基于子波域空间相关的多分辨图像滤波方法

从静态子波变换入手,提出了一种有效的图像滤波算法。通过计算相邻尺度下细节信号的空间相关性来区分噪声和信号,如果子波系数的空间相关性大,则认为此位置的系数含有特征及边缘信息予以保留。实现这种理论的完整方法包括两部分:空间滤波和子波收缩。仿真结果表明这个算法有很好的降噪性能。     

理想九点五态控制器原理的叙述

用计算的方式叙述理想九点五态控制器的控制原理。为便于人们理解二阶对象的运动中控制的变化过程,将抽象的对象转换为人们熟知的L-R-C电路,通过调节输入电压(即控制作用)的大小和方向来实现对对象性能的调节,并使系统达到理想的性能指标。最后用仿真来验证计算结果的正确性。     

DMT系统中一种易于实现的时域均衡器

总结了DMT系统中时域均衡器(TEQ)的主要设计方法，指出最大缩短信噪比(MSSNR)TEQ的最优设计方法很难实时实现。提出了一种MSSNR TEQ的次优设计方法，它首先估计出目标抽样窗的最优延迟，然后用分步求解法求出TEQ的抽头系数。和最优方法相比，次优方法的计算量大幅度减少，可实时实现，而其缩短信噪比的损失很小。仿真实验验证了次优方法的有效性。     

广钢转炉分厂2号方坯连铸机拉速问题的探讨

通过分析钢水在结晶器内凝固的不均匀性及对钢水结晶的热量平衡计算，讨论连铸中间包钢水温度、结晶器冷却水流量及进出水温差对拉坯速度的影响。     

证券组合的快车道问题研究

本文建立了新的证券组合最优控制模型，分析了证券市场长期投资过程中证券组合的快车道问题；提出了隐式规划的模拟退火方法，进行了快车道的仿真，这对于证券市场长期稳定运行和投资具有实际意义。     

工业过程随机稳态优化控制算法的鲁棒性分析

本文给出了一种随机稳态优化算法的灵敏度分析，讨论算法解对参数变化的关系。这些参数代表系统结构参数或噪声向量的某些数字特征．     

考虑变质量湍流影响的水平井流入动态分析

在水平井生产过程中,井筒内管流与地层渗流互相制约、互相影响、互为边界条件,从而构成了一个完整的水动力学体系。根据水平井生产时井筒内管流与油藏的相互作用关系,建立了水平井筒存在压力梯度的变质量湍流与地层渗流的耦合计算新方法。关于井筒内流的计算;应用了经典的k_εM湍流模型,关于地层的渗流计算,采用了有限元法。通过耦合模拟获得了井筒内湍流场流速分布及总压能损耗的规律,根据耦合模拟计算结果绘出了较为准确的水平井流入动态曲线。该计算方法为描述水平井流入动态、评价水平井产能、确定合理生产制度提供了可靠的手段.     

XAZ340-4GF反洗压滤机的研制与应用

介绍了XAZ340-4GF反洗压滤机的研制过程,介绍了该机型的结构\原理\工艺系统.并简要介绍了其工业应用情况。     

一种有效的优化的多载波通信系统的功率分配算法

本文提出一种关于DMT系统传输纯数据流业务的最佳的功率分配算法，该算法使用了一种有效的表格查手工艺工和拉格朗日乘法器对分搜索办法，能够较快的收敛到最佳的功率点。同时，易于用硬件和软件实现。     

Image processing using cellular neural networks based on multi-valued and universal binary neurons

Multi-valued and universal binary neurons (MVN and UBN) are the neural processing elements with the complex-valued weights and high functionality. It is possible to implement an arbitrary mapping described by partially defined multiple-valued function on the single MVN. An arbitrary mapping described by partially defined or fully defined Boolean function, which can be non-threshold, may be implemented on the single UBN. The quickly converging learning algorithms exist for both types of neurons. Such features of the MVN and UBN may be used for solving the different problems. One of the most successful applications of the MVN and UBN is their usage as basic neurons in the Cellular Neural Networks (CNN). It opens the new effective opportunities in nonlinear image filtering and its applications to noise reduction, edge detection and solving of the super resolution problem. A number of experimental results are presented to illustrate the performance of the proposed algorithms.An erratum to this article can be found at