电偶腐蚀下非稳态扩散瞬时静电场分析

为分析在浓差极化条件下非稳态过程中的静电场分布情况，在斐克第二定律的基础上利用拉普拉斯变换求解电极表面氧浓度随时间的变化。通过法拉第定律分析受氧浓度控制下的电偶腐蚀电流密度，在此基础上利用电流元模型求解电解质溶液中任意位置处产生的瞬时电位及静电场强度，并通过实验验证结果的正确性。结果表明：浓差极化下的非稳态扩散传质产生的静电场及电位会随着时间的增加而逐渐减小，并最终达到稳态，且电流密度会随着氧的浓度减小而减小。     

基于循环谱相关的雷达信号脉内分析改进算法

针对传统的雷达信号脉内特征分析算法存在的局限,提出了一种基于循环谱相关的雷达信号脉内特征分析的改进算法。该算法将传统的循环谱估计方法进行了改进,能对雷达信号脉内调制方式进行识别并提取脉内特征参数,然后结合改进的小波变换的优点,对识别出的相位编码信号进行相位突变点的提取,最后输出至完善的脉冲描述字中。改进的算法能够在较低计算量的同时保证较好的脉内特征参数的估算精度。仿真结果表明,在较低信噪比下,该算法仍然具有较好的性能。     

雷达杂波建模与仿真

雷达的环境杂波在雷达环境模拟中具有重要的作用,其特性可以用幅度分布特性和频率分布特性来描述。详细分析并建立了Rayleigh,LogNormal,Weibull分布和K分布等几种概率分布的雷达杂波模型,并对雷达中常见的地杂波、气象杂波、箔条杂波、海杂波等各种雷达杂波类型进行建模仿真,重点是结合ZMNL的方法特点给出具体的实现过程。最后给出了模拟杂波数据的概率密度和功率谱密度曲线,进一步验证了ZMNL杂波建模的有效性和准确性,该方法产生的杂波信号可以用于杂波模拟系统。     

一种低信噪比下二相编码信号脉内特征提取方法

为改善小波脊线法在低信噪比下提取二相编码信号脉内特征的性能,提出了一种改进的小波脊线脉内特征提取方法。该方法将魏格纳-威利变换与小波脊线法相结合,利用魏格纳-威利变换对噪声的抑制来改善信噪比,通过分析二相编码信号的小波脊线特征来得到脉内特征参数。仿真结果表明,该方法在低信噪比下仍能准确提取二相编码信号的脉内特征,具有明显优越性。     

随机利率情形下幂型期权定价问题

利用随机微分方程，鞅方法及测度变换等方法，讨论了随机利率情形下的幂型期权定价模型，并得到了随机利率情形下的幂型期权定价公式。     

基于Arnold置乱的数字图像加密技术研究

从概述图像置乱基本原理出发,说明基于Arnold变换的数字图像置乱及其恢复方法。初步仿真后发现,该法局限于在一个方向上(位置空间)进行图像置乱,图像保密性和彩色图像置乱效果存在局限,因此引入通过密钥改进的Arnold置乱数字图像加密方法,使得图像的安全性和加密效率有效提高。     

基于Teager能量算子的解调方法

为实现调制信号瞬时幅值和瞬时频率的分离检测，研究了Elilbert变换解凋方法和Teager能量算子解调方法，给出了详细算法和应用注意事项。利用仿真信号对两种解调方法进行了对比分析，结果表明：Teager能量算子解调方法解调效果较好，町红机械振动信号的解调分析中广泛采用。     

面向人机交互的运动想象脑电信号感知算法研究

脑电信号的特征提取与分类识别是脑机交互领域的核心问题。针对运动想象脑电信号的多分类问题,以更好利用包含有用信息的脑电信号频带为目的,提出了基于小波包变换(WPD)和一对多共空间模式(CSP)的特征提取算法。首先使用WPD算法将原始脑电信号分解成一系列子频带,筛选与运动想象活动相关的子频带。然后使用一对多CSP算法进行特征提取。最后对各子频带的特征进行组合并使用BP神经网络进行分类。算法的有效性通过BCI竞赛的基准数据集进行了测试,相交于竞赛结果有了明显提升。