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.     

量子霍耳效应探讨

本文从线性响应理论的久保公式出发，用正则系综求统计平均的方法，导出了整数量子霍耳电导。从而解释了整数量子霍耳效应。     

信息技术和教学方式的改革

主要阐述了信息技术给教学方式带来的深远影响，以及21世纪教师掌握和应用信息技术以辅助教学的必要性。     

基于计算机和课堂的英语教学模式的教师角色研究

本文按照《大学英语课程教学要求》，简要分析了基于计算机和课堂的英语教学模式，提出了在这种模式下大学英语教师的角色定位，以更好的发挥学生的主体作用和教师的主导作用。     

文学的存在方式现象学

文学的存在方式是指文学赖以存在的整体结构。通过对文学创作活动(事件)、文学接受活动(事件)的现象学描述,建构了文学的存在方式———文学存在的四维整体结构和文学存在之主体间的交流结构,后两者共同组建着文学的存在整体。     

农民责任观现状的实证研究——以湖南省衡南县花桥镇为例

以湖南省衡南县花桥镇为研究样本区域,从三方面对农民责任观现状展开了社会调查和实证分析,并对如何进一步增强农民责任观提出了建议。     

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.