Does Health Spending Crowd out Defense in the United States? Evidence from Wavelet Multiresolution Analysis

Abstract

This study investigates the association between defense and health spending using multi-resolution analysis incorporating the structural change model. Our empirical results suggested that a negative correlation between defense and health spending persists over the entire period of 1941–2013 in the very long-run (over 16 years cycle), but there is a change in correlation between defense and health spending in the short-run (2–4 years cycle), medium-run (4–8 years cycle), and long-run (8–16 years cycle) during the same period. In particular, there appears to have been a trade-off relationship between defense and health spending during the ex-Korean War period, but there was a complementary relationship between defense and health spending during the post-Korean War period. The crowding-out effect of health spending on defense spending during the period when the Affordable Care Act was put into effect relies on the strength of the positive correlation in the long-run (8–16 years cycle) and negative correlation in the short-run (2–4 years cycle) and very long-run (over 16 years cycle).     

一种开放式PKI身份认证模型的研究

分析了传统PKI(Public Key Infrastructure)身份认证模型存在的问题,基于OCSP(Online Certificate Status Protocol)协议的证书状态验证服务和密钥验证服务相分离,造成了传统PKI身份认证模型的信任度下降,增加了身份认证的风险,跨CA(Certificate Authority)认证复杂度高,CA机构提供的身份认证服务不完整等问题。提出了一种开放式PKI身份认证模型,由CA中心独立完成两个验证服务,将OCSP应答机制改进为提供身份证明文件的方式,可有效解决上述问题。通过云信任评估模型对两种认证模型进行了量化评估,证明了本文提出的开放式身份认证模型可有效提高信任度。对该模型进行了原型实现,重点对性能问题进行了优化,实验测试表明,该模型具有实用价值。     

基于综合识别的高速飞行器自适应控制方法(英文)

针对高速飞行器的传统自适应控制方法中控制器参数获取时间长,辨识存在收敛性的问题,设计了一种基于综合识别方法的新型自校正控制方案。首先,由在线直接可测量构成特征模型的特征状态量,并以特征模型作为参考模型来设计控制器;其次,通过获得的特征状态量来在线调配对象系统的零极点,输出达到期望性能所需要的控制参数。仿真结果表明:该方法能较理想地实现在线自适应控制,保证系统良好的鲁棒性和快速性,同时在工程上易于实现。     

一种基于自适应阈值估计算法的SAR图像去噪方法

为去除乘性相干斑噪声对合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像的影响,将小波域去噪和二维平移不变去噪算法进行有效结合,提出一种新的自适应阈值估计算法.基于概率密度函数和贝叶斯估计理论,可以得到子带阈值.通过对数变换,将算法应用于含相干斑噪声的SAR图像去噪.理论分析和实验结果表明该算...     

基于最优因果化提升结构及子带叠混的低内存DWT实现

基于提升结构的因果化实现及优化在将两带滤波器组转化为单进单出系统时子带系数的叠混模式,提出了一种改进的低内存需求的离散小波变换(Enhanced Low-memory Discrete Wavelet Transform,ELDWT)实现方法.相对于DWT的常规全局实现法,基于ELDWT实现的正、逆离散小波变换均具有与...     

基于图像复原和小波分析的图像压缩算法

本研究以小波理论为基础进行有损图像压缩,并在小波压缩图像中引入复原技术。通过应用图像复原到低频成分（该成分由解压过程中的熵解码得到）可以检索获得高频成分,这是在频域重建图像纹理的一个表达。通过将本文算法与传统的小波压缩算法进行试验比较,表明该方法优于传统算法。     

基于自适应阈值的提升小波包漏磁信号去噪研究

为了更好地实现对原始漏磁信号噪声的抑制,针对硬阈值函数和软阈值函数中存在的问题,提出一种自适应阈值选择方法,研究了基于该方法的提升小波包降噪算法。采用小波包和提升小波包,分别在硬阈值、软阈值和自适应阈值处理函数下,对含噪信号进行降噪效果的分析和比较,并给出了漏磁信号在自适应提升小波包算法下的降噪效果。仿真结果表明：该方法具有更高的分辨率和近似优化能力,在保留原始漏磁信号有效成分的同时,能更好地去除噪声。     

基于类别可分性准则的金属磁记忆信号小波能量谱特征提取研究

为了解决金属磁记忆信号小波能量谱特征存在的相关性和冗余性问题,利用类别可分性准则,在提取金属磁记忆信号小波能量谱的基础上,将能量谱特征进行变换提取最优特征向量。将能量谱特征向量、最优特征向量和低频特征向量作为支持向量机的特征输入量分别对不同检测区域的金属磁记忆信号进行识别。实验结果表明：最优特征向量能够减小小波能量谱特征的相关性和冗余性,有效提高支持向量机识别的准确率。     

基于自适应小波正交基神经网络的参数辨识

提出了一种基于小波正交基神经网络的非线性在线辨识方法.小波变换具有良好的收敛速度和逼近精度,神经网络具有强大的非线性映射能力、自学习、自适应等优势,采用正交基小波函数作为神经网络的基函数构成小波神经网络,该网络兼有小波函数和神经网络的优点;制导航弹数字仿真结果表明, 该方法对含噪声数据进行处理效果好,能很好地满足非线性在线辨识的需求.     

基于小波分解的柴油机振动信号特征提取方法

柴油机振动是一种多振源的复杂振动形式,其机体表面振动是内部各种激振力共同作用的综合反映。在柴油机使用过程中技术状态的改变将导致激振力发生不同的变化,因此测量机体激振信号有利于对柴油机技术状态进行监测。通过测量不同技术状态的柴油机机体振动信号,利用小波包分析的方法,将柴油机振动信号按其特征频率进行了小波分解和重构,提取了振动信号特征。分析结果表明,此方法能够提高信噪比,提取的振动信号特征能够反映柴油机技术状态的变化。