基于多分辨分析的有限长信号小波快速算法

本文根据多分辨分析理论,通过对小波变换快速算法的分析,推导出了适合计算机软件编程的正交小波快速算法的矩阵表达形式。通过计算机编程,对一含有突变点的有限长弹性波信号进行分解、重构,结果表明该算法能正确判断出突变点的位置。     

光生喷注及其对QCD的检验Ⅱ：—HERA分解光生过程中的双…

本文分为两部分；第二部分讨论了ＨＥＲＡ分解光生过程中的双喷注产生。在次邻头级近似下计算了分解光生过程中的双喷注产生，讨论了标度依赖性，给出ＱＣＤ结果的理论误差。     

混合神经网络矢量量化的设计与实现

本文设计了一种混合神经网络矢量量化编码方法,利用Kohonen网络的自组织聚类功能设计矢量量化器码书,实现矢量量化,用三层BP网络完成码字的信道符号编码.该神经网络矢量量化编码器能够并行处理输入矢量,速度快,效率高,适用于语音和图像数据压缩.     

谐波恢复的多阶段分解算法

研究了加性噪声中的谐波恢复问题。基于一组相关矩阵的结构化信息,提出了一种频率估计的多阶段分解算法,在每个阶段仅抽取单个分量。通过一种求所定义的代价函数最优解的有效迭代算法,该算法可以找到单个分量,再利用多阶段分解和多阶段重构,可以得到全部分量。仿真实验表明,该算法的性能优于TLS-ES-PRIT方法。     

→↑H与介质无关的充要条件的另一种论证方法

利用矢量场的唯一性定理直接推出静磁场中→↑H与介质无关的充分必要条件，并推出两个有用的结论。     

噪声信道下最佳矢量量化器的人工神经网络实现方案

噪声信道影响下的矢量量化器设计,实际上是一个信源、信道联合编码(joint soruce/channel encoding)问题。本文提出了一种利用人工神经网络ANN(Artificial Neural Network)技术解决联合编码的组合优化问题的方案,该方案较好地解决了有噪声信道条件下的最佳矢量量化器的设计问题。由于将信道传输特性直接引入到神经网络的构造中,因此,对网络进行训练后,最终得到对噪声信道影响具有一定程度的抑制作用的矢量量化器。我们针对BSC信道对所提方案进行了分析和模拟,结果表明,在量化网络设计中,考虑噪声信道影响的因素,可使训练得到的量化网络的量化特性对噪声信道的影响表现出明显的韧性。     

物理课堂教学设计研究初探

物理教学事件是物理课堂教学设计的基本单元．把物理课堂教学分解为一系列教学事件，精心设计每一个教学事件，可以达到物理课堂教学最优化的目的。     

“氨基甲酸铵分解压力测定“实验中真空度该达多少

根据基础热力学数据,对氨基甲酸铵分解反应的平衡常数和分解压力进行了计算,得出了该实验所需要真空度的准确理论数据.