李衍达教授传略

李师衍达先生，广东南海人，1936年10月生于广东东莞。1954年从广东广雅中学毕业，考入清华大学电机系，后转自动控制系。1957年加入中国共产党。1959年毕业后，相继执电机系（1958年提前工作至1970年）、自动化系（1970年迄今）教席。1983年晋升为副教授，1985年晋升为教授，1986年受聘为博士研究生导师，1991年被遴选为中国科学院学部委员（院士）。1992年至1994年任自动化系主任，1994年至2004年任信息科学技术学院院长，1999年至2004年任清华大学学术委员会主任，现为校学位委员会副主任。     

时频分析:回溯与前瞻

时频分析旨在构造一种时间和频率的密度函数,以揭示信号中所包含的频率分量及其演化特性.本文以抑制Wigner-Ville分布中的交叉项干扰为主线,综述了时频分析的历史沿革、面临的挑战,及在一些领域中的应用.     

一种新的核爆地震模式识别方法──信息压缩式Hopfield神经网络

联想记忆是神经网络的重要特性之一。本文提出了一种基于倒谱信息压缩，用离散Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络对地震事件的时间序列进行并行联想记忆，从而实现核爆地震模式识别的方法。理论分析和自动识别结果表明了该方法的有效性。     

一种多谱线增强器

用奇异值分解界定信号和噪声空间的困难之处，在于有效秩的确定，过去常用的办法是采用固定的阈值确定有效秩，尽管其物理意义明显，但由于缺乏自适应性，影响了子空间法在谱线增强中的应用。本文针对这一缺陷，提出一种根据含噪谐波信号的时频分布，用聚类方法确定有效秩的算法。仿真实验的结果表明了这种算法对一类多谱线增强问题非常有效。     

Nonexistence of cross-term free time-frequency distribution with concentration of Wigner-Ville distribution

Wigner-Ville distribution (WVD) is recognized as being a powerful tool and a nucleus in time-frequency representation (TFR) which gives an excellent time-frequency concentration, and more importantly, has many desirable properties. A major shortcoming of WVD is the inherent cross-term (CT) interference. Although solutions to this problem from the bulk of contributions to the literature concerning TFR are currently available, none has been able to completely eliminate the CT's in WVD. It is therefore a common belief that if there exists an auxiliary time-frequency distribution (TFD) which has the same auto-terms (AT's) as that in WVD, but has CT's with the opposite sign, then, by adding the auxiliary TFD to WVD, an ideal TFD, which preserves the concentration of WVD while annihilating the CT's, is readily obtained. However, we prove that the auxiliary TFD does not exist. Moreover, it is found that in general, CT free joint distributions with their concentrations close to that of WVD do not exist either.     

FMmlet变换在信号分离中的应用

具有非线性时频关系的多分量信号的频谱占有较宽的频带，并且各信号分量的频谱常常互相交叠，因之难以用常规的滤波方法将各信号分量分离，将信号与背景噪声分离亦非易事，由于FM^mlet变换的原子能匹配信号的线性和非线性时变成分，因此本文提出采用FM^mlet变换进行信号分离，实际算例结果印证了本文方法的有效性。     

地下核爆炸的自动识别研究

本文简要叙述了远区核爆探测的研究历史和现状，从研究的目的与任务，系统结构与研究思路，程序设计与实现，信号分析理论与模式分类器设计和模式识别结果分析等几方面介绍了“核爆地震模式识别系统”并对下一步研究工作提出了设想。     

基于Radon-STFT变换的含噪LFM信号子空间分解

由于线性调频信号占有非常宽的频带,用奇异值分解就不能将含噪线性调频信号分解成信号子空间和噪声子空间,针对这一缺陷,本文提出了一种基于时频面旋转的含噪线性调频信号的子空间分解算法。文中分析了算法的性质,并提出了“伪信号子空间”的概念和用于检测直线倾角的Ｒａｄｏｎ－ＳＴＦＴ变换,理论分析和仿真实验的结果表明了这种子空间分解方法对一类含噪线性调频信号是可行的。     

在不同噪声背景下Dopplerlet变换在信号恢复中的应用

在不提供信号与噪声统计特性的前提下,用自适应匹配投影塔形分解算法实现的Dopplerlet变换,能有效地去除信号中的噪声和干扰.文中给出了信号恢复的原理以及不同特性噪声背景下的算例结果.     

吸引子分析与核爆地震模式识别

本文利用从时域地震信号中提取的各种特征值来构造相空间,对四组样本进行的结果发现,在该相窨中两个“吸引子”;地下核爆炸吸引子和天然在震吸引子,求得吸引子的关联维数均为分数维,且小于相空间的维数,当相空间的维数从低到高增加时,吸引子维数明显出现饱和值;不同吸引子的分维数不同,本文还提出了“吸引中心”的概念,并就吸引子、吸引子数、吸引中心和吸引域等在核爆地震模式识别中的应用问题进行了探讨。