基于熵评价模态分解的雷达信号双谱特征识别

针对在低信噪比下雷达信号调制识别准确率低、抗噪性差的问题, 提出一种基于熵评价模态分解和双谱特征提取的识别方法。利用双谱可以抑制高斯噪声的特点, 分析了在低信噪比下进行信号调制识别的可行性并引入了噪声项。由于噪声项的干扰, 双谱在0 dB以下时, 噪声抑制效果变差, 提出了基于信息熵评价的经验模态化分解对信号进行预处理, 提高信噪比。最后, 设计了卷积神经网络分类器, 实现对不同调制类型信号的识别。仿真实验结果表明, 本文方法相比传统方法具有良好的抗噪性, 能够在低信噪比下对不同类型信号进行有效识别。     

巨灾风险大数据处理应急分类、分解、分拣算法与应用

本文主要研究巨灾风险大数据处理的应急分类、分解、分拣算法,给出了相应的算法原理和可操作的步骤.首先根据巨灾风险大数据灾害规模巨大的特征,提出了一种用来解决巨灾风险大数据中一级事件的应急分类与二级事件及以下更低级事件的应急分解算法,并以特大地震灾害作为实例进行了算法应用.接着定义了事故灾难度,用来对巨灾风险大数据处理过程中,对各种级别的事故灾难后果进行不同的数字标识.然后提出一种用来解决巨灾风险中大数据快速处理的应急分拣算法,并在汶川地震中大规模灾害的应急救援计划中进行应用.经过采用这样的应急分拣原理,就可以在面对巨灾风险大数据的复杂、繁多和零乱的重灾事件状态下,使整个应急救援方案优化,并能够有条不紊地进行救援.     

带有白噪声的Berger方程随机吸引子

考虑带有白噪声的Berger方程解的随机渐近性行为, 用渐近先验估计技术和算子分解方法, 通过引入同构映射构造等价过程, 证明随机吸引子在(H²(U)∩H¹₀(U))×L²(U)中的存在性.     

基于多变量希尔伯特频域模型的癫痫发作预测

癫痫发作具有突发性和反复性,对患者生命安全构成巨大威胁.为了对癫痫发作进行有效地预测,提出了多变量希尔伯特频域模型的癫痫发作预测方法.将希尔伯特边际谱、希尔伯特边际谱的变化方向和希尔伯特加权频率组成一个三维特征向量作为多变量希尔伯特频域模型,输入到支持相量机中,实现癫痫的发作预测,最后采用癫痫发作预测特征方法对预测结果进行评估.实验结果表明:采用多变量希尔伯特频域模型分析方法预测δ波和θ波的癫痫发作,癫痫预测范围在30~45 min,患者有足够的时间采取措施应对;癫痫发作周期在5~10 min,缩短患者等待时间,降低焦虑程度;与多种相关方法进行比较,该方法具有较低的错误预报率和较高的预测敏感度.     

基于电阻阵的红外图像实时生成和显示系统

对基于MOS电阻阵列红外图像转换器的红外图像实时生成和显示系统的实现进行了重点论述。根据红外图像仿真原理对典型目标建模,并利用openGL和开发的图像转换等软件,完成目标动态图像数据序列的计算机生成;论述了基于128×128电阻阵列的红外图像数据处理与驱动控制技术,实现了目标动态红外亮度图像向目标动态灰度图像的转换,并利用驱动控制系统以200Hz的帧频速度驱动MOS电阻阵实时生成目标动态红外图像。该系统已在红外成像目标仿真中得到应用。     

集成有源负载放大器的研究

本文重点介绍了集成有源负载放大器的分析方法,并以镜像电流源为例详细介绍、对比了两种方法(图解分析法和微变等效电路分析法)。此外,介绍了用厄雷电压计算 Av 的简便方法。     

《图雅的婚事》：图雅的爱情救赎

影片《图雅的婚事》是导演由纯个人化表达向电影故事性转变的探索，因此更注重电影叙事表达和影像表意性。影片贴近于普通人的现实生活，表现真实的生活质感，赞扬人类面对无奈命运时自我救赎的乐观坚忍精神。     

象质评价中光学孔径与波象差的最佳匹配

导出了光学孔径与波象差共同决定成象质量的一些关系式，并从理论和实践两方面找出上述两参数的最佳匹配范围。文中得出的结果与以往传统的象质评价判据有明显的区别。     

The estimation-valued property of B-valued asymptotic martingale

In this paper, with the Doob decomposition of B-valued asymptotic martingale, we study the estimation-valued property of B-valued asymptotic martingale in Banach space B,which has the Radon-Nikodym Property and is dual-separable, and give a series of result and proof.     

The harmonic decomposition reconstruction for the exponential radon transform

The exponential Radon transform, a generalization of the Radon transform, is defined and studied as a mapping of function spaces. It is represented in terms of Fourier transform of its domain and range, and this leads to the harmonic decomposition reconstruction. The results are similar results of Tretiak and Metz. Foundation item: Supported by the National Natural Science Foundation of China (No. 19971064), Key Project of Science and Technology of Hubei Province Education Committee. Biography: Wang Jin-ping (1963-), male, Ph.D. candidate, research direction: numberical solution of singular integral equation and integral transformation etc.