信号时频表示的一种方法

描述了一种带相位因子的时频分析方法。它基于一种可滑动的、尺度可变的高斯窗思想。这种窗的大小与频率有关,并与傅里叶频谱之间有直接对应关系。笔者对这种时频分析方法做了理论分析,并通过实验验证了该方法在时频分析方面的特点。     

探地雷达复信号分析及改进

利用复信号分析可求得表征探地雷达信号特征的多个参量，从而可对雷达信号进行深入的分析和研究．然而，该方法对噪声特别敏感．为此，作者引入小波变换，对分析过程进行了改进．实际处理效果表明：小波变换的引入很好地克服了复信号分析缺点．     

一种改进的12.8kb.s^—1宽带语音压缩技术的实现

给出了一种在１２８ｋｂ．ｓ＾－１码率具有较好听觉质量的宽带语音信号（７ｋＨｚ）压缩编码算法，当抽样频率为１６ｋＨｚ时，输入信号通过小波变换分成高子带烽低子带信号，低子带信号采用了改进进行的码激励性线性预测（ＣＥＬＰ）方案，高于带信号以及自适应增量调制（ＡＤＭ）压缩。     

取样频率对非均匀取样的DCT变换的影响

本文先介绍了基于第一类Ｃｈｅｂｙｓｈｅｖ多项式的第Ｎ次多项式的零点作为取样点的非均匀取样的ＤＣＴ变换方法．然后从插值聚合的角度（ｌｉｍＮ→∞εｎ＝０）出发，得出了为保证非均匀取样的ＤＣＴ变换具有良好的压缩效果，非均匀取样的ＤＣＴ变换的平均取样频率所应满足的要求．并通过实例验证了当取样频率满足一定要求时，非均匀取样的ＤＣＴ变换方法与传统的均匀取样ＤＣＴ变换相比在信号的压缩倍数和压缩质量方面具有优越性．     

共轭对称和共轭反对称新序列的构造与应用

本文通过对共轭对称序列和共轭反对称序列的分析,指出了一种构造新序列的方法,新序列保持了原序列的性质,用途却比原序列要广。文章着重讨论了新序列在DFT(Discrete Fourier Transform)方面的应用,通过计算一个复序列的N点DFT,便可获得四个实序列的N点DFT。     

基于小波变换的图像信号分解研究

本文通过对小波变换多分辨分析特性的介绍，讨论了基于小波基分解的滤波器组设计原理，给出了静止图像数据的树形分解的方法和分解结果，结果表明，树形分解后，可有效压缩数据动态范围，便于采用适当的量化方式，结合其它非线性编码，达到较高的压缩比。     

基于小波变换的主元分析人脸图象识别

基于小波变换的主元分析人脸图象识别高西奇，周洪祥，何振亚（东南大学无线电工程系，南京２１００１８）人脸图象识别是模式识别领域的一个重要研究课题［１，２］，但是由于人脸虽有固定结构而无固定形状的特殊性，人脸的自动识别非常困难，特别是要求机器在学习之后能...     

人工神经网络与小波变换

相应于人工神经网络逼近非线性系统问题引入了一种亲的小波变换并研究了其性质，作为推论，给出了Ｌｐ范数下定理的一个构造性证明。     

开环放大倍数对反馈控制系统稳定性的影响

本文重点分析开环放大倍数对反馈控制系统稳定性所起的重要作用。并用“拉普拉斯变换”与“传递函数”方法从理论上说明了开环放大倍数对系统稳定性所扮演的重要角色。     

非整数次Sobolev空间的稠密性定理

本文用简明的泛函分析方法证明在区域Ω上的非整数次Ｓｏｂｏｌｅｖ空间Ｈｓ（Ω）的稠密性定理，即当且仅当ｓ≤１／２，空间Ｃ０∞（Ω）在Ｈｓ（Ω）中稠密。并进一步推出，空间Ｈ０（Ω）＝Ｌ２（Ω）与Ｈｓ（Ω）（０＜ｓ＜１／２）函数的差异．这种差异表现在边界邻域的性态上．