被动线谱检测的子带分解和分方位区间融合算法

目标辐射噪声中低频线谱丰富,而且谱级比高、强度稳定,相比调制谱检测具有优越性。基于子带分解处理的现有融合方法适用在信噪比相对较高情况下,而当干扰是相干的或强宽带信号时,对线谱目标有效检测仍没很好解决。本文从子带空间谱统计特性出发,利用线谱谱级高出连续谱10-25dB;线谱频带所在方位区间的输出方位波动小,而其他分区间的输出方位波动大特点,提出了一种在信噪比低,多目标并存情况下更有效的弱线谱提取融合方法。理论仿真和海试实验数据处理结果验证该方法具有创新性、较常规方位稳定算法适用范围更广、检测效果更好,适合工程应用。     

天然气水合物浆体分解对其在垂直管中流动特性影响的研究

针对天然气水合物浆体开采提升过程中水合物分解的问题,采用Euler多相流模型以及Finite-Rate/Eddy-Dissipation模型对天然气水合物浆体垂直管输的固-液两相流动以及气-液-固三相流流动特性进行研究。结果表明,受天然气水合物分解产生的气体影响,天然气水合物颗粒的速度分布、体积浓度分布均随高度的变化呈现出波动-均匀-波动的规律;水合物分解对浆体管道运输具有减阻作用,并提出天然气水合物浆体分解工况下,其流动速度不应低于3m·s~(-1);通过对管道的阻力特性分析,拟合出水合物分解下的水力提升阻力损失与流速的关系式,为天然气水合物浆体管道的经济提升参数提供指导。     

Ni2P@2D磷烯双功能电催化剂在光伏辅助全分解水制氢中的应用研究

近年来,二维磷烯(2D BP)因其较短的电荷传输距离、高载流子迁移率和充分暴露的表面活性位点,成为电催化剂的理想材料。然而,不适合的含氧中间体吸附能使其反应动力学迟缓,进而限制了其实际应用。本文通过引入颗粒状的非晶Ni₂P化合物,构建Ni₂P@BP异质结,在改善反应活性的基础上,提高其电化学稳定性。研究结果表明：相较于纯BP和Ni₂P电催化剂,Ni₂P@BP催化剂展现出优异的析氢(HER)和析氧(OER)催化活性,在10 mA/cm²电流密度下的过电势分别为167和186 mV。Ni₂P@BP作为双功能电催化剂,仅需1.54 V的外加偏压(V_app)就可以实现10 mA/cm²的电流密度。将其与a-Si∶H/a-SiGe∶H/a-SiGe∶H三结叠层太阳电池连接,实现了超过7%的太阳能制氢(STH)转换效率,相较于作为双功能电催化剂的纯BP提高了95%。     

基于非线性时间序列分析经验模态分解和小波分解异同性的研究

基于经验模态分解(EMD）的希尔伯特变换（HT），是对非线性时间序列基于EMD进行分解， 然后通过HT获得频谱.利用理想时间序列和青藏高原古里雅冰芯¹⁸O时 间序列 ，系统地分析比较了EMD和小波分解(WD）以及HT和小波变换在非线性时间序列处理中的优劣 ，并针对它们各自的缺点提出了可能改进的设想.研究结果表明，将基于EMD的方法和基于WD 的方法有机结合起来应用，可以更有效地识别原时间序列的特征信息. 关键词： 经验模态分解 小波分解 理想时间序列 古里雅冰芯     

二元非乘积型Baskakov算子的某些逼近性质

该文利用多元分解技巧及一元的结果得出二元非乘积型算子V\-n的两个逼近性质定理.对f∈C\-0(T\+2),‖V\-n(f)-f‖≤cω\-2(f,[SX(]1[]n[SX)]); 对f∈C\+2(T\+2),lim[DD(X]n→∞[DD)]n(V\-n(f)-f)=[SX(]x(1+x)[]2[SX)]f\-\{11\}+[SX(]y(1+y)[]2[SX)]f\-\{22\}+[SX(]xy[]2[SX)]f\-\{12\}.     

快速实现基于单形体体积生长的端元提取算法

单形体体积生长算法(SGA)是一种比较有效的高光谱图像端元提取算法。为了解决多次顺序计算单形体体积所造成的高计算复杂度的问题,基于高维空间单形体体积计算公式实现SGA(NSGA),推导出两种NSGA的快速实现算法:基于矩阵三角分解的NSGA算法(FNSGACF)和基于分块矩阵行列式的NSGA算法(FNSGA)。FNSGACF主要利用改进Cholesky分解方法,将单形体体积的计算转化为矩阵的三角分解,从而降低了计算复杂度,提高了算法的效率。FNSGA引入分块矩阵的思想来简化矩阵行列式的计算,很大程度降低了计算的复杂性。基于仿真实验研究和真实高光谱图像实验研究的结果表明,这两种快速实现算法都在保持NSGA结果的基础上运行更快,达到了快速实现的目的。     

一种用于陀螺随机漂移预测的多尺度混合建模方法

针对陀螺随机漂移时间序列由于非平稳和非线性造成单一预测模型难以准确跟踪其变化趋势的问题,提出了一种基于集合经验模态分解(EEMD)和灰色极端学习机(GELM)的多尺度混合建模方法。首先,利用集合经验模态分解将随机漂移时间序列按照频率高低分解为多个本征模式分量和一个余量;然后针对不同类型时频特性分量选择合适激活函数和隐层神经元数目的GELM分别进行预测;最后,以等权相加的方式得到最终预测结果。将该方法用于某型激光陀螺随机漂移预测中,仿真结果表明:混合预测模型能够准确预测陀螺随机漂移,预测精度比残差GM(1,1)和GELM预测模型分别提高了33.43%和23.47%,可为激光陀螺的漂移补偿、故障预报和可靠性诊断提供依据。     

保向形式Jacobi行列式的可积性

考虑各向异性Sobolev类上的保向形式的Jacobi行列式的可积性, 给出了保证Jacobi行列式可积的一个充分条件, 这可看作是Iwaniec和Sbordone结果的优化.     

具有重频特性系统的动力响应分析

一般有阻尼线性系统出现重特征值时,基于振型正交性的复振型分解法将不再适用.本文综合运用高等数学、线性代数和复变函数理论,对具有重频特性的一般有阻尼线性多自由度系统给出了系统动力响应在时域中的计算方法.该方法充分利用复振型分解法和留数矩阵解耦法的优点,不仅概念清晰,而且易于理解和掌握,适合于大型复杂系统的动力响应分析.此外,本文给出了双自由度体系产生重特征值的条件,对典型实例进行了地震响应分析,并通过与Newmark-β法计算结果的对比,论证了文中所给计算公式的正确性.本文提出的分析方法具有普适性,对线性结构、机电和控制系统也都是适用的.     

心磁信号广义S变换域奇异值分解滤波方法

针对心磁信号工频及背景噪声干扰问题, 提出了广义S变换奇异值分解(singular value decomposition, SVD)滤波方法.在离散S变换基础上, 导出了广义矩阵S变换和逆变换公式. 通过对采样信号进行广义S变换, 调节时频分辨率, 利用SVD分解方法确定有效心磁信 号区域, 实现自适应时频滤波. 实验结果表明, 该方法能有效滤除工频及背景噪声干 扰, 且在较少奇异值个数情况下可获得更好的滤波性能. 关键词： 心磁信号 S变换 奇异值分解 时频滤波