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     

伪微分算子作用下小波变换中的误差分析

通过对文献[1，2]的研究，在常系数伪微分算子作用下的小波变换中，得到一些新的结论。     

用圆谐-傅立叶矩描述图像

提出了一种描述图像特征的圆谐—傅立叶矩，对圆谐—傅立叶矩的特性进行了初步分析，用圆谐—傅立叶矩可以完整、无冗余地重建原图像，选取有限数量的低阶圆谐—傅立叶矩与同级次的圆谐—傅立叶函数的乘积叠加求和，可以近似地重建原图像，实验结果表明，圆谐—傅立叶矩有很好的图像描述能力，使用10阶以上的圆谐—傅立叶矩就能较清晰地重建原图像。     

p-亚正规算子的性质

研究p-亚正规算子A∈B(FB)的不变子空间约化A的充分条件，并证明了p-亚正规算子也具有Fuglede-Putnam性质，     

群为完全群的一个充要条件

一个群为完全群，而当它是另一个群的正规子群时，则必为其直因子，反之成立否，马元达（1982）对有限群的情况进行了证明，该文推广到一般群。     

颈部肿块细针吸取细胞学诊断

2000—2002年进行颈部肿块细针吸取细胞学检查共600例，有病理组织学证实138例，其中恶性病变66例。淋巴结、甲状腺各占60．10％、23．50％。细胞学阳性158例，占26．33％，可疑恶性32例，占5．33％。和术后病理组织学诊断对照。恶性病变符合率80．30％，良性病变符合率为93．06％，总符合率为86．96％。敏感率(阳性 可疑)淋巴结、甲状腺分别为96．29％和90．00％。本文对假阳性、假阴性病例进行了分析。     

小波分析在管道泄漏信号识别中的应用

利用多尺度小波变换，把管道泄漏产生的负压波信号作为瞬态信号，来识别管道的局部泄漏特征。以光滑函数的一阶导数作为小波母函数，研究了管道泄漏特征信号拐点区间的敏感性，突出小波变换系数的局部极值性。分析表明，检测信号的小波变换系数极值的奇异性准确地反映了管道检测信号的泄漏特征，并且从局部描述了管道泄漏信号的瞬态正则性。对各级尺度系数进行了S形曲线拟合，此曲线能够完整地描述管道泄漏瞬变特征，其拐点区间描述了管道发生泄漏时的瞬变过程。     

基于子波变换的消噪方法在涡街流量传感器中的应用

基于子波变换消噪原理，结合流量测量持定要求，提出了一种适用于在涡街流量传感器信号处理的单支重构滤波方法，同时给出了滤波级数的选取方法，这种计数方法能够有效地扩大涡街流量传感器的量程下降，通过对实际信号的分析，证实了方法的有效性。     

结构时变模态参数辨识的时频分析方法

应用线性和二次时频变换方法，即短时傅里叶变换和魏格纳—维尔分布，进行了时变结构模态参数的辨识．通过对刚度突变和刚度连续变化的单自由度系统时变参数辨识的仿真，论述了两种时频辨识方法的特点．仿真结果表明，时频变换辨识方法是辨识时变模态参数的有效工具，而且魏格纳—维尔分布二次时频表示能得到比基于短时傅里叶变换的谱图更好的辨识结果．     

基于矩和多分辨分析的图像识别

应用矩和多分辨分析对图像进行特征提取，求取不同分辨率下的小波系数的均值、能量和方差，作为特征向量。这组特征向量是将图像的矩特征和小波特征结合形成小波矩特征，即反映了图像的全局信息，又反映了图像的局域性信息，并且具有旋转、平移和缩放不变性。该算法不但解决了图像识别中特征量随图像旋转、平移和缩放而变化的问题，而且提高了对近似物体的识别能力。最后简要介绍了仿真实验及结果，证实此算法能对飞机、舰船等目标进行有效的识别。