Armed Conflict,Military Expenses and FDI Inflow to Developing Countries

This paper investigates the relationship between military expenditure and FDI inflow conditioning on the exposure of a country to armed conflict in the long run. We apply the band spectrum regression estimator, and the maximal overlap discrete wavelet transform, to a panel of 60 developing countries, for the years 1990 to 2013. The estimated results indicate that military expenditure, in the absence of armed conflict, reduces FDI inflow. However, the negative effect is mitigated by increased military expenditure, in the presence of armed conflict. We also show that the effect of military expenditure on FDI is time sensitive, in that it takes time for military expenditure to affect FDI inflow. FDI inflow in response to higher military expenditure is higher for the country that faces higher armed conflict than the country that faces lower armed conflict. The findings are robust in the case of overall as well as internal conflict. These results are also robust to the alternative specification, subsample analysis with different armed conflict thresholds, and the estimation using the time variant long-run models.     

基于改进小波阈值的MEMS陀螺去噪方法

MEMS陀螺由于结构不完善而存在较大的随机误差,为了推进MEMS陀螺的实用化水平、提高测量精度,首先对MEMS陀螺进行了Allan方差分析,得到了MEMS陀螺随机误差的主要成分;然后通过分析软阈值函数和硬阈值函数在直线上的降噪结果,得到了两种阈值函数的缺陷,为了解决软阈值和硬阈值函数的问题,推导了改进的小波阈值函数。通过对比各种阈值函数和阈值量化准则的降噪效果,确定了最终的降噪方案,将此方案应用在陀螺的动静态输出中,使陀螺输出数据的稳定性提高了一个数量级,数据的平均值也更加接近真实值。     

基于LabVIEW的地下震源定位系统设计

针对小区域浅层地下震源定位中,由于震动信号受传输介质复杂、传感器不稳定等因素影响,出现初至波提取困难、震源定位低精度等问题,设计了基于LabVIEW的地下震源定位系统,实现三轴信号合成、基于小波变换的阈值去噪、基于改进的长短时窗(STA/LTA)的初至提取、基于时差技术(TDOA)的联合定位算法等功能模块。结果表明,该软件在10 m×10 m×3 m的区域内,初至特征提取精确到10-4s,定位精度精确到0.1 m,可以广泛应用于爆破定位、信息侦查等领域。     

小波分析和神经网络结合的变速箱状态识别

针对变速箱故障信号的非平稳和时变特性,提出了小波分析和神经网络结合的变速箱状态识别方法。为了验证该方法的有效性,试验模拟了某型车辆变速箱正常、7216轴承滚动体点蚀及3挡被动齿轮严重磨损3种状态,以箱体振动信号作为分析信号,首先对信号应用小波阈值法降噪减少干扰,接着将小波分解系数单子带重构得到不同频带的信号分量,提取各频带能量作为特征向量输人神经网络进行状态识别,结果表明该方法能有效识别变速箱的3种状态。     

舰船磁场信号的Lipschitz指数与船速的关系

用小波变换的方法对舰船磁场信号进行奇异性分析,找出船速与奇异性指数之间的关系,并通过人工神经网络来判断船速.     

小波神经网络在装备研制费预测与控制中的应用

通过小波及小波变换的原理和方法,建立了适用于武器装备研制费用的小波神经网络预测与控制模型.结合某型装备研制费用,进行了预测与控制的数据仿真.     

小波分析在混沌信号识别中的应用研究

通过分析混沌信号和噪声信号的频谱特性以及小波变换对两种信号的作用结果的差异,论证了小波变换是一种有效的去除混沌信号中噪声成分的方法.通过数值仿真研究,证明了小波方法的有效性.最后给出了实验结果.     

管道导波无损检测回波信号处理方法研究

简述了导波在管道中传播的频散特性,给出了管道导波无损检测实验信号特征.对管道导波检测的回波信号首先进行Hilbert变换,然后对变换后的信号分别进行加窗函数滤波和小波变换,处理后的缺陷信号明显易于辨别.经过分析比较,结果表明了这两种组合方法用于管道导波无损检测信号处理的效果基本一样,在实际检测应用中,选取其中任一组合方法都是可行的.     

联合二代Bandelet和Wavelet对图像进行分层压缩

一幅图像可以分解为匀质结构图和几何纹理图两个分量.基于这种思想,提出了一种使用二代Bandelet和小波对图像进行分层压缩的有效算法.首先,使用全变分方法把原始图像f分解为u和v两部分,其中u代表f中的结构分量,v代表纹理分量;对u进行小波变换,对v进行二代Bandelet变换.采用了自顶向下的四叉树分解算法,优化了二代Bandelet的四叉树建立过程.实验结果表明,该压缩方法的重建图像在视觉效果和客观SSIM值两方面均优于JPEG2000和Bandelets.     

小波边界元法

将边界上的函数展成小波级数,利用循环矩阵方法,从核函数边界上的值,得到离散的积分方程系数矩阵,求解未知的小波级数系数,从而得到边界积分方程近似解,文中计算了一个二维拉普拉斯方程的解。