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.     

正交试验优化手性镍催化不对称反应条件研究

用正交试验法优化手性镍催化二乙基锌对α，β不饱和酮的不对称麦克尔加成反应条件，优化后的不对称麦克尔加成反应的一般条件为：低温(近反应溶剂冰点)，常压，非质子非极性溶剂(环己烷)．     

N-烯丙基-N''''-(对苯磺酸钠)硫脲的合成及分析应用进展

本文评述了一种新的硫脲试剂N-烯丙基-N'-(对苯磺酸钠)硫脲的合成、性质及其在定性分析、光度分析、电化学分析中的应用进展,展望了今后的研究方向.引用文献20篇.     

快速跳频PLL中杂散抑制比的最佳设计值

系统地研究了快速跳频PLL中杂散来源,给出了环路杂散模型,定义了杂散抑制比。定性分析了MF SK FH通信系统检测误码率Pe与杂散抑制比λ之间的关系,并通过计算机辅助分析,定量计算出误码率与杂散抑制比的关系曲线。实验结果表明,MFSK FH通信系统中存在一个杂散抑制比的最佳设计值,约为-50dB,它为快速跳频PLL的优化设计提供了参考依据。     

采场人员可靠性模糊综合分析

针对采场人—机—环境可靠性系统中,人是最主要的也是最脆弱的这一特点,根据可靠性理论,应用模糊数学理论与层次分析法,建立了一种新型的系统可靠性模糊数学分析模型,对采场人员可靠性进行综合分析和评价。该分析方法能够对采场人员系统可靠性给以直观、定量的描述。最后,以某磷矿为例,验证了模型的合理性。     

利用Wittig反应合成荧光增白剂DX.EB

基于Wittig反应原理,利用(邻氰基苄基)膦酸二甲酯、(对氰基苄基)膦酸二甲酯、对苯二甲醛和甲醇钠合成了荧光增白剂DX.EB,研究了合成工艺.当原料(邻氰基苄基)膦酸二甲酯∶(对氰基苄基)膦酸二甲酯=1∶1.5,40℃滴加甲醇钠时,收率为最佳,可达74.72%.     

合成烯丙基砜的新方法

报道一种简单、便利的一步合成烯丙基砜的新方法。