基于混合阈值的清除重复间隔阈值经验模态分解去噪方法

经验模态分解(Empirical mode decomposition,EMD)被认为是一种有潜力的非线性非静态信号去噪方法。传统的经验模态分解阈值去噪在零点附近存在不连续性的缺点,Kopsinis提出了EMD-IIT和EMD-CIIT方法,但这两种方法对阈值过于敏感,即区间极值轻微的偏差就有可能导致去掉整个区间曲线,因此本文提出一种混合阈值算法,结合了EMD-DT和EMD-IT各自的优势。仿真结果表明此去噪算法具有较好的效果。     

用矢网测量导航天线群时延的方法

简述了天线群时延的基本概念。系统阐述了利用矢量网络分析仪测量导航天线时延的三种方法,即标准探头法、两相同天线法和三天线法。推导出利用矢量网络分析仪测量天线时延的原理方程,并简述了时延测量的方法程序。     

天然气水合物分解-两相渗流数值模拟研究

为揭示天然气水合物试采工程中储层物理参数演化规律,建立了耦合化学分解和气、水两相渗流物理场的数学模型,并采用有限单元法进行求解,对不同降压幅度、初始绝对渗透率和含水饱和度等影响下的储层物理参数的时空演化规律进行研究。结果表明:井筒开始降压后,井周迅速形成压降漏斗,压降辐射范围随时间逐渐增大,且水合物分解范围和压降范围呈现明显的一致性;井筒降压后短时间内产气速率达到峰值,该峰值随降压幅度和初始绝对渗透率的增大而增大,随初始含水饱和度的增大而减小;水合物分解速率和渗透率增大速率与降压幅度和初始绝对渗透率成正相关,与初始含水饱和度成负相关。     

基于运动矢量的视频可逆隐藏算法

针对现有的基于运动矢量的视频信息隐藏算法存在破坏矢量局部最优性这一问题,提出一种基于视频运动矢量的可逆信息隐藏算法。算法对利用增强预测区域搜索(enhance predictive zonal search,EPZS)算法得到的最优预测矢量与运动矢量的差值进行微调,在差值的最低有效位嵌入水印。通过矢量差值扩展,实现了解码端运动矢量的无损恢复,让信息的嵌入不影响矢量的局部最优性,保证了解码视频质量不受运动矢量改变的影响。与传统的基于运动矢量的信息隐藏算法相比,本算法在嵌入水印的同时未大幅增加引入码流量。实验结果表明,该算法在控制码流和解码端的视频质量方面均具有良好的性能。     

石油市场和股票市场之间的尾部风险溢出效应——基于变分模态分解和动态Copula函数的研究

利用变分模态分解法将原始收益率序列分解为不同期限的子序列.基于动态Copula函数计算石油市场和股票市场之间的在险价值指标(VaR和CoVaR)，研究在极端下跌和极端上涨的市场情况下，国际石油市场与发达国家和新兴市场国家股票市场的短期和长期尾部风险溢出效应.实证研究结果表明，石油市场和股票市场之间存在双向的尾部风险溢出效应.首先在风险溢出的强度方面，石油市场对股票市场的尾部风险溢出效应明显比股票市场对石油市场的尾部风险溢出效应更强烈.其次在风险溢出的方向方面，股票市场对石油市场的尾部风险溢出效应均为正向，石油市场对大部分国家股票市场的上尾风险溢出效应为正向，且对全部国家股票市场的下尾风险溢出效应为正向.最后，石油市场和大部分国家股票市场之间的长期尾部风险溢出效应都比短期尾部风险溢出效应更强烈.研究结果有利于相关市场投资策略的制定和极端风险传染的防范.     

中国英语学习者的英语词素加工和汉语偏旁加工关联研究

以中国学习者为研究对象,对比英汉词素加工和偏旁加工,探究二语学习者的英汉复杂形态词的加工状况.本文通过三个实验来分别研究英语语义相关的词素、汉字语义相关的偏旁和语义相关的英汉词汇在词汇加工中的作用和异同.实验一研究结果显示,英语语义相关的英语词素在二语者英语词汇加工处理的过程中起着很重要的促进作用.实验二表明,语义相关的汉语偏旁对汉字的加工虽然没有取得具有统计意义的显著水平,但是也有一定的促进加工作用.在实验三中,语义相关的汉语偏旁对相关的英语词汇的启动效应也没达到统计意义;同时,语义相关的英语单词对相关的汉字的启动效应也很微小.然而无一例外的是语义促进效应虽然微弱,但都普遍存在.     

基于mRMR与因子分解机的分类模型研究

很多学者用“全球恐怖主义研究数据库”GTD数据集，采用博弈论、K近邻法和支持向量机等分析恐怖事件的聚集性，已经取得一些成果.但在前期研究中未有很好考虑数据的稀疏性以及高维度多冗余等会导致聚集分类准确率不高的问题.本文提出一种基于最小冗余最大相关与因子分解机结合的TFM分类模型，使用增量搜索方法寻找近似最优的特征解决高维度多冗余问题和FM方法解决数据稀疏问题，并对预处理后的恐怖袭击事件数据用TFM模型做量化分类.文中使用朴素贝叶斯NB、支持向量机SVM、逻辑回归LR与TFM等4个模型的“马修斯相关系数”MCC进行比较，结果显示TFM的MCC相对于其他三个模型NB、SVM、LR分别提高了49.9%,2.5%,2.3%，可见TFM模型有一定可行性.     

全偏振参量低秩稀疏分解伪彩色图像融合

偏振图像伪彩色融合对提高视觉感知和目标判读具有重要意义,利用空间调制型全偏振参量矩阵的低秩和稀疏特性,提出基于贝叶斯概率鲁棒性矩阵分解融合方法。首先,根据偏振调制和解析算法构造偏振参量矩阵,同时合成强度图像;其次,对参量矩阵进行基于改进的贝叶斯概率参量矩阵分解,降低背景噪声和亮度变化等干扰,分别获得参量图像的稀疏和低秩成分;然后利用方差、清晰度和信息熵进行模糊积分,获得显著性参量图像,与合成强度图像一起进行像素级增强;最后,经直方图规定化和IHS颜色映射,得到伪彩色融合结果。实验选择多种材质与目标的仿真和实测数据进行验证,通过主观视觉效果和客观指标比较,验证了其有效性。