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。     

基于复杂网络的机群作战建模与仿真

机群作战已成为战争中的主要作战形式之一。而传统的作战模型,已经不适应其多任务驱动、多机种协作的机群作战特性。为此,以复杂网络为基础,提出了一种构造不同类型的节点连接的动态生成算法,构建了反映真实作战场景的网络描述模型,较好地呈现出了机群作战中的涌现性、模糊性等诸多性质。并提出了描述机群作战网络的统计特征量,通过破击仿真实验,得出了与战争事实相符合的结论,为未来研究机群作战体系效能评估打下了基础。     

复杂网络影响力极大化快速评估算法

分析复杂网络中影响力极大化问题,设计一种新的启发式算法框架。针对信息传递中节点的交互方式进行分析,给出节点在任意时刻处于信息接收态的概率。通过期望计算得到种子节点集传播影响力的近似估计,实现集群影响力快速计算,进而得到基于序列采样的影响力极大化快速评估算法。特别地,对于六个来自不同领域的真实网络上的影响力极大化问题进行了研究,仿真结果表明：该方法能够高效识别网络中具有重要传播影响力的节点集,在三种常见度量准则下的表现均明显优于三种影响力极大化问题基准算法。     

利用复单脉冲比的平面阵列雷达群目标检测方法

针对平面阵列雷达群目标检测问题,以矩形阵为例,详细分析方位向和俯仰向复单脉冲比虚部的统计特性;建立平面阵列雷达群目标检测模型,根据恒虚警检测原理推导复单脉冲比虚部的椭圆判决域,并利用复单脉冲比实部辅助判决,综合提出基于复单脉冲比的平面阵列雷达群目标检测算法。针对双目标情形进行仿真实验,结果表明:在较高信噪比、较大角度间隔以及幅度相当且相位差较大的条件下算法能够有效检测群目标。     

从属连词引导条件状语从句细说

在英语中,复合句是大量出现的语言现象,从句种类之多,表达形式各具特点.其中,本文列举了属连词引导条件状语从句一直是英语学习中的重点之一.从不同从属连词引导的条件从句,对从属关联词的词性、词义、主从句的时态、搭配、词序、辨义、译法以详尽说明,目的在于更好地理解和应用英语的复合句.     

同时强镇定的一个充分条件

一个稳定的控制器可同时镇定n个对象(同时强镇定)等价于一个控制嚣(不一定稳定)同时镇定n+1个对象(同时镇定).两个以上对象的同时强镇定和三个以上对象的同时镇定是线性系统中一个亟待解决的公开问题.文中所作的基本假定是所有的对象具有相同的简单不稳定零点,在此条件下给出了n个对象同时强镇定的一个充分条件.此条件仅需确定n个对象的不稳定零点并且判定由不稳定零点导出一个相应矩阵是正定的,就能判定n个对象同时强镇定,因此是一个易于检验的充分条件.同时给出了n个对象同时强镇定的算法.丰富了同时强镇定的条件和算法.     

氧化锆陶瓷Ⅱ-Ⅲ复合型裂纹的综合相变增韧作用

采用综合相变准则和应变能释放率判据对氧化锆陶瓷Ⅱ-Ⅲ复合型裂纹的增韧结果进行了理论计算。分别给出了静止裂纹和定常扩展裂纹相变增韧的理论表达式。结果表明:综合相变对静止裂纹有微小的负屏蔽效应,对扩展裂纹的增初结果与材料的剪切模量、相变尾区高度和相变体积分数成正比,并且增韧值随着K_Ⅲ/K_Ⅱ比值的增大而减小,表明相变对Ⅱ型裂纹的增韧效果相对Ⅲ型裂纹更显著。     

基于感知信息共享的C2网络特征分析*

指挥控制(C2,Command and Control)关系网络连接数的增加会增强指控节点之间的信息共享,但也会增加节点信息处理和交换负荷,如果达到一定程度,则会造成节点本身的"信息过载"从而影响C2网络性能.对此,通过研究C2网络在两种不同处理方式下的共享感知信息平均提交时间,用网络节点响应时间的均方差表征一个C2网络的共享态势感知时间的一致性,最后对两种不同结构C2网络特征参数的计算,说明了网络连接增加会导致信息提交时间的延长,但一致性会增强.     

复杂大系统仿真的VV&A理论及过程研究

为了确保复杂大系统仿真(LCSS)的可信性,应该在建模与仿真(M&S)的全生命周期中开展校核、验证与确认(VV&A)研究.对LCSS的VV&A进行了理论研究,提出其方法论与原则;以基于仿真组件构建的HLA仿真系统为例,从仿真组件层、联邦成员层及联邦层三个层面研究了VV&A过程,并将这些研究应用于反舰导弹突防联邦仿真中.实践表明,研究对LCSS的VV&A工作具有很好的指导作用,有力地保障了仿真的可信性.     

基于小波变换与SVM的复杂装备故障诊断研究

针对复杂装备故障信号提取困难、故障诊断精度低的现状,根据小波变换对处理非平稳信号的优越性和支持向量机(SVM)对模式分类的良好性能,提出了一种基于小波变换与SVM的故障诊断模型,并选取配电系统进行故障诊断仿真实验。结果表明该模型能利用少量训练样本完成故障诊断,有效提高装备故障诊断精度。