独立函数元:模型、方法和应用

针对常规线性变换获得的多分量成分可能不相干,但通常不满足统计独立的特点,提出了一种基于独立函数元的信号分解和重构的方法.该方法不仅继承了线性变换的诸多优点,而且还有统计域表征的优点.讨论了独立函数元的模型、定义和获取方法,详细分析了心音独立函数元在心音信号处理方面的应用.实验验证了所述方法的有效性和实用性.     

EWB在电学实验中的应用

本介绍了EWB虚拟电子工作台在“电学实验”教学中的应用，通过几个实验设计，说明用该软件开发演示实验、设计实验及验证性实验的方法、特点以及利用计算机辅助教学的作用。     

基于K-阶结构熵的网络异构性研究

结构熵可以考察复杂网络的异构性.为了弥补传统结构熵在综合刻画网络全局以及局部特性能力上的不足,本文依据网络节点在K步内可达的节点总数定义了K-阶结构熵,可从结构熵随K值的变化规律、最大K值下的结构熵以及网络能够达到的最小结构熵三个方面来评价网络的异构性.利用K-阶结构熵对规则网络、随机网络、Watts-Strogatz小世界网络、Barabási_-Albert无标度网络以及星型网络进行了理论研究与仿真实验,结果表明上述网络的异构性依次增强.其中K-阶结构熵能够较好地依据小世界属性来刻画小世界网络的异构性,且对星型网络异构性随其规模演化规律的解释也更为合理.此外, K-阶结构熵认为在规则结构外新增孤立节点的网络的异构性弱于未添加孤立节点的规则结构,但强于同节点数的规则网络.本文利用美国西部电网进一步论证了K-阶结构熵的有效性.     

混响环境下改进的球谐波域L1-SVD声源定位算法

由于多径效应的影响,基于稀疏重构理论的声源定位算法在混响环境下存在定位精度较差的问题.本文提出一种适用于混响环境的DPDT-L1SVD声源定位算法,该算法将L1-SVD稀疏信号重构声源定位算法扩展到球谐波域中,并根据球谐波域中导向矢量与频率解耦的特性将其拓展到宽带信号处理中,再与直接路径检测方法(direct-path dominant test,DPDT)相结合.由仿真实验结果可知,在低信噪比情况下,该算法定位精度优于DPDT-MUSIC和SS-PIV算法,且具有较强的噪声鲁棒性.结合实测实验结果,验证了该算法在混响环境下具有较高的定位精度和空间分辨率.     

基于Dirac方程研究双视界面黑洞的量子热效应和普朗克绝对熵

基于严格求解Dirac方程，全面研究了双视界面黑洞内、外视界附近的量子热效应，特别是考虑到黑洞内视界的Hawking吸收后，成功的给出了荷电黑洞的普朗克绝对熵。      

基于心音窗函数的心音图形化处理方法的研究

心音分析与识别目前主要局限在一维信号处理方面, 为了获得心音信号更直观特征表现形式, 提高分类识别效果, 拓展心音识别研究领域, 提出了一种将心音与图像处理技术相结合、基于心音窗函数的心音纹理图特征提取与识别算法. 本文首先给出心音的模型, 定义心音时频图和心音纹理图, 然后讨论如何利用心音窗函数和短时傅里叶变换获取二维心音时频图, 并且针对心音的特点, 重点研究了心音窗函数的构造原则和实现方法, 最后通过改进的脉冲耦合神经网络模型实现了对心音纹理图的特征提取与身份识别. 仿真实验表明, 心音窗函数与传统窗函数相比较, 所获得的心音时频图具有第一、第二心音纹理更加清晰, 噪声纹理得到较好抑制的优点, 并且改进的脉冲耦合神经网络模型具有更低的计算成本, 与3种典型识别方法相比较, 呈现更高的识别率, 因而基于图像处理技术对心音进行特征提取与身份识别是一种行之有效的方法.     

一种双正交心音小波的构造方法

为了提高小波分析在心音信号处理中的性能, 在分析小波构造理论的基础上, 构造了一种专门用于心音信号处理的小波基. 首先提出一种构造滤波器长度为偶数的紧支撑双正交小波的一般方法; 然后根据心音信号的特点, 讨论心音小波的构造原则和一种基于心音 小波族的心音信号合成模型, 并且在此基础上构造出心音小 波. 为了突出使用心音小波处理心音信号的先进性和实用性, 对心音小波进行了比较全面的理论和数值仿真分析. 实验结果表明, 相比常用的db, bior系列小波, 运用心音小波对心音信号进行处理, 能够获得更好的去噪效果、 更精确的心音分类信息以及更小的重构误差率, 为心音特征提取和身份识别的深入研究提供了一种新方法, 在表征心音个体特征的细节方面具有积极的意义. 本文根据应用对象设计专用小波的方法也为工程应用中小波基的选择提供了一种新途径. 关键词： 双正交小波 心音小波 构造方法 心音合成模型     

基于信任度的双门限协作频谱感知算法

提出了一种兼顾认知无线电系统可靠性和低负载的基于信任度的双门限协作频谱检测算法.系统首先使满足双门限要求的认知节点参与协作感知,当满足双门限要求的认知节点数目不足时,增加满足信任度参数要求的认知节点参与协作感知.融合中心存储了认知节点的检测记录,并以此为局部检测结果设置融合权重.理论分析和仿真结果表明,该算法所需传输的感知参数减少了,占用的信道带宽降低.同时,由于不可靠用户的减少,算法的检测性能进一步提高了.此外,算法通过调整参数nt使系统适应于不同类型的无线业务,具有一定的灵活性.