基于模代数的真值向量计算及其在多值逻辑综合中的应用

本文提出了由函数的真值向量计算Reed-Muller展式的简捷方法,由此可判定函数能否线性分解或部分线性分解。用典型例子演示了其在多值逻辑综合中的应用,结果表明该方法行之有效。     

自适应旋转投影分解法

本文提出种新的时－频分解方法－自适应旋转投影分解法。在表征信号空间的线性调频高斯信号集上，我们针对原始信号自适应地搜索出一组与信号匹配最好的基函数序，以此 用尽可能少的基函数来重构信号子空间。     

一种H.264视频编码码率控制方法

根据视频编码线性率失真函数和对H．264整数变换量化方法分析，提出一种适合于H．264编码算法的码率控制算法。先验证线性率失真函数对H．264编码算法的适用性，再通过将H．264整数变换的量化分解为系数校正和统一量化两个步骤实现了线性率失真函数在H．264码率控制中的应用。实验证明，与JVT—G012码率控制算法相比，码率控制的准确性和信噪比均有所提高。     

自适应旋转投影分解法的快速实现

本文分析并提出了ＡＯＰ分解的快速算法。通过分析目标信号在线性调频高斯基上的投影极值特性，总结出一个最优搜索策略来搜索最佳高斯分解基函数。用此搜索策略来实现ＡＯＰ分解，其运算速度令人满意。     

一种新的Costas跳频信号盲参数估计算法

本文以Costas信号为例提出了基于高斯基集的跳频信号自适应分解法，将跳频信号分解为一组高斯基函数的线性叠加。采用遗传算法估计与信号最匹配的高斯基函数。和其它方法相比，该方法具有很高的时频分辨率且无交叉项干扰，参数估计精度高。仿真结果证明了该方法的有效性，适合于低截获概率波形的低信噪比情况。     

布尔函数的线性结构的特征

本文首先利用布尔函数的特征集合对布尔函数的线性结构进行了刻划，给出了寻找布尔函数的线性结构的一种方法，其次引入了布尔函数的ｒ型线性结构的概念，并对其进行了研究，同时还指出了布尔函数的ｒ型线性结构的密码学意义。     

多类支撑向量机在中医舌质、舌苔分类和识别的应用研究

在分解法进行多类支撑向量机的训练中，所有的两类问题训练都采用一种核函数是不合适的。本文在一对一(OAO，one against one)训练算法中优先选择线性核函数，并将训练结果用有向无回路图DAG(Directed Acyclic Graph)的方法进行中医舌质、舌苔识别。结果表明，该方法可以获得超过85％的正确识别率，识别速度也比较快。     

小波函数的电路合成方法

针对国内对小波的研究主要集中在算法和应用方面,小波的电路实现方法研究还鲜见的现状,提出了一种小波函数的电路实现方法。小波函数使用反曲型母小波模拟,电路由双极型晶体管、可控放大器和线性无源电子元件等组成。根据小波分解的多分辨率近似特性,有限能量多变量函数能使用这个模拟电路近似表示,结合实例,PSpice仿真实验表明,小波函数的电路合成方法是有效、可靠的。     

从几何角度看指数形式的傅里叶级数

本文利用正交向量,从几何视角研究周期序列的分解和表示。通过内积运算,推导离散傅里叶级数公式。与传统教学方法相比,本文提出的授课方法避免了对完备正交函数集和最小均方误差准则下线性逼近的分析,使学生更为直观地理解周期序列的分解方法和指数形式的傅立叶级数的含义。     

一种有效的基于Chirplet自适应信号分解算法

基于线性调频小波(chirplet)的自适应信号分解法,将待分析的线性调频(Chirp)信号分解成为一组chirplet基函数的线性叠加,能够更清楚地表述Chirp信号的时频特征.其中关键的问题,是如何自适应地估计与信号最匹配的chirplet,这将影响到自适应分解的效果.目前,还没有一种有效chirplet估计算法.本文提出了一种新的chirplet估计算法,该法充分利用了chirplet的特点,具有较高的参数估计精度.仿真数据的实验结果证明了该方法的有效性.     

具有新目标函数的改进型变分贝叶斯

针对变分贝叶斯迭代运算中参数集分解所带来的问题,定义表观信息作为新的目标函数,提出了一种改进型的变分贝叶斯方法.该方法应用于线性高斯动态系统时,等价于Kalman滤波方法.推导过程还得出了Kalman增益的简化计算方程.     

基于多尺度线性调频基信号稀疏分解的多分量LFM信号检测

该文针对传统的基于二次时频分析和原子追踪匹配方法处理多分量LFM信号时存在的时频干扰和等振幅交叉分解等问题,提出了一种基于多尺度线性调频基信号稀疏分解的多分量LFM信号检测方法,该方法采用多尺度的线调频基函数对多分量LFM信号进行投影分解,通过从不同的时间支撑区内投影系数最大的基函数中寻找出使分解信号能量最大的基元函数组合,逐次获得信号包含的能量最大的LFM信号分量,从基元函数连接形成的频率曲线即可获得LFM信号分量瞬时频率的估计,再对分量瞬时频率求起始时间点的频率值和曲线斜率便可得到该LFM分量的中心频率及调频斜率,仿真试验表明该文方法能精确地提取等振幅多分量LFM信号的瞬时频率,并具有很强的抗噪声干扰能力。     

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

基于高斯包络线性调频基的自适应信号分解是一种分辨力高、性能优良的时频分析算法,在语音信号、地震信号、雷达信号等可以用调频类函数进行建模的信号分析中有着广阔的应用前景。该算法在四维参数空间构造和求解超越方程,得到参数的闭式解,与传统的优化算法相比大大降低了运算量。对于由高斯包络线性调频基不相交或浅相交形成的简单信号,该算法具有非常优良的分辨性能,而对由高斯包络线性调频基深相交形成的复杂信号分解存在较大误差。本文针对这一问题进行研究,指出初值选择在该算法中的重要作用,分析了得到高精度分解结果的初值条件,提出了基于优化初值选择的高斯包络线性调频基自适应信号分解算法。通过在局部信号粗时频平面中搜索最优初值,结合自适应分解中建立和求解超越方程的方法得到参数闭式解,提高了分解精度,同时降低了运算量。对仿真信号及语音信号的分解效果验证了改进后算法的有效性和准确性。     

几类密码函数的线性结构研究

线性结构是度量密码函数安全性的一个重要指标。本文基于线性分组码理论，分析了文献[1～4]所构造的密码函数的线性结构，并指出这些函数均具有线性结构，且其线性结构集和构造这些函数所运用的线性分组码的对偶码有关。这就说明了文献[1～4]的密码函数本质上是密码学意义下的弱函数。     

基于非参数基函数的自适应信号分解算法

 提出了一种分解信号特征的自适应信号处理算法。算法的核心是将观察信号分解为一组最好匹配信号局部结构的特征波形的线性展开,这些特征波形是由非参数基函数特征波形估计方法计算所得。分解算法中模板信号的自适应调整使算法可以不再过多地需要信号的先验知识,在实际应用中具有更加良好的柔性和适应性。通过对算法自适应性和收敛性的测试,验证了算法的性能。仿真信号的提取结果与传统匹配追踪算法分解结果及EMD方法分解结果的比较,进一步表明了所提算法的可行性和有效性。     

布尔函数的线性结构的特征

本文首先利用布尔函数的特征集合对布尔函数的线性结构进行了刻划,给出了寻找布尔函数的线性结构的一种方法。其次引入了布尔函数的r型线性结构的概念,并对其进行了研究,同时还指出了布尔函数的r型线性结构的密码学意义。     

具有线性结构的Boole函数的Walsh谱特征

本文研究了Boole函数的线性结构,利用Boole函数的Walsh谱对其线性结构进行了刻划,给出了某向量是Boole函数的线性结构的几个充要条件,并给出了利用Walsh谱值寻找Boole函数的全体线性结构的方法。     

基于无穷范数的二值线性判别分析

线性判别分析（LDA）是监督式的特征提取方法,在人脸识别等领域得到了广泛应用。为了提高特征提取速度,提出了基于无穷范数的线性判别分析方法。传统LDA方法将目标函数表示为类内散布矩阵和类间散布矩阵之差的或者商的L2范数,且通常需要涉及到矩阵求逆和特征值分解问题。与传统方法不同,这里所提方法将目标函数表示为类内散布矩阵和类间散布矩阵之差的无穷范数,而且最优解是以迭代形式得到,避免了耗时的特征值分解。无穷范数使得到的基向量实现了二值化,即元素仅在-1和1两个数字内取值,避免了特征提取时的浮点型点积运算,从而降低了测试时间,提高了效率。在ORL人脸数据库和Yale数据库上的实验表明所提算法是有效的。     

基于线性移位G函数的函数族研究

在线性移位G函数的基础上，提出了一种构建频率转移函数族的方法，并结合路径汇合概率来衡量函数互相关性。仿真结果表明，具有良好互相关性能的函数可以提高系统的误比特率性能。     

FM2let变换分解算法的研究

FM^2let变换分解力图采用最少的线性或非线性调频基函数来分解信号。FM^2let变换分解算法的基本原理是利用信号的瞬时频率求得FM^2let原子的5个参数，然后基于自适应匹配投影塔形分解思想实现FM^2let变换的分解。FM^2let变换分解算法在信号分析处理方面具有运算量小、运算速度快等优良的性能。FM^2let谱分辨率高、抗噪性能好、参数数据量少。并且利用伪时频分布可以去除交叉项干扰。理论和实验证明，FM^2let变换分解算法能对不同的信号结构表现出很强的适应性，能够简洁地表征信号时变或时不变特性。