该数字谐波检测系统既保留了数字滤波器的准确性,又克服了长期以来数字滤波器跟随性能差的问题。     

模糊权重小波去噪在变电站声压信号测量中的应用

为了对变电站周边可听噪声进行科学合理的评价,分析了不同时间点噪声分布情况,提出了一种自适应声压背景噪声滤波方法。采用小波去噪算法对声压频谱轮廓进行提取,对小波阈值进行了改进以提高信号平滑度,根据三角模糊数设计了复合评价指标权重以确定最佳小波分解尺度。利用设计的算法得到了声压频谱轮廓,并通过对比不同时间点的声压频谱轮廓确定背景噪声的频段,以此设计带阻滤波器的参数。利用设计的滤波算法对采集的声压信号进行了处理,实验结果表明,本文设计的滤波方法可以很好地滤除声压信号中的背景噪声。经设计的滤波算法处理后的等效连续A声级比未处理的要小5dB以上,可见所设计的滤波算法可有效降低背景噪声的影响,提高变电站可听噪声测量的可靠性。     

基于偏微分方程的户外图像去雾方法

户外图像的雾化往往导致色彩降质和对比度降低,有效的去除图像中天气效果对提高视觉系统的可靠性和鲁棒性具有重要意义。根据大气散射物理模型以及有雾图像的色彩与对比度降质同场景点的景深成指数关系的先验知识,分别建立了户外图像全局去雾和局部去雾的能量最优化模型,推导了相应的求解偏微分方程。利用用户提供的简单附加信息,实现了仅从单幅图像恢复清晰图像的去雾算法。实验结果表明：去雾图像的色彩清晰度和对比度有较大改善,具有很好的应用前景。     

新型LXRs亚型选择性配体的设计合成

LXRs是新近发现的治疗动脉粥样硬化的分子靶,设计合成新型LXRs配体对于治疗动脉粥样硬化等心脑血管疾病新药的创制具有重要意义。本文报道用我国丰富的甾体资源－－猪去氧胆酸为原料,分别经三步和四步反应,以76％和42％的总收率高立体选择性地合成两个新设计的具有环氧胆烷甲酯结构的化合物;3β－羟基－5α,6α－环氧胆烷酸甲酯、3β－羟基－5β,6β－环氧胆烷酸甲酯。     

基于自适应L滤波器的脑事件关联电位单次提取

提出了一种基于自适应L滤波的脑事件关联电位单次提取方法。将背景噪声看成一系列起伏状脉冲,利用零交叉方法估计各单次记录信号中噪声的脉冲宽度,取其最大值作为基准参数,自适应地动态确定各单次滤波时所用窗口的大小。在窗口大小确定后,对各单次记录到的信号进行L滤波处理。实验所采用的刺激方式为视频奥德勃（odd-ball)模式,直接对直接数据进行处理。将实验结果与普通叠加平均结果及原始单次记录进行了对比,结果表明脑事件关联电位单次提取效果良好,所提出的方法对噪声的分布和平稳性没有特殊要求,因而具有较强的适应性和稳健性。     

基于Adaline单神经元的非最小相位模型参考自适应控制

本文提出将N拍延迟作为参考模型,基于Adaline单神经元的自适应滤波器作为控制器,实现了非最小相位的模型参考自适应控制,并给出证明和仿真结果,说明了该方法的有效性.