基于多小波基维纳滤波图像去噪

提出一种多小波基维纳图像去噪方法。它把多个小波基用于小波维纳滤波图像去噪，利用多个小波各自独有的特性和维纳滤波估计最小误差估计的优点，达到对图像更有效去噪的目的。实验结果表明，该方法可以有效降低图像噪声，同时，较好地保持图像视觉效果。     

导数多项式、时变ARMA模型的组合模型——时间序列分析方法之一

本文在前人工作的基础上,提出了一种新的时间序列分析模型,在实时建模意义上开拓了目前时变ARMA模型类时间序列分析方法的应用范围,并对一些现有的模型作了概括和某些合理改进.本文给出了该模型的实时建模方法.     

基于粗糙集理论的物体与相似灯光的辨识

在许多实际的问题中，灯光是必须除去的背景噪声。传统的去除图像中背景噪声的方法都是以物体和背景有明显的差别、物体表面光滑为前提的。而灯光往往与物体的差别不是很明显，传统方法对它不再适用。本文提出一种基于粗糙集理论的辨识方法，利用了动态和静态两类信息，可以在不满足上述两个假设的情况下正确地将物体和与物体极为相要光分开，弥补了传统方法的不足。     

计算矩阵指数函数的最佳计算参数选择

收缩乘方法是计算矩阵指数函数的好方法,本文给出了这种方法新的相对误差上界和选择最佳计算参数的有效算法。     

链式数据重组与神经网络在经济预测中的应用

建立经济模型和基于模型对宏观经济进行预测,是经济运行质量评价、仿真、制定发展规划等所必不可少的.针对宏观经济预测的特殊性:样本少、时变性,提出了反向传播(BP)神经网络的链式数据重组训练方法,并用于实际经济预测.和原数据用于预测的结果相比,达到了较高的预测精度.同时,解决了BP神经网络难以确定隐结点数的问题.     

传递函数与脉冲传递函数的直接换算方法

在极点互异的条件下,本文导出了传递函数与脉冲传递函数参数换算的解析表达式,对不同的保持器,它们具有统一的数学形式和算法,对于重极点,本文给出一种有效的摄动方法,使其可用互异极点代替,作为应用例子,本文证明了应用Tustin算子的条件。     

均匀设计在小波图像去噪阈值选取中的应用

基于阈值的小波图像去噪的核心环节是阈值的选取。阈值δ=cσ被证明是很有效的方法。在硬阈值δ=cσ的图像去噪方法中，其去噪效果的关键为适当确定阈值大小，即参数c值的选取。但一般来说最佳的参数c会随图像的不同和迭加噪声的强度而变化。通过均匀设计可以估计出c在不同强度的噪声污染情况下的最佳取值区间，从而达到更有效的图像去噪目地。故利用均匀设计方法进行阈值参数c的选取，可以取得了很好的效果。     

关于信号盲分离分离效果评判指标的分析

评判盲分离方法分离效果的数字指标在源信号盲分离的研究中有着重要的意义，通常的仿真指标有两个：混合矩阵与分离矩阵的乘积矩阵的行元素优势指标和信噪比指标。但当源信号各分量能量不一致时，行元素优势指标则失去了作用；而由于源信号分离后的结果与源信号能量的差异，传统的信噪比公式也不适用。针对这两个指标的局限，分别提出了改进方法。     

基于多小波基维纳滤波图像去噪

提出一种多小波基维纳图像去噪方法.它把多个小波基用于小波维纳滤波图像去噪,利用多个小波各自独有的特性和维纳滤波估计最小误差估计的优点,达到对图像更有效去噪的目的.实验结果表明,该方法可以有效降低图像噪声,同时,较好地保持图像视觉效果.     

混合动态系统的状态事件快速定位

利用两种不同的微分方程数值解法,提出一种快速区间套搜索方法,用于提高自动分析和仿真混合动态系统时状态事件定位的精度,同时避免定位时常出现的"不连续粘连"现象.在所设定的允许误差范围内,能够快速且精确地定位在状态事件.对一个电路系统的分析和仿真结果表明算法的有效性.