关于Tu-Deng函数的一个注记

2009年,Tu和Deng在一个组合猜想成立的基础上,构造了同时具有最优代数免疫性、最优代数次数和高非线性度的一类偶数元布尔函数.这类函数被称为Tu-Deng函数.基于同一猜想,Tu和Deng又构造了同时具有次最优代数免疫性、最优代数次数和较高非线性度的一类偶数元的l -阶弹性函数.通过研究由Tu-Deng函数导出的两个布尔函数的级联的密码学性质,在Tu-Deng猜想成立的基础上,给出一类奇数元的1 -阶弹性布尔函数.这类函数同时具有次最优代数免疫性、最优代数次数和较高非线性度.     

基于EEMD降噪和模糊函数奇异值向量的雷达辐射源信号识别算法

针对目前基于模糊函数提取的几何学特征,在低信噪比时表征能力弱,导致识别准确率不高的问题,提出了一种基于EEMD降噪和模糊函数奇异值向量的识别方法.选取合适的EEMD参数,对时域信号进行降噪,提取模糊函数矩阵奇异值向量,求解其交叉熵作为特征,实现雷达辐射源信号识别.仿真实验表明,信噪比大于-5 dB时,所提方法对于BPS...     

矢量偏差小波函数（Ⅱ）

基于数学辩证法思想,提出了一种新的小波变换即矢量积小波变换、这种变换对信号处理尤其是高信信号处理十分有用。建立了矢量小波函数、矢量尺度函数和偏差小波函数,它们适合信号分析与处理。分析并提出了一种新的信号表示,并用最优控制理论实现了数值测试,结果表明该方法明显优于传统方法。     

一种α稳定分布噪声下的跳频参数盲估计方法

针对目前以高斯白噪声为模型的大部分跳频参数估计方法在α稳定分布噪声背景下,性能急剧下降的缺点,对跳频信号进行两次窗函数长短不同的分数低阶STFT,从而得到两组时频数据,,将两组时频数据点乘,得到新的时频表示,基于时频分析的跳频参数估计方法,实现跳频参数的估计。仿真实验表明,提出的方法有效抑制了α噪声,在α=0.8,GSNR≥1 d B;α=1.5,GSNR≥0 d B时,可以实现跳频周期的准确估计。在α=1.5,GSNR=3 d B时,该算法跳变时刻估计值最大相对误差比STFT低3%、比分数低阶STFT低1.6%,跳变频率估计值更加精确。     

疫情防控期间提升官兵专注力的“心”方法

前不久,基层部队排长小王来电诉说,最近在训练任务中感觉注意不专、心神不宁,紧张焦虑,记忆衰退,尤其是听到别人谈论疫情,心生厌烦情绪,内心总想找个发泄渠道。小王的心理状态,其实就是疫后综合征的典型表现。疫后综合征是因为人们经过长时间高强度应激状态,回归常态工作,身心放松之后,容易出现心境低落、记忆出错、过度敏感等多种症状,影响训练效能和工作绩效。疫情综合征产生的主要原因有:一是面对突如其来的疫情,个人的工作、训练脱离了原先习惯化的轨道,就会因为缺少掌控感与确定感,导致恐惧、迷茫等情绪交错重叠,不时在脑海心头泛起;二是每个人在疫情中都会产生自我保护与防备心理,担心自己、战友和家庭成员身体安全,焦虑疫情产生的负面影响等;三是官兵都有群体归属和信任需求,但疫后保持相对交往距离的要求,会让个体感觉被他人排斥、被针对、被区别对待,容易诱发各种身心综合反应。     

相似分布特性准则下的高斯混合项聚类-合并算法

针对高斯混合模型估计非高斯系统时高斯混合项呈指数级增长问题,提出一种基于相似分布特性准则的聚类-合并方法。通过分析高斯混合项的分布特性,基于扩展积分均方误差代价函数搜索最优置信范围,并对混合项进行高斯聚类,进而获得具有不同分布特性的高斯簇。为防止高斯簇间对高斯子项的重复利用,引入局部最近邻思想对交叉高斯项进行重新分配。采用并行多元素合并方法对高斯簇中的混合项进行合并,在保证无偏性基础上减少下一时刻混合项数量。仿真结果表明,改进算法在保证跟踪精度的同时还可有效提高算法效率。