浅析最小相位序列

“最小相位序列”在数字信号处理理论和实际应用中是一个非常重要的概念。本文较全面地讨论了“最小相位序列”概念提出的理论依据及其描述方法 ,总结了最小相位序列的特性、求法及应用范围     

DSSS中抑制窄带干扰的时域自适应技术

本文研究了DSSS中窄带干扰（NBI）抑制的时域自适应技术,由Masreliez提出的近似条件均值（ACM）滤波的适用范围比卡尔曼滤波更广,但实现起来比较困难,具体应用时,可采用与其性能相当,易于实现的多用户直接判决卡尔曼（MDK）滤波来完成抑制NBI的功能。     

基于累积前景理论的时间矩阵多属性综合评判模型

针对动态多属性方案排序优选决策问题,提出了一种基于累积前景理论的时间矩阵序列动态多属性综合评判系统模型。依据累积前景理论,将时间矩阵序列动态多属性决策转化为关于属性期望的益损时间矩阵序列动态决策,综合考虑各属性权重、各时间点的权重,计算各方案的最终综合前景值,并依据其大小对方案进行综合评判排序。最后给出了一个决策实例。     

时间跨度对GPS坐标序列噪声模型及速度估计影响分析

选取全球范围内72个基准站的坐标序列,采用改进的赤池信息量准则、贝叶斯信息量准则对不同噪声模型组合进行噪声分析,得到基准站坐标序列的最优噪声模型及速度参数,探讨时间序列跨度对噪声模型及速度估计的影响。结果表明,基准站坐标序列噪声模型不能由单一的噪声模型表述,其呈现出多样性特征,主要表现为幂律噪声、高斯马尔科夫噪声、闪烁噪声+白噪声特征,且三坐标分量表现出不同的噪声特性;随着时间跨度的增加,坐标时间序列的最优噪声模型、GPS站速度及其不确定度逐渐由发散趋于收敛,随机游走噪声模型的比重有所增加。结果表明10 a以上的时间跨度是较为理想的噪声模型估计尺度。     

Hilbert谱分析和平稳度

提出了本征模式函数IMF成员相应的幅度及频率时间函数的计算方法。由函数的Hilbert谱可获得相关的边缘谱,边缘谱确定了几乎连续的能量分布,从而提供了通过每个频率值测量总能量的方法。根据能量-频率-时间分布,就可以定量确定平稳性,平稳性是物理过程的一个复杂属性,其由平稳度DS和统计平稳度DSS进行度量,同时给出了DS和DSS的计算公式。     

时间序列关联维数快速算法及实现

针对关联维数计算耗时量大的问题,通过改进点对距离的度量方法,以及采用K-NN技术进行点对的搜索实现了关联和的快速计算,较大程度地提高了关联维数的计算速度.验证表明对于长度为20 480的时间序列,采用快速算法计算关联维数,其耗时量是G-P算法的1/60.     

时间序列在边防检查工作中的应用

打击偷渡是出入境边防检查工作的一项重要任务,利用SPSS等定量分析的方法可以有效预测偷渡活动的规律,为边防检查工作服务.利用SPSS分析软件的时间序列法对某站近年来的偷渡数据进行分析,提出了短期预测情况.并就下一步如何打击偷渡活动提出了相应的对策.     

基于混沌序列的通用加密解密方法及实现

分析了常见的文件在计算机中的存储方式,根据计算机文件的特征,提出直接对二进制数据进行处理的计算机文件通用加密解密方法。依据混沌序列具有良好随机性的特点,提出利用Logistic映射序列密码对计算机信息进行加密、解密的方法,并用Visual Basic 6.0实现了该方法。这种方法能够用于对计算机中的任何文件进行加密解密。     

一种加速收敛的LDPC码译码算法

对高斯信道下LDPC(Low-Density Parity-Check)码的传统的译码算法进行分析,指出影响收敛速度的原因,并提出了一种基于整数运算的加速收敛的LDPC码译码算法。该算法融合分层译码(Layered Belief Propagation)算法、带偏移量的最小和算法(Offset Min-Sum)以及量化的优势。仿真验证表明该算法有效地减少了译码复杂度,加速了译码收敛,且性能上同传统的量化最小和算法相比没有下降。     

改进相空间重构方法在混沌识别中的应用研究

讨论了传统非线性时间序列相空间重构方法的特点,提出了一种改进的相空间重构方法.为了揭示非线性时间序列中的非线性相关性,采用了一种基于关联积分的统计量,并研究了不同参数对它的影响.研究了延迟时间和嵌入维数之间的关系,并采用时间窗口描述这2个参数的变化规律.同时,应用改进方法计算了混沌时间序列的重构参数,重构了混沌信号的吸引子.研究结果表明,该方法能够从时间序列有效地重构原系统的相空间,为混沌信号识别提供了新的途径.