基于频域窄带莱斯噪声消除机制的OFDM网络信号发射精度增强算法

为改善当前OFDM网络信号精度增强算法中难以高效消除频域窄带莱斯噪声,且系统误码率较高的不足,提出了一种基于频域窄带莱斯噪声消除机制的OFDM网络信号精度增强算法.首先,基于128频相移键控调制方法,在获取信号时域特征的基础上,引入快速傅里叶变换,对信号进行离散化,并基于信号投影机制,构建正交星座图,实现信号投影矢量在预发射状态下的正交分层排序,消除了信源状态下频域窄带莱斯噪声对系统的干扰;随后,引入快速傅里叶逆变换,对预发射信号进行加密处理,且通过量化评估模型对信号精度进行优化提升,有效节约了传输带宽,提高了信号发射性能,改善了信道抗衰落效果.仿真实验表明,与当前常见的时间窗消除机制(time window elimination mechanism, TWE)、频率拓扑映射机制(frequency topology mapping, FT)相比,本文算法的误码率更低,且具有更高的信号增益效果.     

人工智能在拾取地震P波初至中的应用 ——以汶川地震余震序列为例

为了准确而迅速地拾取大量地震事件的P波初至, 将深度学习方法引入微地震P波初至到时拾取研究中, 对卷积神经网络的结构进行改造, 以便适应地震波形数据的特点 P波初至拾取的要求。该算法只需要输入10 s窗口的三分量地震波形数据, 就可以自动地判定P波初至时刻, 无需扫描连续波形, 运算时间远远小于长短窗、模板匹配等传统方法。使用该算法训练汶川地震主震后2008年7—8月7467条人工拾取的余震P波初至到时, 将得到的模型对测试集中 1867条数据的计算结果与人工拾取结果对比, 误差小于0.5 s者占比达到98.9%。在低信噪比条件下, 该方法仍能保持较好的拾取能力。     

高铁地震信号时频特征对比分析

利用同步挤压小波变换方法, 对河北保定和广东深圳地区实测的高铁地震信号进行时频谱分析。结果表明, 高铁在经过高架桥时, 在其附近产生的地震信号中低频信息比通过隧道和接触地表运行产生的地震信号丰富。利用高铁地震信号的时频谱特性, 可以确定高铁运行速度的变化。     

基于分数阶变换的彩色图像自适应重构水印算法

首先, 采用分数阶Fourier变换算法, 对彩色图像进行分数阶频域变换, 分析图像的频域信息, 筛选出适合嵌入水印的系数, 作为水印的嵌入位置; 其次, 定义频域系数的隐蔽特性, 并对隐蔽特性进行分级, 使水印嵌入系数达到最优; 最后, 对二值化水印图像分块做提升小波变换和压缩感知测量, 将测量结果作为水印信息嵌入到载体图像中, 解决了当前多数水印算法嵌入信息冗余度高, 含水印图像抗攻击能力不足的问题. 实验结果表明, 该算法在抵抗几何攻击、 噪声干扰等方面性能良好, 显著降低了水印信息冗余度, 提高了嵌入的效率和水印信息安全性, 增加了水印算法的可靠性.     

基于二维离散小波的生成图像鉴别方法

针对传统基于神经网络的计算机生成图像鉴别方法中存在鉴别难度大和准确率低的问题, 提出一种采用基于小波变换的计算机生成图像鉴别方法. 首先在进行图像多维小波特征提取时, 通过一次分解二维离散小波变换提取图像小波特征, 根据图像小波特征进行n级小波分解提取图像多维小波特征向量; 然后通过三维变换域波去噪算法（BM3D）提取计算机生成图像噪声特征; 最后采用支持向量机(SVM)分类器对计算机生成图像进行鉴别, 通过SVM分类器对图像多维小波特征和噪声特征进行分类, 以解决两种特征融合形成线性不可分的高维特征问题, 从而实现计算机生成图像的准确鉴别. 实验结果表明, 该方法在鉴别计算机生成图像时具有更高的准确性和稳定性.     

基于FFT的互感式电流信号检测装置的设计

为解决对电路中电流信号的实时监测及谐波分析问题,利用传感器技术设计出一套高精度基于FFT( Fast Fourier Transform) 的互感式电流信号检测装置。该装置可对环路电流信号进行非接触式测量,硬件电路包括互感式电流传感器和检波电路,软件部分以STM32 为主控制器,对信号进行傅立叶变换得到频率和幅度信息。这种以微处理器为核心的测量装置可以实现测量自动化和功能多样化,在工业领域具有一定的应用价值。经实验检测,该系统的频率分辨率可达到1 Hz,幅度分辨率可达到0． 5 mA,测量电流信号频率误差小于2% ,幅度误差小于5%。     

基于复Morlet变换和改进AlexNet神经网络的柴油机气门间隙异常故障诊断方法

针对柴油机缸盖振动信号非线性、非平稳的特点,以及传统故障诊断方法需要先验知识且特征提取费时费力的缺点,提出了一种基于复Morlet变换和改进AlexNet神经网络的柴油机气门间隙异常故障诊断方法。首先通过复Morlet小波将柴油机缸盖振动信号转换为时频图,该变换包含了信号的时频域信息,比单一的时域或频域信号更适合分析柴油机缸盖振动这种非平稳信号;其次将时频图输入至AlexNet神经网络进行特征自动提取并建立故障诊断模型,解决了传统手工提取特征费时费力且需要专家经验的问题;然后通过Batch Normalization和Dropout技术改进网络结构,并优化神经网络超参数以提高模型的准确度和计算效率;最后将本文方法与传统的故障诊断方法应用于柴油机气门间隙异常故障诊断并进行对比,发现其诊断准确率最高,验证了所提方法的优越性。     

基于超复数小波和图像空域的卷积网络融合注视点预测算法

针对已有注视点预测模型存在特征细节缺失、尺度单一和背景信息干扰严重导致的注视点预测精度偏低等问题,提出了一种基于超复数小波和图像空域的卷积网络融合注视点预测算法.首先,针对细节特征丢失问题,使用超复数小波变换在频域中提取图像的细节特征,与卷积网络提取的空域特征进行融合.然后,通过空洞空间金字塔池化模块,融合不同感受得到的特征图,有效解决了特征尺度单一的问题.最后,引入了残差卷积注意力模块,结合空间和通道的注意力机制,能够有效抑制背景信息的干扰,提高注视点预测精度.在SALICON数据集上,CC、sAUC和SIM评价指标下,该算法的性能达到0.884 7、0.769 3和0.778 0;在CAT2000数据集上,该算法在相应指标下的性能为0.735 5、0.870 1和0.664 5.主客观对比实验结果表明,该算法具有较好的注视点预测能力.     

Laplace逆变换计算公式的推广

分别给出了函数项级数的和函数、复合函数的Laplace逆变换的存在条件和计算公式.这些公式易于理解,能够直接写出象原函数的级数形式。     

二进连续与二进可导的关系

根据二进连续和二进导数的概念 ,讨论了二进连续与二进可导的关系 :二进可导 ,一定二进连续 ;二进连续 ,不一定二进可导 .并且得出了W变换的逆变换 ,也是二进连续的