域变换结合参数估计干扰对消的智能天线算法

系统中的多址干扰是影响系统性能的主要因素，提出了一种新的域变换结合参数估计抗多 址干扰的算法。同文献[1]中的方法相比，在具有相似的误码率性能的基础上，具有更快的收敛性能。     

复合地基复合模量的理论修正

复合模量是计算复合地基沉降的关键指标,目前主要采用面积加权公式计算复合模量,实践证明沉降计算值与实测值有较大误差·在考虑桩长、桩端土性质对复合模量的影响后,利用复合地基桩体的承载机理对复合模量面积比公式进行修正·通过与实际工程进行对比,利用修正后的公式计算的沉降值比利用面积比公式计算更接近实测值·分析表明复合模量随着桩长的增加呈线性增长,桩土模量比越小,变化幅度越大·同样,随着桩端土刚性的增长复合模量也逐渐增大,但桩土模量比越大,变化幅度越大·因此应把桩土模量比作为复合地基类别的判据·     

伪微分算子作用下小波变换中的误差分析

通过对文献[1，2]的研究，在常系数伪微分算子作用下的小波变换中，得到一些新的结论。     

基于子波变换的消噪方法在涡街流量传感器中的应用

基于子波变换消噪原理，结合流量测量持定要求，提出了一种适用于在涡街流量传感器信号处理的单支重构滤波方法，同时给出了滤波级数的选取方法，这种计数方法能够有效地扩大涡街流量传感器的量程下降，通过对实际信号的分析，证实了方法的有效性。     

基于小波变换的块匹配运动估计方法

将小波变换引入低码率视频图像序列的运动估计研究中，提出了基于小波变换的块匹配搜索方法．该方法的特点是可根据运动物体的大小和运动程度，用可变宏块进行运动估计，统一了匹配块和匹配点的搜索，发展了一种改进的三步搜索算法．实验结果表明，该算法比三步法有更高的精度，更适应低码率和多细节视频图像传输中的运动估计．     

Log Gabor小波性能分析及其在相位一致性中应用

对Gabor函数与log Gabor函数进行比较，构造了log Gabor小波，从人类视觉系统认知特性的角度分析了该小波的性能，并与Gabor小波进行了比较，最后将log Gabor小波应用在相位一致性的图像特征检测中，实验证明，使用log Gabor小波不但可以提高特征的定位精度，而且在检测效果相似的情况下，log Gabor小波比Gabor小波可以节约一半的计算量。     

基于小波神经网络的输电线路故障检测

在分析了小波函数时频特性和人工神经网络学习能力和算法鲁棒性的基础上，提出了一个利用小波神经网络检测电力系统输电线路故障的方法。理论分析和基于EMTP仿真测试结果表明，该小波神经网络故障检测模型和算法是有效的，与传统的人工神经网络相比，具有收敛速度快，鲁棒性强的特点。     

小波分析在我国地球物理测量中的应用

介绍了小波理论在地震数据压缩、航空重力测量中扰动加速度的滤波处理、重力固体潮的调和分析等地学方面的应用现状，归纳了小波理论在地学应用领域的一些共性，分析了小波理论在地学领域的应用特点，探讨了小波理论在地学中新的应用方向，旨在为形成新的交叉研究方向或系统理论起一些抛砖引玉的作用。     

结构时变模态参数辨识的时频分析方法

应用线性和二次时频变换方法，即短时傅里叶变换和魏格纳—维尔分布，进行了时变结构模态参数的辨识．通过对刚度突变和刚度连续变化的单自由度系统时变参数辨识的仿真，论述了两种时频辨识方法的特点．仿真结果表明，时频变换辨识方法是辨识时变模态参数的有效工具，而且魏格纳—维尔分布二次时频表示能得到比基于短时傅里叶变换的谱图更好的辨识结果．     

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．