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41.
运动目标声信号的时频特征研究   总被引:2,自引:0,他引:2       下载免费PDF全文
提高声被动目标定位精度需要研究运动目标在有风条件下目标声信号的特征。本文从声学波动方程出发,对无风和有常速风情况下的波动方程进行了求解,得到了运动目标声信号的延迟关系;分析了解的主要影响项,并得到了其解析信号;用解析信号对运动目标声信号的延迟特性和时频特征进行了仿真计算。  相似文献   
42.
在赋范线性空间中引入单调弱闭集等概念,讨论了不具有任意连续性的混合单调集值映射耦合不动点的存在性问题,并且给出了耦合不动点的求解步骤以及它的构造形式。  相似文献   
43.
44.
密度泛函估计的重对数律,中心极限定理和不变原理   总被引:3,自引:0,他引:3  
设X_1,…,X_n是从分布密度为f(单变量实值函数)的总体中抽出的iid.样本.μ=EX_1。本文研究了密度泛函θ=f(μ)的核型估计为通常的Rosenblatt-Parzen核估计)的大样本性质。  相似文献   
45.
代数体函数的定理   总被引:9,自引:0,他引:9  
孙道椿  高宗升 《数学学报》2006,49(5):1027-103
本文定义并研究了代数体函数的加法.结合杨乐的方法,将仪洪勋联系重值的亚纯函数唯一性定理推广到多值的代数体函数.  相似文献   
46.
陈义安 《数学杂志》2007,27(6):651-654
本文研究具有受迫性的广义二维KdV-Burgers方程的周期行波解,为了获得周期行波解的存在唯一性定理,使唤用特定系数法和Schauder不动点定理获得了受迫广义KdV-Burgers方程周期行波解存在唯一性的条件.并获得了周期行波解的一些先验估计式.  相似文献   
47.
One of the basic problems about the inverse scattering transform for solving a completely integrable nonlinear evolutions equation is to demonstrate that the Jost solutions obtained from the inverse scattering equations of Cauchy integral satisfy the Lax equations. Such a basic problem still exists in the procedure of deriving the dark soliton solutions of the NLS equation in normal dispersion with non-vanishing boundary conditions through the inverse scattering transform. In this paper, a pair of Jost solutions with same analytic properties are composed to be a 2 × 2 matrix and then another pair are introduced to be its right inverse confirmed by the Liouville theorem. As they are both 2 × 2 matrices, the right inverse should be the left inverse too, based upon which it is not difficult to show that these Jost solutions satisfy both the first and second Lax equations. As a result of compatibility condition, the dark soliton solutions definitely satisfy the NLS equation in normal dispersion with non-vanishing boundary conditions.  相似文献   
48.
设u(z)是单位圆内的实值调和函数 ,若 p_平均Mp(r ,u) =12π∫2π0|u(reiθ) |pdθ1 p <∞ ,则称u(z) ∈hp( 1

相似文献   

49.
通过构建李雅普偌夫函数的方法和利用半鞅收敛定理对一类随机时滞神经网络的全局指数稳定进行了分析,提出了易于判定随机时滞神经网络几乎必然指数稳定性新的代数判据,推广了[1]中的主要结论.  相似文献   
50.
Hilbert Space of Probability Density Functions Based on Aitchison Geometry   总被引:6,自引:0,他引:6  
The set of probability functions is a convex subset of L1 and it does not have a linear space structure when using ordinary sum and multiplication by real constants. Moreover, difficulties arise when dealing with distances between densities. The crucial point is that usual distances are not invariant under relevant transformations of densities. To overcome these limitations, Aitchison's ideas on compositional data analysis are used, generalizing perturbation and power transformation, as well as the Aitchison inner product, to operations on probability density functions with support on a finite interval. With these operations at hand, it is shown that the set of bounded probability density functions on finite intervals is a pre-Hilbert space. A Hilbert space of densities, whose logarithm is square-integrable, is obtained as the natural completion of the pre-Hilbert space.  相似文献   
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