判别分析法在1Crl8Ni9Ti表面质量研究中的应用

根据１Ｃｒｌ８Ｎｉ９Ｔｉ不锈钢生产过程中的表面质量问题和生产参数，利用判别分析法进行计算机分类，找出了影响表面质量的主要因素．．     

《D＇Alembert判别法》与《Raabe判别法》的一个证明

本文从比值比较审敛法的推论方面给出不同于一般教科书上的《Ｄ＇Ａｌｅｍｂｅｒｔ判别法》与《Ｒａａｂｅ判别法》的一种新的证明方法．     

离散系统的自适应滤波

本文介绍了自适应滤波器及其最小均方（LMS）算法，通过计算机进行了仿真实验并对仿真结果进行了讨论。     

用卡尔曼滤波技术提高机械加工精度

本文首先阐述了卡尔曼滤波的基本原理,导出了卡尔曼滤波的递推表达式,然后以高精度丝杠车床为例建立了加工中误差信号的数学模型,并用PB-700型个人计算机仿真。仿真果表明,这种方法可将原机床加工的螺距精度提高到0.5μm级。仿真还揭示了应用这种方法精化机床提高加工精度的原因,为结构设计、传感器选择、建立数学模型、合理选择采样间距等提供了方向性指示。     

输油管道漏磁检测信号自适应滤波的研究

在采用漏磁法对输油管道进行无损检测过程中,信号会受到各种噪声的干扰。介绍了输油管道漏磁检测方法及归一化最小均方自适应滤波方法。通过实验装置采集了含有噪声的漏磁信号。由于各传感器提离值不能保证一致,对信号进行了补偿调整。将一路的传感器输出信号作为主输入信号,与之相邻的传感器输出信号作为参考信号,采用归一化自适应滤波对主输入信号进行处理。结果表明,采用归一化最小均方自适应滤波方法可使缺陷漏磁信号的信噪比得到显著的提高。     

基于贝叶斯判别器的面部检测

 提出了1种基于PCA(主成分分析)的贝叶斯判别器用于检测灰度面部图像.为检测面部图像,首先用PCA减低训练图像的维数以为判别器提供教好的图像描述.训练图像包括面部图像和非面部图像并给出正确标识,用EM算法学习图像的特征向量.在构建好学习模型后,用贝叶斯后验概率检测未知样本.模型参数估计和判别原则都是基于最大似然度.在估计了概率密度函数后,贝叶斯判别器可产生最小的误差,为分类的教优准则.本方法用2356副面部图像和3780非面部图像作为学习样本,学习过程获取面部图像与非面部图像的差异而构建判别模型.训练图像包括不同位置,不同表情,不同亮度条件的同一对象图像.训练模型用于检测205副面部图像,实验结果在文章第4部分给出.     

岩石爆破振动信号的EMD滤波与消噪

研究了采用经验模态分解（EMD）法对信号进行滤波、消噪的原理和过程，运用小波滤波和EMD滤波方法对仿真信号进行比较，并将EMD滤波、消噪法引入岩石爆破与冲击破碎信号处理领域中。结果表明：采用小波与EMD2种滤波、消噪的方法都能获得较好的效果，而基于EMD滤波、消噪法是依据信号分解结果的频谱特性进行选择性的滤波和消噪，更能充分保留信号本身所固有的非平稳特征，具有自适应强和灵活、有效的特点，是一种更好的爆破振动信号滤波、消噪法。     

Vondrak滤波法用于结构振动与GPS多路径信号的分离

根据Vondrak滤波法在信号的截断频带上具有较高信号分辨率的特点，将Vondrak带通滤波法应用于全球定位系统（GPS）结构变形监测中以分离结构振动和多路径效应的影响。对GPS实际观测资料进行分析，结果表明：采用该方法不仅能从坐标序列中成功提取结构振动信息，也能正确分离载波相位双差观测值的残差序列中的结构振动和多路径效应影响，因而在提高GPS定位精度上具有较大的应用潜力。     

机动目标跟踪中的序贯滤波

多个测量站（多雷达或多传感器）工作时，在时间上是不同步的．在融合之前必须将这些观测数据进行同步．在某雷达单独观测时，采用通常的卡尔曼滤波方法；在多雷达重叠观测区，采用序贯滤波方法，不管是哪个传感器观测，按时间顺序，先到的量测点先进行滤波，这样就省去了时间同步这一步处理，又增强了航迹的连续性．计算机仿真证明了该方法的有效性．     

对数正态分布的最小后验风险Bayes判别

设有两个总体G0、G1分别服从参数为(μ0,σ)与(1μ,σ)的对数正态分布.基于寿命数据X、最小后验风险准则,给出了相应的判别分析问题的Bayes判别方法,为寿命判别制定了一个操作简便的规则.