矩阵代数的无赘幂零生成元集

本文根据文（１）进一步讨论了矩阵代数的无赘生成元素，得到了无赘生成元素至少含有两个元的结论，并且具体给出了由两个元，尤其是由两个幂零元组成的生成集。     

小波变换在高维频谱数据分类中的应用

小波变换是近些年来广泛应用于时频域信号分析的理论,根据小波变换的特点,在高维频谱数据分类中,对数据进行特征提取,将Ｐ维矢量映射成Ｐ＇维矢量（Ｐ＇〈〈Ｐ）,以减少分类模型参数,同时尽可能保留各频谱数据之间的差别信息。利用ｍ带离散小波变换产生的小波系数进行分类,并给出了一组算法,结果令人满意。     

由纯跳Levy自噪声驱动的随机薛定谔方程

给出了由纯跳Levy白噪声驱动的随机薛定谔方程的白噪声解法．方程的位势由纯跳Levy白噪声过程的wick幂来表示,在实际应用中代表随机因素是跳跃的物理系统．此方法将（S）-1分布空间的特征定理作为理论基础,利用Hermite变换将随机薛定谔方程转化为非随机的普通方程,在Feynmann-Kac公式的帮助下,得到这个非随机方程的解,最后使用Hermite反变换将此解转换为分布空间的一个（S）-1过程,这个过程即为原随机薛定谔方程的解．进一步可以得到：经过一定条件的限制,这个解在弱分布的意义下,属于L^1（v）空间．     

基于模糊元胞自动机的图像边缘检测方法

针对基于元胞自动机图像边缘检测的原有算法,提出了新的改进算法.该算法采用基于方向信息测度与边缘有序性度量的多信息融合方法,利用模糊逻辑对特征信息进行模糊推理,利用推理结果对上一时刻特征信息进行模糊反馈处理,最终通过元胞自动机的自动演化工程得到图像边缘.试验表明,算法边缘检测的准确度高,检测模糊边缘和细节边缘的能力较强.是一种实用、高效的图像处理算法.     

基于DOST能量相对熵的配网单相接地故障选线方法

针对小电流接地故障中,不同类型配电线路故障特征频带能量分布不一致的情况,提出一种基于离散正交S变换与能量相对熵的故障选线方法。首先提取各线路故障后首半个工频周波的暂态零序电流,利用离散正交S变换计算暂态零序电流各频带的变换系数及各频带暂态能量,结合能量相对熵对两个波形细微区别的识别能力,分别获取各线路在不同频带的能量相对熵,并综合得到每条线路的综合能量相对熵,据此熵值大小进行故障选线。Matlab仿真表明该方法不受接地电阻、故障初始角、故障距离等条件的影响,在间歇性电弧故障时仍然可准确实现线-缆混合线路单相接地故障选线。     

傅里叶变换红外光声光谱法在纺织上应用

本文叙述了傅里叶变换红外光声光谱法(FTIR-PAS)的基本原理及其在纺织上应用。研究了组合浆料中变性聚乙烯醇的定量测定、涤棉混纺纤维中涤纶的定量测定、苎麻及甲壳素经碱处理后的光谱性质的变化。研究结果表明,以变性聚乙烯醇C=O基团的伸缩振动1570cm~(-1)吸收峰可作为定量测定变性聚乙烯醇的依据。以涤纶分子结构中羰基伸缩振动1725cm~(-1)峰高与纤维分子结构中碳氢键伸缩振动2915cm~(-1)峰高的比值,可定量测定涤棉混纺纤维中涤纶含量。苎麻经碱处理后,非晶谱带898cm~(-1)度明显增加,晶区谱带1430cm~(-1)强度明显下降,其变化程度取决于碱浓度。甲壳素的酰胺吸收峰1555cm~(-1)随碱处理浓度、温度和时间的增加而下降。与常规的红外吸收光谱法相比较,傅里叶变换红外光声光谱法具有无损快速的优点,适宜于制作困难的试样。     

反对称变换的特征条件

借助内积与长度与夹角给出了欧氏空间的变换是反对称变换的若干个充要条件。     

基于分块的2DPCA人脸识别方法

文章将分块理论与2DPCA方法相结合,研究分块二维主成分分析法（M-2DPCA）在人脸识别中的应用。对人脸图像矩阵进行分块,用形成的子图像矩阵直接构造总体散布矩阵并求解对应的特征向量,利用提取的特征向量对图像进行特征的提取与分析,进行人脸识别。基于Yale人脸数据库的实验显示,在相同训练样本和特征向量条件下,M-2DPCA比2DPCA算法具有更高的识别率。结论 M-2DPCA充分利用了图像的协方差信息,在人脸识别方面具有较高的识别率和鲁棒性方面,对进一步研究人脸识别具有重要的意义。     

用三光束干涉法测量薄膜厚度

本文用三光束干涉法非接触地测量了薄膜厚度.该方法把位于中间的零级光作为测试光束,位于两侧的±1级光作为参考光束,不但具有精度高的特点,而且稍作改进还能用于其它多种参数的测量.     

Fe—C基三元合金相图计算

本工作设计了Fe-C基三元合金热力学计算软件，它可计算Fe-C与Cr,Mn,Si,Cu,Mo,W,Ni,V,Ti,Nb组成的三元系在不同温度下的等温载面图，并可提供有关的热力学数据。