基于小波包分解和FK分析的次声信号参数估计

频率波数分析法是一种估计信号慢度和方位角的台阵数据处理方法,在地震波信号处理中得到广泛应用,但将频率波数分析法应用于次声信号的时候,分辨率不高,易受噪声的影响,伪峰较明显。因此,本文提出了一种基于小波包分解和FK分析的次声信号参数估计方法,该方法借助小波包分解对信号整个频带的分辨能力,有效提高了算法的分辨率,降低了噪声的影响,有效压制了伪峰,并利用高斯调制正弦信号模拟次声信号,对比分析了方位角的均值、方差和均方根误差,验证了算法的性能,最后利用IS45台站接收的实际次声数据对算法进行对比分析,进一步验证了算法的有效性。     

基于时频图像分析的核爆与雷电电磁脉冲识别

根据核爆和雷电电磁脉冲信号非平稳、非线性特点,对核爆电磁脉冲(NEMP)和雷电电磁脉冲(LEMP)信号进行了Hilbert谱分析,计算了二者Hilbert谱的图像区域特征,对二者进行了识别研究,并且从NEMP和LEMP不同的产生机理上对识别结果进行了分析。实验结果表明:以Hilbert谱的面积和重心,以及六维图像区域特征作为特征,对NEMP和LEMP的识别率达到了90％以上,可以对二者进行有效识别。     

分形凝聚粒子的光散射特性研究

粒子的形状和凝聚对光散射特性有着很大的影响.基于分形生长的受限扩散(DLA)模型,模拟了凝聚粒子的三维空间分形结构,并采用回转半径法计算了凝聚粒子的分形维数.利用离散偶极子近似(DDA)方法研究了纳米石墨凝聚粒子的光散射特性,对于原始粒子数不同的凝聚粒子及分形结构不同的凝聚粒子,数值计算了散射强度和偏振度随散射角的分布...     

连续型随机向量联合熵的离散方差分离估计

提出了一种"离散方差分离"法,用于连续型随机向量联合熵的估计.方法分为"方差分离"和"离散"两个步骤.前者通过分离"标准熵"与"标准差对数和"来避免维数灾害;后者通过各分量的"最佳分割数"来离散连续型随机向量,从而避开了联合密度估计.仿真实验表明:该方法以很低的计算复杂度,准确地逼近了理论值.