一个R2上含双曲函数核的Hilbert型不等式

通过引入参数，构造了一个全平面上的、含双曲函数的非齐次核函数。利用正切函数的有理分式展开，建立了最佳常数因子与正切函数高阶导数相关联的Hilbert型积分不等式。 作为应用，通过赋予参数不同的值，建立了一些有意义的特殊结果。     

关于薛定谔算子的极点散射: 基于狄利克雷级数的视角

本文讨论了在实轴上具有紧支集的势的薛定谔算子的极点散射问题. 本文旨在将狄利克雷级数理论与散射理论相结合, 文中运用了Littlewood的经典方法得到关于极点个数的新的估计. 本文首次将狄利克雷级数方法用于极点估计, 由此得到了极点个数的上界与下界, 这些结果改进和推广了该论题的一些相关结论.     

一类级数求和的推广

借助收敛级数的简单运算,对一类简单级数及和数进行四种形式的推广.     

富里叶级数的收敛速度

对正弦和余弦富立叶级数,通过合并相邻同号项,使其重排成交错级数.讨论了重排形成的交错级数的敛散性.指出根据自变量x的不同取值,该交错级数可能是单调递减或周期递减的级数.按照莱布尼茨判定法提出了不同精度要求的级数项数的计算公式.选取一到三阶收敛的富立叶级数计算了不同比值精度及差值精度要求的级数项数.计算表明,在x的取值为2π的等分点时,富立叶级数的部分和随项数的增加单调地逼近其收敛值.在x的取值为其它点时,富立叶级数的部分和随项数的增加围绕收敛值上下变动,周期地逼近其收敛值.低收敛阶富立叶级数的收敛速度较慢.要达到0.01%的精度,一收敛阶富立叶级数需要数万项,二收敛阶富立叶级数也需要数百项.在不同计算点处,要达到相同的计算精度,需要的级数项数差别较大.     

光化学的初级过程和次级过程

针对物理化学教材中有关光化学初级过程和次级过程、初级过程的量子产率、初级过程的反应速率表示以及是否是零级反应等问题发表了看法。     

无人机定位系统电源分配网络电磁干扰行为级分析与预测

电源分配网络是无人机定位系统工作的基础单元,也是电磁干扰薄弱环节,电源分配网络（PDN）传导耦合干扰效应是导致定位系统故障的主要原因。为了提高定位系统电磁干扰敏感度预测模型的精度,基于泰勒级数对非线性系统的描述方法,将泰勒级数行为级模型系数表征为与干扰频率相关的函数,建立无人机定位系统PDN电磁干扰响应预测模型,分析预测PDN在受干扰情况下的非线性直流偏置电压。研究结果表明：在250～400 MHz电磁干扰范围内,基于泰勒级数的PDN电磁干扰响应预测模型可以对PDN在电磁干扰作用下的非线性直流偏置进行准确预测,预测误差在3%以内。     

一类弱奇性Volterra积分微分方程的级数展开数值解法

本文考察了一类弱奇性积分微分方程的级数展开数值解法,并给出了相应的收敛性分析.理论分析结果表明,若用已知函数的谱配置多项式逼近已知函数,那么方程的数值解以谱精度逼近方程的真解.数值实验数据也验证了这一理论分析结果.     

基于Hilbert变换的LFM检测与估计

LFM(线性调频)信号是一类重要的非平稳信号,其完全被初始频率和调频斜率两个参量表征,而LFM信号的检测与估计问题是信号处理中最为重要的研究热点之一.由于调频信号在时频平面内有较好的聚集性,通常使用时频分析的方法对其进行检测和估计.线性正则变换是经典时频分布的广义形式,对LFM信号具有很好的能量聚集特性,在现有的线性正则域Hilbert变换的基础上,提出了一种不需要谱峰搜索而快速检测LFM信号和估计其参数的方法,并且通过仿真实例验证了所提出方法的优越性.     

On Some Properties of $c$-Frames

In this paper we discuss about $c$-frames, namely continuous frames. Since, $c$-frames are generalizations of discrete frames, we generalize some results of discrete frames to continuous version. We explain some results about relations of projections in Hilbert spaces and $c$-frames to characterize these frames. Also, we will specify (precisely) the synthesis and frame operators of Bochner integrable $c$-frames. Finally, we classify Hilbert-Schmidt operators by $c$-frames and express some new identities for Parseval $c$-frames.