激光的光纤传输特性研究

本文从理论上计算了高期光束经透镜及光纤的传输特性，指出了当胺的参数ｚ０≤ｆ时，高斯光束经透镜后的模斑位置严重偏离透镜的焦点。文中还指出了保证光纤弯曲时子光线不漏出，对光纤的数值孔径有一定的要求。     

下一代移动通信中的空时编码技术

为了满足下一代移动通信的要求，提出一种结合分集发送、调制和编码的空时编码技术。为此介绍了空时码的原理以及空时分层编码、空时栅格编码和空时分组编码的编译码方案，以及分析了空时编码在IMT-2000、OFDM等下一代移动通信系统中的应用前景等。     

三阶色散对高斯脉冲在单模光纤中非线性传输特性的影响

应用变分法，研究了三阶色散对高斯脉冲在单模光纤中的非线性传输特性的影响，导出了高斯脉冲参数的演化方程组。在此基础上，讨论了三阶色散和初始啁啾对脉冲宽度的影响。     

基于LPC高阶统计量语音活动检测算法的设计与实现

论文提出了一种基于LPC残差信号高阶统计量对加性噪声中的确定性信号及非高斯随机信号进行检测的方法,通过理论分析与实验结果表明,高阶统计量能有效地解决客观存在的非高斯及非线性问题,是现代信号分析与处理研究的重要内容,这种检测方法对加性噪声是否有色或是否为高斯分布并不敏感,而只要求噪声具有对称的概率密度函数。利用这种方法对确定性LPC残差信号进行检测的性能与已知波形时匹配滤波器的检测性能要好。利用这种方法还非常易于实现非高斯随机信号的检测。     

扩展信息最大化盲源分离算法的研究

盲源分离技术是信号处理和神经网络领域近年来的一个热点研究课题,由于其能够从观测的混合信号中恢复出源信号,而对源信号和混合系统的先验知识要求很少,因此在语音信号处理、无线信号处理、生物医学信号处理、地震信号处理,以及图像增强等方面都具有非常重要的理论意义和实用价值。信息最大化盲源分离算法能够有效地分离语音信号的瞬时混合,但是不能分离超高斯信号(如语音信号)和亚高斯信号(如正弦信号)的混合。基于此,本文讨论了扩展信启、最大化盲源分离算法,通过仿真表明,该算法可以有效的对各种源信号的线性即时混合进行分离,实验证明了该算法的有效性。     

基于各向异性自适应高斯加权方向窗的非局部三维Otsu图像门限分割

针对传统3维Otsu(3D-Otsu)门限分割方法中的滤噪性能和小目标保持性能的不足,该文提出一种基于各向异性自适应高斯加权方向窗的3D-Otsu门限分割的新方法。新方法改进了3D-Otsu的邻域窗口设置方法,采用中心点的局部特征来自适应地确定邻域各向异性高斯加权方向窗口的尺寸、尺度和滤波方向。然后,提出非局部多方向相似度测量来更有效地捕捉图像中的模式冗余。最终,结合像素点灰度值、加权均值、加权中值构建3维直方图,并基于最大类间方差计算门限矢量进行分割。实验结果表明：与目前广泛使用的2维Otsu, 2维最大熵以及传统3维Otsu方法相比,新方法有着更好的门限分割效果,并具有更好的滤噪性能和小目标保持性能。     

超宽带射频识别源脉冲设计与辐射掩蔽分析

超宽带射频识别(UWB-RFID)的调制信号需满足规定的频谱辐射掩蔽,介绍超宽带射频识别的基本原理,分析跳时脉冲位调制(TH-PPM)的原理;研究源脉冲高斯波形的能量谱密度特性,提出一种线性组合迭代算法,由该算法合成源脉冲,验证该脉冲合成算法是可行的。     

光纤间光的耦合研究

使用简化为一维积分的数值方法计算分析了光纤耦合效率和接收光功率,为应用时的设计计算和测量数据的分析计算提供了一个准确方法。62．5／125多模光纤在高斯光强分布下的数值计算结果与实验测量结果的一致性表明,高斯光束可以较好地表示光纤光强的分布。对光纤耦合系数和近场范围内的光纤接收光强的测量数据的分析必须使用准确的方法计算,近似方法存在较大的误差。     

矢量信号分析仪在数字通信中的应用

矢量信号分析仪具有频域、时域和调制域分析能力，可以进行矢量调制分析、猝发信号和瞬变信号分析、信号频谱测量、瞬时功率测量、限带和选时功率测量等。为了满足现代军用通信日益发展的测试需求，矢量信号分析仪可以测量各种数字调制信号，包括GSM(全球移动通信)系统中的GMSK(高斯滤波最小频移键控)格式，CDMA(码分多址)系统中的QPSK(正交相移键控)格式以及BPSK、FSK、16QAM等格式的调制信号。     

短时高斯包络线性调频基自适应信号分解算法

作为一种参数化时频分析的方法,基于高斯包络线性调频基自适应信号分解的快速算法具有分辨力高、零交叉项和计算量小的优点,在信号时频分析中具有独特的优势和广阔的应用前景.然而该快速算法却存在由于采样点初值选择不当而造成分解失效的缺点,虽然后来的基于优化初值选择的自适应高斯包络线性调频基信号分解对初值选择算法进行了改进,提高了分解性能的稳定性,但仍存在较多的问题没有解决.本文将对这些问题进行研究和改进,并提出短时自适应高斯包络线性调频基信号分解算法.算法通过加短时窗来增强时频中心定位的准确性,通过控制采样基时宽来获取有效的初始方差取值范围,从而提高了分解的自适应性和稳定性.对仿真信号和语音信号的分解结果表明了该算法的有效性.