（H,G）—变换和拟正则半群

研究一般的（Ｈ,Ｇ）型变换通过适当合成变换后生成拟正则半群;并建立了Ｇ－变换和（Ｈ,Ｇ）型变换两者之间的拟共形共轭关系．对于给定的一个拟正则半群,构造了一个不变共形结构ＧΓ,使得该半群中的每个元素在这个不变共形结构下保持Ｇ－变换不变．     

被加型噪声污染的信号的线性时频表示

讨论了噪声对确定性信号的线性时频表示的影响,通过理论分析和计算机仿真,证明了被白噪声污染的信号可以用短时傅里叶变换ＳＴＦＴ和小波变换ＷＴ来分析;而被脉冲噪声污染的信号可以用ＳＴＦＴ来分析,而不宜用ＷＴ来分析。     

利用初等行变换求极大无关组的一些条件

本文讨论利用初等行变换求行向量组的极大线性无关组的方法,澄清一些线性代数教学用书中存在的一种模糊认识,并给出修正后的方法。     

基于小波变换及布朗分形模型的纹理分割

在研究小波变换布朗分形模型的基础上,定义了水平分维数,垂直分维数,对角分维数,并将它们作为纹理特征量来实现纹理的分割,实验结果表明,这些特征量能够很好地反映纺理特征,从而分割时不需有关图象中纹理类别的先验信息,较以往方法在准确度和计算复杂程度上都有很大提高。     

广义变换图G^＋∞（R,S）的边连通度

记Ａ＋∞（Ｒ,Ｓ）为具有行和向量Ｒ及列和向量Ｓ的所有ｍ×ｎ阶非负整数矩阵的集合．广义变换图Ｇ＋∞（Ｒ,Ｓ）的顶点定义为Ａ＋∞（Ｒ,Ｓ）中的矩阵,两个顶点（矩阵）相邻当且仅当它们可通过一次变换相互得到．并证明Ｇ＋∞（Ｒ,Ｓ）的边连通度等于其顶点的最小度δ（Ｇ＋∞（Ｒ,Ｓ））．     

齿轮故障诊断中振动信号的提纯和重构

在分析了齿轮振动产生机理和振动信号频谱特征的基础上 ,提出了齿轮振动信号提纯和重构的诊断分析方法 .与传统的窄带滤波相比 ,该方法可识别出齿轮啮合副中有故障的齿轮 .由于消除了 2个齿轮间的相互干扰 ,由该方法提纯重构信号的幅值包络、相位信息和瞬态频率 ,能更准确地反映出齿轮的故障 .     

一般光路中的分数傅里叶变换的分析方法

在分数傅里叶变换的基本性质的基础,通过引入一个定标因子,通过两次切变操作来旋转ＷＤＦ,给了分数傅里叶变换的一种新的分析该方法可以将原有的分数傅里叶分析从对称光路扩展到的一般的光路。     

基于小波包变换的混合域声音编码

研究了小波包变换在声音编码中的应用,通过利用小波包变换在时域和频域都具有良好局部性的特点,提出了一种新的中低码率混合域声音编码算法。这是一种可调码率算法,它根据输入信号段的特性来进行变换和编码,使得编码过程可以同时在时域、频域以及从时域向频域过渡的任一时频域中进行,从而使编码算法不仅在量化编码阶段,而且在变换阶段就对输入信号具有自适应性。其编码效果比在单一固定时频域中进行变换与编码有较大改善,有助于和高码率的声音编码算法相接轨。     

酉变换与量子系统超收敛微扰的简化推导

如同无限小正则变换服从正则方程一样,经无限小酉变换后的态矢量服从以生成元为哈密顿量,以小参数为“时间”的薛定谔方程,直接用酉变换给出量子系统超收敛微扰的简化推导。     

几何型哈什法和图象的快速合成

提出用图象特征点的不变量阿芬变换和哈什表索法,实现两幅邻近图象的快速合成,并用实验证明其有效性。