数字筛去除二值图像中斑点的方法

用256级灰度扫描的工程图进行二值化合，会留下许多黑色斑点，在进行矢量化前必须把这些斑点除去，笔者根据筛子的原理，设计了一个数字筛，将它在图二值图上移动，小于网眼的黑斑用白色填充，连续的线条因无法从网格中掉下去而得以保留，这样就除去了图像上的斑点。     

熔融LiCl及其急冷非晶键取向序的分子动力学模拟研究

本文进一步讨论了我们新近提出的等近邻数键球谐函数方法,并通过分子动力学模拟研究了熔融LiCl及其急冷过程。对计算机模拟各时间步产生的瞬态构型进行平均,计算了不同温度下键序Q_l谱.将模拟Q_l谱与线性组合模型Q_l谱比较,观察到模拟Q_l谱与含90％局部正四面体结构的组合模型十分相似,表明熔融Licl及其急冷非晶中局部键取向序明显倾向于正四面体序。急冷过程中不同温度下局部键取向序可用同一线性组合模型描述,但模型方差随模拟温度明显变化。方差随温度而降低,且在发生玻璃态转变时有一显著下降。不同温度下的键角分布也作了计算,观察到键角分布在109°(正四面体局部结构键角)附近且分布峰随温度升高而展宽,与键序Q_l得到的结论一致。     

K(o)the-Bochner空间的凸性

本文利用K(o)the函数空间的性质以及K(o)the函数空间与K(o)the-Bochner空间的关系,讨论了K(o)the-Bochner空间E(X)的凸性,主要结果如下:(a)给出E(X)的端点的充分条件,得到了E(X)严格凸的判据,相应地推广了Lp(μ,X)以及LΦ(X)的结果;(b)讨论了E(X)的弱局部一致凸和局部完全k-凸;(c)刻画了E(X)的强凸,给出了E(X)强凸的充要条件.     

内燃机进、排气系统噪声及控制

内燃机噪声一直是我国内燃机行业重点攻克的难关.其噪声除了内燃机本体表面振动辐射产生的外,气体动力也产生噪声,而气体动力产生的噪声又包括进气噪声、排气噪声和风扇噪声.     

Banach空间上有界可逆线性变换逆变换的结构

Fillmore在[1]中得到一个定理:设A,T是Banach空间X上的线性变换,A有界,若Lat(A) Lat(T)且AT=TA,则T是A的多项式.在本文里,以此作为引理,讨论了Banach空间上可逆线性变换A在什么情况下,A-1可表示为A的多项式.本文最主要的结论是定理3.4:设X是Banach空间,A是X上的有界线性变换,且可逆,则A-1是A的多项式当且仅当A-1是A的局部多项式.     

风险中性过程的非参数估计

无套利定价理论说明，任何衍生证券定价都可以在基础资产价格(或收益)的风险中性过程基础上进行，而且方差函数的估计是估计风险中性过程的关键问题，由于方差不可观测，采用特定的参数模型将是危险的。本文主要讨论时间序列模型下条件方差函数的非参数估计，对核估计和局部多项式估计给出确定窗宽的M-图方法，并给出时间序列模型下衍生证券定价的风险中性调整方法，最后作了模拟计算。     

沸水的声音

有一个这样的故事：一次，在欧洲的阿尔卑斯山的一个隧道里，28t的炸药爆炸了．附近30km以内的居民都听见了爆发的巨响，离爆炸地点40km，50km的居民则一点也没有听到．这是否说明爆炸声的传播范围只有方圆30km呢?不是的．事实上，离爆炸地点往北远隔160km的地方，人们却很清晰地听到了这次爆炸声，这种现象就是“大音希声”现象．     

一种基于段的基音检测算法

作为语音信号处理领域一项基本、关键的技术,基音检测在语音信号处理中扮演着重要的角色,一直是语音信号处理的一个研究热点.首先对传统的基于短时自相关函数法的基音检测进行了研究;在此基础上提出了一种能同时检测一段语音信号基音周期的方法,有效地克服了传统基音检测算法只能检测一帧语音信号基音的缺点.进行了实验仿真,结果表明通过去野点,中值平滑等后处理的基于段的基音检测算法比传统的基于帧的基音检测算法具有更好的抗噪性.     

局部Petrov-Galerkin无网格法在断裂力学中的应用

介绍了Petrov-Galerkin无网格法,叙述了在断裂力学应用中的几个问题的解决方法,最后给出了计算流程。     

Local Prediction of Chaotic Time Series Based on Support Vector Machine

Based on phase space delay-coordinate reconstruction of a chaotic dynamics system, we propose a local prediction of chaotic time series using a support vector machine （SVM） to overcome the shortcomings of traditional local prediction methods. The simulation results show that the performance of this proposed predictor for making onestep and multi-step prediction is superior to that of the traditional local linear prediction method and global SVM method. In addition, it is significant that its prediction performance is insensitive to the selection of embedding dimension and the number of nearest neighbours, so the satisfying results can be achieved even if we do not know the optimal embedding dimension and how to select the number of nearest neighbours.