陈-Mbius四路载波数字通信系统的仿真

将几种常用数字波形的陈-Mbius逆变换作为四路载波数字通信系统数字输入信号的编码波形函数族,由其对二进制输入信号进行调制后,直接叠加在一个物理信道上进行传输.在接收端,用与各调制编码波形对应正交的数字波形对各路信号进行同步相干解调,从而构成新的相干调制解调系统.应用MATLAB平台对系统进行性能仿真,并与传统的相干调制解调系统的仿真结果相比较.结果表明,该系统具有更优异的抗强噪声与抗干扰的性能,可实现多路载波数字通信的直接叠加,大大节省系统的初始投资与运行费用.     

对称矩阵行压缩的下标变换定理及在测绘中的应用

证明了整数环误差引理,进一步证明了对称阵行压缩的下标逆变换公式,这将其解压缩算法的时间复杂度从O(n2)降低到O(1).分析了对称阵的行压缩方式下的2种解压缩算法的相对运行效率,分析表明,当采用下标逆变换算法从压缩的对称矩阵中查询元素时,其查询效率比二重循环算法高得多.将这些公式和算法用来管理测绘工作中的大规模对称矩阵,如ITRF2000-ALASKA站群的协方差矩阵,既可进一步节约计算机存储空间和网络资源,还可提高其数据查询效率.     

完全三维图像重建的一个解析公式

简单的推导了三维Radon逆变换公式,并首次建立了极坐标系中关于函数径向积分的一个引理,利用此引理获得了计算Radon变换一阶导数的一个新方法。新的方法非常便于进行离散化计算,由此利用Grangeat-Smith重建格式可处理任何点源轨道下的扫描。     

阵列噪声增强技术在数字信息隐藏中的应用研究

研究了阵列噪声增强技术在数字信息隐藏中应用.非耦合的双稳态检测器组成的并联阵列可视为一种规则网络,阵列噪声与检测器参数都是可调谐参数,网络输出性能能够由非零阵列噪声优化.这就是阵列随机共振现象,也可以视为一种阵列噪声增强技术.将代表版权等信息的黑白字符水印排列成二进制序列之后,依据非线性双稳态检测器的频率检测鲁棒性,将之调制成具有一定延迟时间的脉冲调幅信号.宿主图像经离散余弦变换(DCT)后,在中频区域中选相应数量的DCT系数经Arnold变换置乱后作为背景噪声,水印信号则嵌入这些选定的中频系数中.嵌入水印的DCT系数经过逆变换后得到水印图像.水印图像受到各种信号处理方法的攻击时,可以利用非线性双稳态检测器从攻击图像中提取水印字符.通过阵列噪声增强技术,提取水印和原始水印字符的相似度与单独的双稳态检测器检测结果相比得到了进一步改善.     

基于实测数据的润扬大桥悬索桥全寿命评估随机温度场模拟

为了得到桥梁全寿命评估的温度数据,提出了一种基于实测数据的钢箱梁桥随机温度场模拟方法.首先,采用最小二乘估计和假设检验,对润扬大桥悬索桥扁平钢箱梁为期5年的实测温度和温差进行了统计分析;然后,提出了一种复杂统计模式下样本序列模拟的数值逆变换抽样方法,并建立了扁平钢箱梁的全寿命评估随机温度场.研究结果表明:扁平钢箱梁实测温度服从2个正态分布的加权和,实测温差则服从1个Weibull分布和1个正态分布的加权和;利用数值逆变换抽样方法模拟得到的样本的概率密度函数与目标概率密度函数吻合良好;模拟温度场能准确描述扁平钢箱梁的温度特性.因此,该数值逆变换抽样方法能够准确模拟大跨悬索桥扁平钢箱梁全寿命期的随机温度场.     

跳扩散模型中随机利率和随机波动下期权定价

为合理刻画股价实际变化趋势,在双指数跳扩散模型中通过允许利率随机和波动率随机建立了合理的市场模型;然后利用鞅方法推导了随机利率、随机波动率下双指数跳扩散模型的欧式期权定价的闭式解;最后通过数值模拟分析了模型的主要参数对期权定价的影响.数值结果显示:所提模型能够较好地刻画股价实际变化趋势,股票收益和波动率负相关,随机利率对短期到期期权影响几乎可以忽略,而对长期到期期权价格影响显著.     

基于DSP的LTE TDD上行解传输预编码实现

在时分长期演进(time division-long term evolution,TD-LTE)系统中,为了保证上行传输单载波特性,采用集中式DFT-扩展-OFDM(discrete Fourier transform-spread OFDM)机制.对各种离散傅里叶逆变换(inverse discreteFourie...     

在地震图象处理中K—L滤波法的应用初探

首先讨论了K-L变换在地震图象处理中应用的基本原理,然后提出对相干性较差的噪声能量,可以通过在K-L域中的压制。有效突出原地震图象中相干性较好的有用的特征信息。文中给出了具体实现该方法的步骤,并讨论了关键性参数的选择。所给出的模型试算结果表明了该方法的良好效果。     

有理分式的拉氏逆变换

从教学出发，论证了用部分分式方法求有理分式函数Ｆ（ｓ）拉普拉斯逆变换的方法。     

一类象函数求拉氏逆变换的高效算法

本文结合海维赛(Heaviside)公式[1]及留数定理总结出了一种将一类有理函数快速化为部分分式的方法。进而能快速求这类有理函数的拉氏逆变换。这种方法也可应用于实分析中求解有理函数的积分问题。