基于三角函数的小波低通滤波器系数的普遍性解析构造

首次提出用正弦函数和余弦函数解析构造了任意长度的紧支集正交小波滤波系数。首先给出了对N＝2^k-1时(k个参数)的解析结构，其次给出了N＝2k时正交小波基法波器的统一构造方法。此后验证了著名的Daubechies小波波波器的构成参数，并验证了一些被广泛使用的著名小波分析滤波器，所有这些滤波器容易用一组参数直接计算出来。小波滋波器的解析构造使得在应用中动态选择小波基变得极其容易，这一结果必将在小波理论及应用、应用数学、模式识别等领域产生十分重要的作用。     

基于激光雷达的高炉回旋区深度探测研究

炼铁高炉回旋区深度的直接探测存在较大困难,提出了一种基于激光雷达的回旋区边缘探测方法。探测得到的回波信号存在较大噪声干扰,为提取边缘回波信号,首先对噪声特点进行分析,判明噪声包括白噪声和1/fγ非平稳随机噪声;由此采用多小波平移不变算法进行滤波处理;采用H ilbert-Huang变换对滤波后的信号进行处理,对其瞬时能量进行分析。由于回旋区边缘表现出较为强烈的局部能量,从能量谱中可较好地提取回旋区边缘信号。试验表明,采用激光雷达探测回旋区的深度,能较为真实地反映高炉回旋区的真实状态,其值较计算建模方法更可靠。进一步的研究可望得到回旋区的二维或三维形貌。     

基于二进小波变换的MIP纹理映射在OpenGL中的应用

OpenGL中的纹理映射可以增加三维图形的真实性，而mipmapping多分辨率技术可以进一步增加真实性和减少内存占用，因此研究自动产生MIP纹理意义很大。通过采用二维二进小波的分解算法，在原纹理图像基础上可以得到各级低频的二进多分辨率的MIP纹理图像，从而自动产生不同细节的MIP纹理映射图像，而且与MIP映射技术要求相一致。最后通过实例验证了该方法的可行性并指出了不足之处。     

MRO系统动态维修策略的建模与优化

在MRO系统中,随着对精益维修要求的日益提高,提出一种计算设备维护维修的最小平均费用率的模型。此模型是利用接收到的监控信息确定设备退化模型,设定退化模型动态预防性维修阈值,根据维修成本最小的原则动态选择最佳的预防性维护阈值和最佳的预防性维护时间。并计算各种不同参数下符合伽玛分布的退化模型的最小平均费用率,结论证明该模型的正确性和有效性。     

基于小波神经网络的MEMS陀螺输出预测方法

为了解决弹载MEMS陀螺实时输出预测问题,提高陀螺输出预测精度并减小计算量,通过分析弹载陀螺信号时间序列特性,结合小波分析和神经网络两种方法的优势,提出了一种基于小波神经网络的MEMS陀螺输出预测方法。选取并优化神经网络结构参数,利用实测陀螺数据对建立的小波神经网络进行训练,并预测出未来一段较短时间的陀螺输出值。与陀螺实测值和ARMA模型预测结果的对比发现,小波神经网络方法有效地提高了MEMS陀螺输出预测的精度、减小了计算量,从而验证了该方法的有效性和精度。     

基于LabVIEW的地下震源定位系统设计

针对小区域浅层地下震源定位中,由于震动信号受传输介质复杂、传感器不稳定等因素影响,出现初至波提取困难、震源定位低精度等问题,设计了基于LabVIEW的地下震源定位系统,实现三轴信号合成、基于小波变换的阈值去噪、基于改进的长短时窗(STA/LTA)的初至提取、基于时差技术(TDOA)的联合定位算法等功能模块。结果表明,该软件在10 m×10 m×3 m的区域内,初至特征提取精确到10-4s,定位精度精确到0.1 m,可以广泛应用于爆破定位、信息侦查等领域。     

改进的SAR图像车辆目标姿态角估计方法

合成孔径雷达(SAR)对车辆目标的识别效果与目标的姿态角密切相关.如果确定了目标的姿态角,就可以大大降低识别系统的运算量,提高识别效率.Radon变换是一种检测目标姿态角的有效方法,但是Radon变换在实际应用中有一定的局限性.通过利用二维连续小波变换引入角能量密度函数的概念,提出了一种Radon变换和角能量密度相结合的姿态角识别算法.利用MSTAR公共目标数据库中的目标样本,通过实验验证该种方法能够准确的估计目标的姿态角.     

小波分析在混沌信号识别中的应用研究

通过分析混沌信号和噪声信号的频谱特性以及小波变换对两种信号的作用结果的差异,论证了小波变换是一种有效的去除混沌信号中噪声成分的方法.通过数值仿真研究,证明了小波方法的有效性.最后给出了实验结果.     

过失速机动的AUKF-WNN气动力建模及仿真

为使所建立的气动力模型能够准确刻画复杂动态特性,提出一种基于改进UKF算法的小波神经网络(Wavelet Neural Network,WNN)飞行数据失速气动力建模方法。引入一种自适应因子来改善无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter,UKF)算法的性能;按照飞行数据的气动力建模流程,利用改进UKF算法对WNN参数进行最优化估计,构建失速现象的气动力模型。实验结果表明,针对飞行器失速的气动力建模问题,基于改进UKF算法的WNN建模方法,在建模精度和速度方面,优于传统神经网络和其他现有WNN方法,因此,使用提出飞行器失速的气动力建模方法是可行和有效的,得到预测结果也能准确刻画飞行器失速的动态特性。     

Duffing混沌阈值的新定量求解法及其在WSD的应用

概述了求取Duffing系统阈值的3种传统方法,分析优缺点,最终提出一种新的求取混沌阈值的定量方法。这种方法能充分反映周期序列的振荡特征,因此,定义为周期特征量法。将该特征量作为混沌阈值可以明显区别混沌序列和周期序列,由此可以用于判断Duffing系统的输出状态,是一种优于其他方法的混沌判决。最后,仿真验证了该方法的可行性并应用于检测弱周期信号的有无及其幅值。