时频分析方法及其在自导信号检测中的应用

首先引入时频分析的概念,介绍了短时傅里叶变换、Wigner—Ville分布和连续小波变换的数学表示和性质.其次基于经典检测理论,讨论并比较了它们在高斯白噪声背景下对确知信号的检测问题.最后对它们在自导信号检测应用中的有关问题进行了分析,并指出了需进一步研究的方向.     

基于小波变换的心电图信号中QRS综合波检测算法

在心电图（ECG）数据分析中,其QRS综合波检测是关键。本文应用小波变换,首先对ECG信号进行数字滤波,提高信噪比,然后再通过自学习过程确定多个判据来实现QRS综合波的精确检测。经GKD－405A多导智能分析仪实测数据检测,QRS综合波正确检测率达98％以上。     

基于多分辨分析的雷达目标识别方法

针对宽带高距离分辨率雷达的工作体制,提出了一种基于多分辨分析和信息综合的目标识别算法。目标特征由小波变换在相邻分辨率上的能量之比的对数构成。利用多分辨分析,将目标特征分解为反映目标结构概貌的低通特征和刻画目标结构细节的高通特征。利用辐射基函数神经网络分别对目标的低通特征和高通特征进行识别判决,然后将基于目标的低通特征和高通特征的判决信息进行综合,得到最终的识别结果     

不确定系统鲁棒控制方法及在火控系统中的应用

将Ｃｈｅｎ和Ｌｅｅ给出的线性不确定性系统设计的鲁棒方法推广到一类相当广泛的仿射非线性系统。并针对某双３５火炮的随动系统设计问题进行了仿真研究,仿真结果证明了方法的有效性。     

对基于BP神经网络的一类非线性控制器的结构改进

对一类基于ＢＰ神经网络的非线性系统控制器进行了改进,从而提出了一种结构更简单的控制器模型。通过数值仿真模拟证实了它比以前的研究者给出的方案能更快地收敛     

非线性系统的鲁棒镇定:Volterra级数法

基于Ｖｏｌｔｅｒｒａ 级数理论,针对一类非线性系统,首先给出了此类系统可镇定的充分条件,接着讨论了非线性系统鲁棒镇定性的问题,并给出了系统鲁棒可镇定的条件;最后,用实例仿真来验证其有效性     

采用非线性 M 序列辨识 ARMA 模型参数

本文研究了采用非线性M 序列辨识ARMA 模型参数,提出了具体的算法,在特性上同m 序列作了比较,最后给出了仿真结果。     

基于小波变换的直升机声目标识别

综述了小波变换的原理和性质以及它在直升机声目标识别当中的应用。主要论述了利用小波变换进行信号分解与滤波、目标特征提取等方面的应用,最后给出了计算机模拟仿真结果。结果表明,利用信噪分离方法和目标特征提取方法可以在低信噪比情况下准确识别目标。     

基于小波分析对网络协议指纹识别的研究

小波分析是当前信号、信息获取与处理领域(尤其是故障诊断分析与检测技术)中一个十分活跃且迅速发展的新领域,是当今国际研究热点,它同时具有理论深刻和应用十分广泛的双重意义。基于小波分析对网络协议进行指纹识别研究,利用小波变换把原始信号分解成多频段的信号,对信号进行塔式分解,通过计算处理每一层取得所有的有关Wi信息,提取指纹特征信息,并提出了检测方法和指纹识别系统的体系结构,对解决当今日益突出的网络安全问题进行有益尝试。     

小波理论的单脉冲雷达目标RCS特性测量

随着现代信号处理技术的发展,对非平稳信号分析和处理的小波分析技术已成功应用于雷达目标特性分析领域,大功率单脉冲雷达作为我国航天测控网当中的主干设备,具有一定的目标特性识别能力。主要针对目前靶场的现有装备,讨论了基于小波理论的单脉冲雷达空间目标RCS特性测量,并对窄带低分辨率雷达在未来空间目标识别中发挥其作用谈了作者的看法。