无线电监测中调制信号特征提取算法

针对传统调制信号特征提取算法在噪声环境下存在识别准确度低、分类效果差等问题,基于已有的调制 信号处理方法,提出一种新的无线电监测中调制信号特征提取算法。首先构建无线电监测中各类调制信号的 数学模型,以此为基础通过仿真得到信号瞬时幅值、瞬时相位及瞬时频率的特征。分析当前信号调制方式识别 各类算法的优缺点,采用小波变换完成调制信号的降噪处理与突变边界特征提取算法的设计,利用零中心归一 化瞬时幅度的谱密度最大特征提取算法以及核判别分析算法对各类调制信号进行逐层提取,实现了各类调制 信号的完整分类与提取,提升了噪声环境影响下的特征信号提取精度、且分类效果较好,为无线电监测中调制 信号特征提取提供了有利科学依据。     

带有学习效应的多目标置换流水车间调度问题研究

在综合考虑经济指标和环境因素的基础上,提出了以最小化最大完工时间和总能耗为优化目标的置换流水车间调度问题,并着重考虑学习效应对该问题的影响。针对该问题的特点,构建了带有学习效应的多目标置换流水车间调度模型,并设计了一种嵌有批量处理和扰动算子操作的混合蛙跳算法对模型进行求解。利用扩展的标准测试问题验证了该算法的性能,并与非支配排序遗传算法、强帕累托进化算法进行了对比分析,实验结果表明改进的混合蛙跳算法具有较好的寻优能力。利用此算法得到了不同学习率下的优化目标值,并运用敏感性分析探讨了学习效应对优化目标的影响程度,从而为企业制定合理的生产调度方案提供参考。     

最大度较小的图的线性着色

本文研究了最大度较小的图的线性着色问题。通过分析未着色顶点的邻近顶点的着色情况,扩充图的部分线性着色,利用数学归纳法证明了△（G）≤4的非4正则图G的线性色数有lc（G）≤7和△（G）≤5的非5正则图G的线性色数有lc（G）≤13。     

基于统计的图像压缩感知低复杂度还原方法

提出了一种基于图像统计信息的低复杂度高性能压缩感知还原方法.通过分析自然图像在小波表示下能量的分布特点,建立指数衰减模型,并将其作为统计先验应用于还原算法中.还原算法分为列(行)方向还原,行(列)方向还原两步骤进行,同时引入包含图像小波域能量统计先验的权重矩阵,并约束还原结果符合该权重矩阵的能量分步特点.根据实际应用的不同,该方法包含两种不同复杂度的还原策略,分别为一次直接(one-time direct,OTD)还原和两次迭代(two times iterative,TTI)还原.OTD策略在两步骤中均使用相同的权重矩阵,还原速度较快;TTI策略在第2步还原时通过二次迭代修正权重矩阵以获得更精确的还原结果.实验表明：OTD还原速度较传统方法有大幅度提高,同时还原质量也有所提升;TTI在OTD基础上以牺牲一部分还原速度为代价,获得了更好的还原质量,同时还原速度较传统方法亦有提高.     

离散小波变换与奇异值分解的音频信号水印算法

针对现有水印算法在嵌入过程中通常会对原始音频信号产生破坏的问题,设计了一种基于离散小波变换-奇异值分解(DWT-SVD)的水印嵌入方法实现水印信号的嵌入与提取.同时,以相关系数和误码率为衡量指标,对水印算法的不可感知性、安全性及鲁棒性进行评定测试.结果表明:在经过噪声、滤波、剪切、压缩等多种攻击后,所提取的水印仍然能保持较高的清晰度,这说明DWT-SVD算法具有较强的抗攻击能力,可有效保护版权人的利益.     

极大似然估计方法的直观教学设计

极大似然估计是求解参数点估计的一个重要方法.该方法具有很多优良的统计性质,因而在各个领域中得到广泛的应用.针对该方法计算复杂,学生理解较为困难的问题,对极大似然估计的教学方案进行了设计.通过引入简单实例,讨论了极大似然估计所使用的极大似然原理及其求解方法,让学生形成对新方法的直观理解,在教学中取得了良好的效果.     

非负函数积分均值的一个不等式性质

利用Hlder不等式证明有界闭区间上非负连续函数积分均值的一个不等式性质,将其推广到与函数整数次幂的积分有关的序列的单调性,并证明该序列的极限即为函数在积分区间上的最大值.     

基于BP神经网络的虹膜图像质量分类方法

摘要：针对虹膜图像采集过程中受光照条件不足、眼镜反光和眼皮遮挡等因素的影响而造成的图像质量不理想的问题,本文提出了一种基于BP神经网络的虹膜图像质量的分类方法。利用小波变换对每一幅虹膜图像进行特征提取,进而将提取的归一化虹膜图像数据作为BP神经网络的输入,以此对BP神经网络进行训练,实现了将3种被不同的影响因素影响的虹膜图像与未被影响图像进行区分的目的。仿真结果表明,该方法具有较高的虹膜分类精度以及较低的误差率。     

扩散过程模型估计效率问题研究

考虑扩散过程模型的一种基于偏微分方程的估计方法,该方法通过数值求解与扩散模型相关联的偏微分方程(PDEs),获得转移密度函数的近似解,把Hurn等和陈晖等所采用的方法进行了对比,并与转移密度的闭端解和Euler法获得的近似解进行比较,同时,比较了这几种方法在模型参数识别方面的效率.比较结果说明Hurn法对于对数似然和的近似效果均优于陈晖法,且对于模型参数的估计效果要优于Euler法和陈晖法,且Hurn法对于模型参数的识别能力要好于Euler法.     

基于QHSME的装备危险耦合传导GERT分析

针对装备活动中危险耦合传导关系描述不清楚、分析不具体的问题,构建考虑任意分布的危险耦合传导图形评审技术（graph evaluation and review technique,GERT）改进模型。提出了系统危险度、危险耦元重要度、危险路径隶属度等扩展分析参数,进一步刻画装备活动中的微观危险信息;采用系统耦合理论和极大熵方法（maximum entropy,ME）配置GERT模型变量,并设计量子和声算法（quantum harmony search algorithm,QHS）求解危险度概率密度极大熵模型。最后,以飞机大表速低空俯冲科目为例进行分析。结果表明,与传统GERT模型比较,该改进模型能充分反映危险耦元对装备活动随机过程的交互影响关系,以及其他相关微观信息,且具有较好的求解精度与适用性。