用子波变换分析方法实时监测视觉诱发电位的潜伏期

诱发电位的实时监测在临床中有重要意义。本文提出利用多分辨率子波分析技术来实时监测视觉诱发电位的潜伏期。为克服随机噪声的影响，我们引入相邻响应的相关系数来修正所检测得的潜伏期的偏移，并应用前一次响应的波峰位置来决定当前的搜寻范围。实验表明，本方法能实时监测视觉诱发电位的潜伏期。     

含时Bloch方程的Laplace变换解法

Ｂｌｏｃｈ方程被广泛地应用于磁共振，激光物理等众多领域内，但是求含时Ｂｌｏｃｈ方程的瞬态解是相当繁的。本文利用Ｌａｐｌａｃｅ变换法详细地解出了含时Ｂｌｏｃｈ方程的瞬态解析解，并简析了激光化学中的ＣＩＤＥＰ谱和光学章动问题。     

利用离散余弦变换进行图像压缩的方法

采用复杂图像的程序在每一种计算机应用领域都能见到，随着图形图像所需存储量的激增和廉价数字信号处理芯片的出现，有效的图像有损压缩技术开始逐渐脱离专用硬件设备走到桌面计算机中来。该文在分析了音频和视频数据同异点的基础上阐述了一种基于离散余弦变换的图像压缩方法，并给出了算法的基本步骤和一些技巧。实际计算结果表明，通过该算法在极小甚至没有降低图像质量的情况下可获得极高的压缩率。现存的主要问题是计算速度要达到实时运行仍很困难。     

二元光学及其进展

二元光学作为一门新兴的学科分支正受到人们的广泛关注，本文主要介绍二元光学的基本原理及二元光学元件的设计加工工艺过程，并总结了近十年来二元光学在理论设计、制作工艺和应用等方面进展情况．     

基于JPEG2000低内存低复杂度的图像编码算法

针对JPEG2000内存需求大、计算复杂度高等问题，提出了用提升格式实现的基于行的小波变换方法．以累进方式完成列向的小波变换，可在不影响变换结果的前提下降低对存储容量的需求；同时利用提升格式的特点，进一步节省内存和加快计算速度．针对EBCOT算法3个通道编码、三次扫描操作浪费大量运算时间的情况，应用一次扫描完成3个通道编码操作的算法对其进行改进，不用重复形成上下文，大大减少了运算时间，并保持了JPEG2000的优异性能．     

基于变步长随机共振的弱信号检测技术

针对绝热近似小参数随机共振难以满足工程实践中大参数下的弱信号检测，以及单一频率的共振分析在实际应用中的局限性问题，提出了一种变步长随机共振数值算法．该方法通过调整计算步长，使随机共振理论同时适用于犬、小参数条件下的弱信号特征提取．计算机仿真结果表明，对变步长随机共振后的信号作幅值谱和小波分析，均能准确得到低信噪比信号中的多个有用成分，充分证明该算法在大参数条件下可对弱信号中的多个特征频率产生共振输出．同时，变步长随机共振也可以有效抑制信号小波分解中由强噪声引起的边频干扰，提高小波分析在低信噪比信号检测中的可靠性．     

系统模态参数辨识的小波方法

为研究小波变换在模态分析中的应用，并实验验证该方法的可行性，在小波分析良好的数值特性基础上．建立了基于系统自由响应信号连续小波变换的模态参数辨识方法．采用该方法进行仿真研究，仿真结果与理论值吻合.以悬臂梁为例进行实验研究，实验结果与理论计算结果吻合较好．尤其在阻尼比的识别上，相对误差在l％以下.仿真和实验研究表明，该方法计算简便．对比一般频域模态方法，该方法对模态参数识别更准确．     

任意正交变换下的全相位等效FIR滤波器的构造

为减小正交变换滤波法的计算量并扩大滤波范围，将全相位数字滤波概念推广到任意正交变换．在引入重叠基矩阵的基础上，提出了加窗全相位等效FIR滤波器系数向量的计算通式．严格推导出常用的离散傅里叶变换、离散余弦变换和离散沃尔什变换下的全相位FIR滤波系数的具体表达式．仿真实验表明，全相位滤波可消除截断误差，基于正反变换的N阶全相位滤波结构与长为2N-1的全相位等效FIR滤波器完全等价．     

基于IDCT域的加窗全相位数字滤波器

为了改善直接基于逆离散余弦变换（IDCT）域设计的全相位数字滤波器（APDF）幅频特性，推导了IDCT域加窗APDF的设计公式．IDCT域加窗APDF是一种零相位数字滤波器．滤渡器设计实验表明，与加其他窗函数相比．依据此公式设计的基于IDCT域的加凯塞窗APDF能使滤波器达到更好的幅频特性，在相同频率采样点数的情况下．基于IDCT域设计的加凯塞窗APDF和传统频率采样法设计的FIR低通滤波器的幅频特性相比而言，其通带、阻带更平坦，过滤带更窄．     

电能质量扰动分类的贝叶斯方法

随着非线性负荷的大量使用,电能质量问题已日益受到关注．对各种电能质量扰动进行分类,是采取适当措施降低扰动带来影响的前提．小波包是在小波变换的基础上发展起来的,能够提供更为丰富的时频信息．为此,对电能质量扰动信号进行小波包分解,分别以小波包分解终结点的能量和熵作为特征向量。用贝叶斯分类器进行分类识别,对扰动分类做出了仿真分析,仿真结果验证了该方法的有效性．通过与Fisher分段线性分类器进行比较,表明以熵为特征向量的贝叶斯分类方法有较高的识别正确率．