带随机振幅的正弦波过程在Haar小波下的性质

研究了一类随机过程：x(t)=Ucosλt Vsinλt，在Haar小波下的性质，得到平稳性、相关性和稠度．     

一种基于小波包变换的反辐射导弹检测技术

针对雷达回波中的载机为单频信号且占主导地位,而导弹为宽带调频信号,应用正交小波包变换可以分离不同频带的回波信号的特点,提出了一种应用小波包变换检测反辐射导弹(ARM)的方法。其中小波包系数反映信号在相应频段的能量分布,依据小波包能量进行自适应阈值处理,小波包重构后即可有效抑制回波中的强载机分量。仿真显示,这种方法能够将微弱的ARM信号有效地检测出来。     

基于稀疏表示分类的雷达欺骗干扰识别方法

为了应对基于数字射频存储的各种欺骗干扰信号, 提出了一种基于稀疏表示分类的欺骗干扰识别算法。通过小波包分解重构把信号划分为不同频段, 然后对信号提取三阶累积量切片特征构造特征矩阵, 并利用奇异值分解对特征进行降维, 提取主要分量。最后利用稀疏表示分类在不同频段上对信号进行分类识别, 利用决策融合的方法对分类结果进行整合。经验证, 该方法具有很好的抗噪性能, 能够有效识别几种常见的欺骗干扰信号, 在信噪比为0 dB时, 欺骗干扰平均识别率达到90%以上, 并与其他欺骗干扰识别方法进行了对比, 显示了所提方法的优越性。     

一种改进的基于小波偏微分方程的图像去噪方法

提出一种基于小波分解和四阶偏微分方程相结合的方法用于图像去噪,利用小波良好的时频局域化特性和偏微分方程能够很好地保留图像的边缘和细节的特点对图像噪声进行消除.传统的二阶线性扩散方程计算效率低,易产生阶梯效应,这里采用一种用拉氏锐化算子替代拉普拉斯算子的四阶偏微分方程模型.实验结果表明,本方法是一种高效的去除噪声并能很好地保持图像边缘的算法.     

求解最优控制问题的微分变换方法

针对无约束最优控制问题,建立求其近似解析解的微分变换法.对哈密顿正则方程组中状态方程、协态方程和控制方程构造基于初值的微分变换形式或基于终端的微分变换形式,将最优性条件化为相应的代数方程,得到最优控制问题的近似解析解.在特定条件下,对结构复杂的非线性最优控制问题,依据插值逼近原理,结合微分变换法,可构建离散型代数方程组得到其近似解析解.利用微分变换法将微分方程初边值问题和泛函优化问题构成的复杂系统化为易于求解的代数方程形式,简单可行,易于实现.最后,通过算例验证方法的有效性.     

二元树复小波在图像特征提取和分类中的设计与应用

通过二元树复小波变换对图像进行4尺度分解,提取每一尺度下代表6个方向的高频带子图小波系数模的均值和标准方差组成48维的特征向量,利用支持向量机的一对一多分类算法对Brodatz图像库中的112幅图像进行了纹理特征提取和分类实验,结果表明二元树复小波变换提取的图像特征能有效提高图像的分类精度.     

关于“最大功率传输定理”的讨论

本文对“最大功率传输定理”作了全面的讨论,并得出在各种情况中负载获得最大功率之条件及相应的最大功率。     

特定最大功率传输问题探讨

本文通过理论计算给出几种特定情况下的功率传输问题。     

功率放大实验电路分析

纵观许多高校的模拟电子技术实验指导书，在OTL功率放大电路这一基本实验中，由于某些器件选型欠妥，致使实测数据与希望值相差悬殊，影响实验效果。文章就这一问题作一点分析讨论，并确定出较适合该的实验电路的相关器件。     

基于小波模糊神经网络的陀螺仪故障诊断技术

为了提高陀螺仪故障检测灵敏度，分析了陀螺漂移特性，指出随机漂移是影响陀螺仪精度的主要漂移误差，也是影响性能可靠性的主要因素．针对此，提出了一种小波模糊神经网络故障诊断模型．此模型运用串联方式将小波分析、模糊逻辑和神经网络融合在一起，充分发挥它们各自的优点，并对陀螺仪实测数据仿真．仿真结果表明，采用小波分析提取陀螺的常值漂移，简单有效；运用神经网络对陀螺的误差和故障建模，使故障诊断具有自适应、自学习的能力，并互增强了故障诊断的容错能力；将模糊逻辑用于判决中，使判决结果更加可靠．