带混合误差的Ishikawa迭代格式

将Ishikawa型迭代格式的收敛性问题推广到带混合误差的Ishikawa型迭代格式的情形 ,同时所用的证明方法和技巧有所改进     

基于多重分形广义维数的机械故障诊断方法

提出利用多重分形广义维数来描述信号特征 ,并以振动信号广义维数、广义维数谱图、敏感维数为特征向量的模式空间样本库为基础 ,给出了通过维数相关系数等判别条件进行识别的机械故障多重分形广义维数诊断方法。应用于圆盘类裂纹故障的诊断 ,取得了令人满意的结果。     

重庆红粘土屈服条件的研究

依据广义塑性力学原理,从三轴试验和真三轴试验的角度出发研究重点红粘土的屈服条件,给出了重庆红粘土的三个屈服面（体积屈服面、q方向上的剪切屈服面以及θσ方向上的剪切屈服面）的数学表达式,结合数值算例,证明了本文提出的三个屈服面表达式的合理性。     

用相位梯度法校正超宽带雷达系统的相位误差

线性调频 (LFM)信号体制的超宽带雷达 (UWBR)系统的相位误差 ,会影响雷达系统脉冲压缩的结果。本文提出的相位梯度 (PG)算法 ,能够有效地估计系统相位误差 ,改善脉冲压缩的性能。     

去调频处理中空变相位误差补偿方法

调频连续波具有较长的脉宽和较大的信号带宽,通常采用去调频的处理方式,但是,去调频的处理会引入空变的相位误差。从去调频的处理方式入手,根据发射信号相位误差缓变的特点,提出了依据发射信号相位误差模型补偿空变相位误差的方法,并在理论上对该方法进行了推导。该补偿方法分为两步,从差频信号中去除发射信号相位误差,在残余视频相位误差校正之后,通过与补偿函数相乘去除剩余的相位误差。仿真和实测的实验结果表明,该方法能够克服目标距离的限制,有效地补偿空变相位误差带来的影响,提高脉压水平。提出的误差补偿方法能够很好地平衡系统负载、误差补偿精度和算法开销,具有较强实用性。     

粗糙集中不确定性测量的修正粗糙熵方法

分析了引起粗糙集中不确定性的因素,对已有的测量不确定性的粗糙度与粗糙熵方法进行了比较,提出了一种修正的粗糙熵方法,证明了此粗糙熵的性质,并将基于等价关系的修正粗糙熵拓展到基于一般二元关系下的广义修正粗糙熵,同时给出了广义修正粗糙熵的定义及性质.通过分析和实例可以看出,所提出的修正粗糙熵方法可以用来更合理、更精确地测量粗糙集中的不确定性.     

一类非线性时滞双曲型偏微分方程的振动性

研究一类非线性时滞双曲型偏泛函微分方程解的振动性,利用微分不等式方法和广义Riccati变换,获得了该类方程在第一类边值条件下振动的新的充分条件,所得结果通过实例加以阐明.     

广义模型的音频分析方法

目前网络数据中包含有大量的多媒体数据,音频作为多媒体信息的重要载体之一,蕴涵了丰富的语义,有效地丰富和补充了人们对信息的感知和获取。而目前的多媒体检索主要利用的是常规的信息检索技术诸如视觉信息,往往忽略了音频信息,这已不能满足需要。音频信息检索就逐渐成为多媒体信息检索的研究重点之一。基于此,针对音频信息检索问题展开讨论,提出一种利用广义模型进行音频分析的新方法。该方法可应用到音频检索中,实验证明了该方法的有效性。     

干扰抑制类生成式对抗网络

为进一步改善超低频频段的通信质量,在传统改进广义旁瓣抵消算法的基础上,提出新的超低频干扰抑制算法——生成式旁瓣抵消算法。该算法将人工智能研究热点之一的生成式对抗网络模型引入广义旁瓣抵消算法中,通过优化设计生成模型的网络结构及相关超参数,有效地解决了原算法存在的期望信号残留问题,为旁瓣抵消通道中的后级滤波算法提供了与主通道相关性更强的干扰参考信息,从而提高了算法对主通道干扰估计的准确性。为了验证优化后生成模型的有效性以及所提算法对不同类别干扰的抑制能力,在实验室环境下搭建实验平台,设计了多组对照实验。实验结果表明:优化后的生成模型具有较好的生成能力、较好的鲁棒性以及相对较低的运算复杂度;相比于传统改进的广义旁瓣抵消算法,所提算法进一步提高了信号带宽内的信干噪比。     

基于伪随机线性调频的双序列跳频通信系统

针对双序列跳频(Binary-Sequence Frequency Hopping,BSFH)在对偶信道被干扰的情况下会导致通信瘫痪的缺点,提出了一种基于伪随机线性调频的双序列跳频通信系统。在发送端利用线性调频信号对每一跳载波进行带内扩频,接收端将解跳后的信号作分数阶傅里叶变换,然后通过抽样判决得到发端信息。构建了相应的系统模型,推导了其在跟踪干扰和部分频带干扰下的误码率数学表达式。理论和仿真结果表明:在最坏跟踪干扰下,该系统比BSFH约有5 dB以上的性能增益;在部分频带干扰下,达到相同误码率时所需的信干比,改进方法比BSFH低约4 dB。