基于小波变换和数据融合的多导联ECG信号QRS波群精确检测算法

本文首先对单导联心电图（ Ｅ Ｃ Ｇ）信号的小波变换进行假设检验，得到 Ｑ Ｒ Ｓ波群的位置和检验的虚警漏报概率，然后对 １２ 导联检测结果作峰点比对融合和决策加权融合处理，最终得到精确的 Ｑ Ｒ Ｓ位置。实验表明这种方法对各种主要病症的 Ｑ Ｒ Ｓ波群均能准确检出，正确率在 ９９９５％ 以上。     

运载火箭1/5动力学缩比模型设计

缩比模型试验是获取大型运载火箭动特性的一种有效途径,其中一项重要内容是动力学缩比模型设计。以某型运载火箭为原型对象,根据其结构组成分别推导各部件的相似关系;利用横向刚度和质量相似系数的一致性,联立形成了运载火箭横向动特性相似关系;考虑实际加工制造条件,分析了横向刚度和质量相似系数的约束;根据上述相似关系和相似系数约束设计了1/5缩比模型,并对该缩比模型的动特性相似进行有限元数值计算验证。验证结果表明,设计所得1/5缩比模型在动特性方面与原型具有较高的相似性,相关方法能够有效应用于运载火箭的动力学缩比模型设计。     

弹道目标微多普勒特性基于逆Radon变换的稀疏表示

作为识别空间弹道目标的有效方法,微多普勒特性提取对于雷达系统的时频分辨率提出了很高的要求,因此,要求雷达系统具有更高的采样频率。作为近年来新兴的技术手段,在远低于奈奎斯特采样定理的采样频率下,压缩感知技术可以对具有稀疏特性的信号实现高精度还原。对空间弹道目标时频分布进行逆Radon变换,在变换后的IRT域内获得时频分布的稀疏表示,从而可以借助压缩感知技术有效降低采样频率的要求。     

基于多特征模糊融合的疲劳状态判决

在基于视觉的疲劳驾驶识别过程中,使用单个特征进行疲劳驾驶判断,常常会受到非普遍适用性、噪声等因素的影响,从而导致识别率降低。为了解决眼部特征参数或者是嘴巴特征参数单个特征识别率低甚至特使环境无法识别的问题,提出一种基于多特征融合的判决方法,利用了各种特征之间的优势互补,可以降低噪声和类内类间差异的影响,从而提高系统的性能,并且能增强适用性。最后通过实验结果证明,使用眼部和嘴巴特征融合的方法比单一的判决方法准确率更高。     

基于谱分析的卫星通信调制识别算法

通过分析典型卫星通信信号功率谱、平方谱、四次方谱以及包络平方谱特性,针对卫星通信随参信道造成信号噪声谱均值与方差随频率变化这一问题,采用最小二乘法对信号谱图进行预处理,定义偏离比作为单频分量检测值,在无任何先验知识条件下提取一组鲁棒性强的特征参数,实现信号自动调制识别。实验证明,改进后的算法复杂度较低、过程简单易实现,所提取参数对数字信号的调制指数与滚降系数不敏感,具有较好的可分性与稳健性,并同样适用于随参信道的信号调制识别,具有一定的实用意义。     

大型电子装备层次诊断应用研究

根据电子装备诊断的特点,探讨了利用层次性理论对电子装备进行故障诊断的必要性和可行性,给出了层次性诊断中层间诊断和层内诊断的概念、原理及实现方法。首次将可列集的概念引用到层次诊断中,并给出了层次诊断中故障模式空间的选取原则,为层次诊断的工程实现和未来进行多信息诊断提供了基本框架。     

词典在英语写作和口语中的应用

作为一个重要的学习工具 ,词典不但是学习者的良师 ,而且也是益友。在英语学习和应用中 ,它能帮助解决许多疑难问题 ,而且也能提供很多对英文写作和口语表达有价值的信息。但是 ,很多英语学习者迄今还没有认识到这一点 ,他们不能在英文写作和口语学习中充分利用词典的应用价值。因此 ,了解和掌握词典的简史 ,编写特点 ,及其所包含的丰富信息是非常有必要的。再者 ,尽管我国有许多不同类型和版本的词典 ,但它们的使用率却是非常低的。这的确是一个值得注意和亟待解决的问题     

基于小波变换模极大值恢复的信号消噪方法

大多数的信号常具有某种奇异性 ,并携带有随机噪声 .首先回顾了信号奇异性与小波变换模极大值之间的关系 ,然后利用信号与噪声的Lipschitz指数的符号不同 ,在S .Mallat等人工作的基础上 ,给出了从信号中去除噪声的具体算法     

装甲车辆使用与保障费用的指数回归模型

运用逐步回归和主成分分析的方法,选取了装甲车辆诸多战技性能指标集合中的自变量子集,建立了该子集与使用与保障费用之间指数回归方程组.该模型也可推广应用于装甲车辆综合性能的评估.     

混合量化与基于小波的图像压缩

本文针对基于小波的图像压缩,提出一种新的快速有效的量化方法。该方法将矢量量化的高效率和标量量化的简单性有机地结合起来,称为混合量化（ＨＱ－ＨｙｂｒｉｄＱｕａｎ－ｔｉｚａｔｉｏｎ）。它不需要进行码书训练,不要做乘除法。并用标准测试图像与其它著名方法的压缩结果进行了比较。