在Bayes统计推断中后验概率关于试验构成半群

对Bayes统计推断中，通过试验由先验概率求出后验概率。证明了后验概率关于试验构成半群，从而序贯试验与累积试验具有相同的后验概率。     

基于小波变换的舰船辐射噪声检测

分析了舰船辐射噪声（简称舰船噪声）与1／f信号的关系，提出了一种基于小波变换的信号检测方法，对白噪声背景下的舰船辐射噪声进行了检测；推导了相应的检测统计量及其统计分布特性，并与传统的匹配滤波器、能量检测器进行了比较，计算机仿真结果证明了本方法是有效的，在较低的信噪比下得到较好的检测效果。     

多样本对称统计量的渐近正态性

在适当的矩条件下，给出了ｋ样本对称统计量具有渐近正态性的两个充分必要条件，该结果推广了许多关于特殊对称统计量渐近正态性的结果。     

复乘性噪声模型基于累积量的参数估计

文中研究了复乘性噪声模型的参数估计问题，给出了利用乘性观测过程的高阶累积量来估计复信号过程统计性质的一些结果。     

信号分析与处理的几种新方法

本文介绍了几种信号分析与处理的新方法，即基于子波变换的方法，基于高阶统计量的方法和基于人工视经网络的方法。理论分析实验结果表明，它们适于时变的，非平衡，非高斯信号的分析与处理，受到了极大关注，并获得迅速发展。     

基于循环自相关的PSK信号盲参数估计新方法

推导了PSK信号的循环自相关函数．建立了一个基于循环自相关函数的统计量。提出了一种在没有先验信息的情况下．利用该统计量对PSK信号的载频和码速率两个参数进行盲估计的新方法．该方法可采用傅里叶快速算法来计算循环自相关函数的延迟切片．因此计算复杂度低，实现简单．此方法不需要多维搜索．且适用于低信噪比情况．仿真实验对该盲参数估计方法性能进行了评估，实验结果证明了该方法的有效性．     

基于四阶累积量的直扩信号检测方法

根据高阶统计量可以抑制任何高斯噪声的特性，该文研究了利用四阶累积量的DS-SS／QPSK直扩信号的检测方法，提出了一类基于四阶累积量C4x（0，0，0）、C4x（τ，τ，τ）、C4x（0，τ，τ）和C4x（0，0，τ）的DS-SS／QPSK信号检测方法。仿真结果表明，利用C4x（0，τ，τ）的检测方法性能最好，在信噪比为-5dB时，其检测概率仍可达50％以上。这类方法由于没有引入大规模的矩阵运算，运算量小，易于实现，具有一定的实际意义。     

非圆信号的四阶累积量测向新方法

针对传统基于四阶累积量的非圆信号测向方法存在阵列扩展不充分或者有数据冗余等问题,利用四阶累积量的阵列扩展特性,提出了一种阵列充分扩展且无数据冗余的非圆信号测向新方法.根据信号的非圆特性,新方法充分利用了阵列接收数据及其共轭数据来构造四阶累积量矩阵,实现了阵列的充分扩展并且使扩展后的等效阵元数进一步增加;此外,通过巧妙地利用四阶累积量矩阵的结构特征,降低了算法的计算量.理论分析和实验仿真结果表明,所提方法具有计算量小、阵列扩展能力强以及分辨率高等优良性能.     

信号分析与处理的几种新方法

本文介绍了几种信号分析与处理的新方法，即基于子波变换的方法，基于高阶统计量的方法和基于人工神经网络的方法。理论分析与实验结果表明，它们适合于时变的、非平稳、非高斯信号的分析与处理，受到了极大关注，并获得了迅速发展。     

小波变换在分形信号参数估计中的应用

分形信号和Ｈｕｒｓｔ指数的提取是一个十分重要的研究方向,从此提出了一种新的基于小波变换和分数高斯噪声模型的Ｈｕｒｓｔ指数提取方法,分别推导了分形信号和白器材怕的小波系数统计量的公式,在此基础上用最大似然法进行参数估计,与传统方法的实验表明,该方法具有较高的稳定性。     

基于多元统计信号处理的间歇过程监控方法研究

针对化工生产中日益增多的间歇过程，提出了一种基于多元统计信号处理的过程监控方法，其主要思想为将过程信息空间划分为由盲源信号描述的信号子空间、过程主元描述的信号子空间和残差信号子空间，随后对各个信号子空间构造过程统计量或分类器提取信号特征进行过程监控，该方法避免了传统多元统计过程控制 (multivariate statistical process contro，lMSPC)需假设过程特征信号服从正态分布的前提.将本方法与传统MSPC方法的性能进行了对比，并在仿真中给出了对比研究结果.通过对间歇过程的仿真研究表明，该方法不仅能够有效地检测出故障，而且有利于故障的分离和定位，从而说明该方法不仅是有效的，而且其性能优于仅能检测故障的传统MSPC过程监控方法.     

基于高阶统计量和小波变换的差压信号分析

为分析气液两相流差压信号的内在特征，提高测量信号的信噪比（SNR），提出了一种基于小波变换和高阶统计量的信号分析方法.该方法利用小波变换技术将差压信号分解为多个不同频段的尺度函数，根据先验知识滤除信号中的高频噪声，同时提取不同尺度上的细节信号能量特征值.基于高阶统计量技术，提取不同工况下重构的已除噪差压信号的双谱特征值，分析了信号的双谱特性.初步研究表明，小波变换和高阶统计量相结合的信号分析方法能有效地抑制信号中的高斯有色噪声，提取的细节尺度能量特征和双谱特征可以提供更多的关于管道内复杂流动状况的信息.该方法为气液两相流流动状态的判别和过程监控提供了有益的借鉴.     

自适应GM-PHD滤波器在多目标追踪的应用

针对PHD滤波器中先验概率初始化时,新生目标出现的位置不确定,且目标强度计算区域必须为整个监测区域,造成算法低效率等问题,将原始算法通过PHD滤波的扩展项在预测步骤与更新步骤对新生目标与存活目标进行区分,再通过每一次扫描得到的量测自适应更新得到目标新生强度,依据量测的驱动来避免对先验概率初始化假设的问题。利用OSPA函数作为算法性能监测标准,利用仿真数据和实测数据对改进的算法进行了验证。结果显示,利用量测来驱动新生目标强度函数,对新生目标与存活目标先进性判断,目标数目估计正确率达到97%,OSPA距离较GM-PHD算法下降50%。     

基于哈密顿量的Duffing振子微弱信号检测

针对目前基于Duffing振子微弱信号检测方法大多停留在对相图的定性分析上,提出了利用哈密顿量构造统计量的微弱信号检测的定量判别方法。哈密顿量能够实时地表征系统的动力学行为,有利于在短时间内进行判决。利用平均伪哈密顿量实时地刻画Duffing系统状态的变化情况,能够在低信噪比下实现微弱信号的快速检测。仿真实验验证了该方法的有效性。     

基于高阶统计量的MIMO系统辨识与信号分离算法

将高阶累计量与JADE算法相结合,利用高阶统计量能辨识非最小相位系统和JADE算法比SVD收敛性好的特点,提出了一种在频域对MIMO系统进行辨识和信号分离的算法。在满足信号间相互独立的情况下,采用互四阶累计量解决了排序问题,仿真实验表明了该方法的有效性。     

基于粗糙集的银行存货质押业务投资决策研究

针对银行在存货质押业务筛选中缺乏有效方法,将决策粗糙集引入到存货质押业务筛选中,在考虑延迟决策最优投入的情况下,建立了一个基于期望损失最小下阈值和先验概率对比的决策模型。模型中根据投资决策下的收入和支出来确定损失函数,从而确定决策阈值,通过历史数据构建信息表确定先验概率,经阈值和先验概率二者对比,得出银行针对业务的最优决策,算例分析显示模型对银行业务投资决策有一定的借鉴意义。     

锅炉汽包水位保护控制方案的设计

分析了汽包水位信号的摄取方式，采用模拟信号的方式，对水位信号进行充分鉴别，使水位保护准确可靠。     

信号控制交叉口延误调查及分析

从行程时间延误的范畴，分析了城市信控交叉口车辆的受阻过程、延误分类和确定方法。针对停车延误的点样本调查方法，结合桂林市交叉口的延误调查结果和数值计算实例的分析给出了点样本法和改进方法的适用条件，将停车统计由时刻统计改为时段统计，既提高了调查结果的准确性，亦能满足不同延误交叉口的调查。     

最可几量与统计间隔

本文利用统计物理的理论，研究了统计间隔对最可几量的影响，并阐明了相应最可几量之间的关系。     

基于信号统计分析的变速旋转机械故障诊断系统

机械振动信号的统计特征对于研究机械振动具有重要意义，旋转机械故障的非线性影响其振动信号的统计特征，本文设计了以单片机为核心的统计分析系统用于对故障前与故障后的振动信号的概率密度函数、幅值增值等统计征的测定，并据此进行故障诊断，本系统克服了基于谱分析的诊断系统的时间空间复杂度高，谱线分辨率受限，受样速度高，对变速机械振动信号的不适应和造价高等特点，适用于诸如数控机床主轴，飞行器旋翼等多种变速旋转机械的实时故障诊断。