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。     

物理教学与能力培养

能力培养不仅是摆在职业教育面前的首要问题，也是决定学校生存发展和学生命运的关键．本文是针对教学的基本理论论述物理教学与能力发展关系，并提出了具体方法．     

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。     

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。     

基于二维提升方案的可逆双正交小波变换在渐进性无损图像压缩中的应用

分析了一维(基于行、列分解和重构)提升方案的特点，从理论上指出了一维提升方案的不足之处，提出了二维(基于子带分解和重构)提升方案，并给出了CDF(1，3)双正交小波二维提升方案的具体形式，改进的提升方案弥补了一维提升方案的不足之处，不需作‘√2’因子和归一化处理，整个小波变换是可逆的、基于整数运算的、能量守恒的，减少了误差传递的机会，用该小波变换实现了快速的、渐进性的直至无损图像压缩。     

电视跟踪系统的硬件设计

电视跟踪系统是具有一定智能的图像跟踪装置.它利用标准电视信号作为信息源,对其进行数字化处理,从而实现目标跟踪.本文主要介绍了该系统的硬件设计思路,并详细讨论了其中一些关键部分的具体实现.     

基于Fourier变换非一致间距阵列的一种合成法

基于阵列图及其分布间的Fourier关系，作者提出了非一致间距阵列的一种合成方法。在Fourier关系下，通过抽样一个给定的阵列图，就能使用FFT(快速Fourier变换)得到其近似连续的阵列分布。为提高改善阵列图的性能，提出一个算式用于决定非一致间距阵列的空间间隔，从而在合成的阵列中保持更多的能量。该方法简单且易于应用。