基于微分变换法的变截面压杆临界载荷分析

通过细长压杆挠曲近似微分方程理论,建立了变截面压杆失稳控制微分方程.该方程为4阶变系数常微分方程,其解析解不易得到,采用微分变换法(DTM)进行数值求解.将变截面压杆的控制微分方程和边界条件进行无量纲化,采用DTM将变截面压杆的无量纲控制微分方程和边界条件转换为包含临界载荷的代数特征方程,通过编程计算数值,给出4种不同...     

有限变换的指数和周期的图示求法

对X={1,2,3,…,n}上任一有限变换α,首先叙述并证明了α的指数和周期与其分解式中最简变换的指数和周期的关系。然后,证明了α的有向图Γ（α）可能是非连通的,Γ（α）的连通分支Ω是一个等价类,Ω有非空核K（Ω）,且K（Ω）是Ω的唯一循环圈的顶点构成的集合。最后,证明了连通分支和最简变换是一一对应的,实现了利用Γ（α）计算α的指数和周期的目标。     

Polarimetric Synthetic Aperture Radar Image Classification by a Hybrid Method

Different methods proposed so far for accurate classification of land cover types in polarimetric synthetic aperture radar (SAR) image are data specific and no general method is available. A novel hybrid framework for this classification was developed in this work. A set of effective features derived from the coherence matrix of polarimetric SAR data was proposed. Constituents of the feature set are wavelet, texture, and nonlinear features. The proposed feature set has a strong discrimination power. A neural network was used as the classification engine in a unique way. By exploiting the speed of the conjugate gradient method and the convergence rate of the Levenberg-Marquardt method (near the optimal point), an overall speed up of the classification procedure was achieved. Principal component analysis (PCA) was used to shrink the dimension of the feature vector without sacrificing much of the classification accuracy. The proposed approach is compared with the maximum likelihood estimator (MLE) based on the complex Wishart distribution and the results show the superiority of the proposed method, with the average classification accuracy by the proposed method (95.4%) higher than that of the MLE (93.77%). Use of PCA to reduce the dimensionality of the feature vector helps reduce the memory requirements and computational cost, thereby enhancing the speed of the process.     

FT-IR和HPLC对不同产地大黄药材的鉴别分析

目的 采用傅里叶变换红外光谱(FT-IR)和高效液相色谱(HPLC)方法对37批不同品种和产地的大黄药材进行分析.方法 分别采用FT-IR和HPLC测量37批大黄药材的红外光谱和液相指纹图谱,并对结果进行聚类分析.从每一产地中选择一批药材,分析红外原始光谱,并对原始光谱进行二阶导数处理,根据所得二阶导数光谱对各产地大黄...     

偶氮样品折射率变化的测量与计算

测量了偶氮染料甲基红掺杂PMM A薄膜的反射光谱,并对测量结果进行了修正.利用修正后的反射光谱进行了k-k变换,获得了样品的折射率分布.对样品进行了不同状态下吸收光谱的测量,利用k-k变换获得了样品在不同状态下折射率的变化分布.     

基于小波变换与NLTV的稀疏孔径ISAR成像

针对稀疏孔径逆合成孔径雷达(ISAR)成像问题,提出一种结合小波变换与非局部总变差(NLTV)的稀疏孔径ISAR正则化成像框架,给出了成像模型并推导了模型的优化求解方法．该方法通过对目标图像进行小波分解,并分别对低频分量和高频分量进行NLTV和l0范数正则化约束,在确保成像结果稀疏性的基础上更好保护图像的结构和轮廓特征．仿真和实测数据分析结果表明：所提方法在ISAR孔径数据缺失严重的情况下仍具有良好的成像性能．     

非相干作用下暗孤子对的解析解

从描述非相干暗孤子对传输特性的耦合非线性薛定谔方程出发,给出其Lax对,运用Backlund变换导出了两非相干暗孤子解的表达式,然后作图讨论了两孤子能量的变化特性.研究结果表明传输过程中两孤子的能量在时间和空间上都出现周期性的振动.     

一种基于统计特性变换的盲信道辨识与均衡算法

在接收信号过采样的情况下,总结了SIMO信道堆栈系统模型。在此基础上针对输入信号为平稳非独立同分布且有已知自相关函数的情况,引入统计特性变换,导出了变换阵的闭式解。提出一种适用于平稳信号源的盲信道辨识与均衡算法,并对算法进行仿真,分析其辨识误差、收敛性能和均衡效果。结果表明：本文算法在输入信号为平稳非独立同分布时仍能对信道进行辨识且具有较高的精度,算法的收敛速度快并能达到理想的均衡效果。     

基于自适应谱段分组的超光谱图像压缩算法

针对庞大的超光谱数据与有限的卫星信道容量间存在的巨大矛盾,提出了一种新的基于自适应谱段分组的超光谱图像压缩算法.为了充分挖掘图像的谱间相关性,运用该算法对超光谱图像进行了预处理,通过谱段的自适应分组和预测参考帧的选取提高了压缩算法的编码性能,并结合谱间预测和位平面编码分别消除了超光谱图像的谱间和空间冗余.实验结果表明:与传统方法相比,在保证图像质量和较低计算复杂度的前提下,其压缩编码的平均峰值信噪比提高了约2.0～4.5 dB.     

一类退化奇点的极限环分支

研究了一类有一个小参数和六个普通参数的五次系统的退化奇点的极限环分支.用一同胚变换将退化奇点转变成初等奇点进而计算了原点的Lyapunov常数(奇点量),并由此得到了原点的中心条件.通过参数的微小扰动,给出了一个在原点有7个极限环的五次多项式系统的实例.