小波变换及其在图像编码中的应用

小波分析是目前许多学科共同关心的一个前沿领域。本文首先付里叶变换和窗口付里叶变换的局限性,从时域、频局部化的角度对小波理论作了简介,其次综述了小波在图像编码中的应用。     

一般光路中的分数傅里叶变换的分析方法

在分数傅里叶变换的基本性质的基础,通过引入一个定标因子,通过两次切变操作来旋转ＷＤＦ,给了分数傅里叶变换的一种新的分析该方法可以将原有的分数傅里叶分析从对称光路扩展到的一般的光路。     

不同去叶强度对羊草群落特征影响的研究

通过３０％,５０％,６０％,８０％去叶强度的试验研究,表明：７月份,不同去叶强度下群落的地上部生物量没有明显差异,８月份,３０％,５０％,６０％的去叶处理,也没有明显差异,但８０％处理的生物量却明显减少,９月份,各处理间地上部生物量差异很大,６０％和８０％的处理,生物量均低于３０％和５０％的处理７－９月份,随着去叶强度的增大,群落去叶的总收获量增加,枯落物的积累量逐渐减少,１０月份,５０％,６０％     

小波分析在滤波中的应用

小波分析是一种能同时在时间域和频率域内进行局部分析的新的信号分析方法。该文首先引入小波分析的概念,介绍了声音变换;然后根据地球物理勘探中数据量大,处理速度要求高的特点选用了Ｍｏｒｌｅｔ小波,并做了适当的简化,实现了小波正反变换,最后系统地探讨了在陷波,时频滤波,时变滤波中的应用,通过几个数学模型和一个物理模型的试验,均得到了理想的结果。     

科氏流量计测量信号采样与实时算法的实现

在分析科氏流量计输出信号特性对测量精度影响基础上,从信号处理的角度,采用傅里叶频谱分析法,对影响测量精度的诸种因素进行分析处理,着重解决了在应用中的关键问题：用软件实现整周期采样,同时,通过采用ＤＦＴ算法解决了采样与测量的实时性问题。     

可变2n点流水线FFT处理器的设计与实现

设计一种可以连续计算N点复数序列傅里叶变换(FFT)的流水线结构处理器,其序列长度N(为2的幂)可变.流水线结构由乒乓存储器将基本运算模块级联而成,对输入数据的顺序以及流水运算的级数加以控制便可计算不同长度序列FFT.给出了由序列长度控制输入数据倒序、旋转因子寻址以及数据输出的实现方法.数据采用块浮点表示,提高了运算精度.用硬件描述语言VHDL在寄存器传输级(RTL级)进行描述,并在单片FPGA上实现.该芯片可工作在80 MHz,连续计算时,处理长度为1 024点的序列仅需12.8 μs.     

七月诗派与九叶诗派之比较

七月诗派与九叶诗派作为四十年代两峰对峙的诗歌流派,共同扎根于动荡的社会现实中,或侧重于乡村和对光明的歌颂,或侧重于城市和对黑暗的诅咒;在艺术上表现为心灵“突入”生活、抒情的张扬、自由诗体与心灵“溶解”生活、玄学的沉思、格律体的对立。     

三七叶甙对兔血小板聚集功能的影响

 应用Born氏比浊法分别测定三七叶甙(Panax notoginseng folium saponins)对花生四烯酸(arachidonic acid,AA)、血小板活化因子(platelet activating factor,PAF)和腺苷二磷酸(adenosine diphosphate,ADP)诱导的兔血小板聚集功能的影响.实验结果表明:三七叶甙在体外显著抑制ADP诱导的血小板聚集,其半数抑制浓度(medium inhibitory concentration,IC₅₀)为89.4mg/L;三七叶甙静脉注射也能明显降低ADP诱导的兔血小板聚集率,且呈剂量-效应关系.提示三七叶甙体内外均明显抑制ADP诱导的兔血小板聚集,而对AA和PAF诱导的兔血小板聚集无明显影响.     

包膜控释尿素与普通尿素配比对大棚番茄的增产及品质效应的研究

对大棚番茄进行了包膜控释尿素与普通尿素配比的田间试验,并对番茄的品质进行了测试分析.结果表明：控释尿素与普通尿素配比有显著的增产效果,大棚番茄单施D90控释尿素产量最高为69.10 t.hm^-2,比对照增产17.42 t.hm^-2,增产率为33.7%;比尿素增产10.46 t.hm^-2,增产率为17.8%;D90：U比为1.75：0.25处理比对照增产13.82 t.hm^-2,增产率为26.7%;比单施普通尿素（0：2）处理增产6.86 t.hm^-2,增产率为11.7%;均达极显著水平.控释尿素单施、控释尿素与普通尿素配施均具有增加单株果数、单果重的效果;并可降低硝酸盐含量和提高可溶性糖、Vc和氨基酸含量的显著效果.综合品质指标依次为：D90：U不同配比肥料的内在品质依次为：2：0 ＞1.75：0.25＞1.5：0.5＞1.0：1.0＞CK＞0：2.     

通信信号自动分类方法研究

提出增加信号的频谱作为信号的特征信息之一 ,并采用离散傅里叶变换 (DFT)和小波 (wavelet)方法提取信号的频谱、瞬时幅度、瞬时频率及瞬时相位 ,构成信号的特征向量。为解决运算速度问题 ,对特征向量提出了分类编码方案。最后利用神经网络的方法进行识别。实验结果表明 ,采用这种方法可以显著地改进分类的效果