一种新的信号去噪方法及在激光信号中的应用

小波去噪是信号去噪的主要方法之一,目前的研究主要集中于如何选取阈值使去噪达到较好的效果,其中Donoho的阈值方法应用广泛.与传统双通道小波变换相比,三通道小波变换具有很多优势.基于这一理论,结合非参数自适应估计,推导出了一种适用于三通道小波域的自适应的信号去噪方法.实验证明,与三通道小波域中基于Donoho方法的去噪相比,该方法可以更好地保护细节以及提高重建信号的信噪比,在激光超声信号处理中也表现出良好的性能.     

决策区间值信息系统的交互相容关系及属性约简

决策区间值信息系统的处理方法在解决实际问题中具有重要意义.定义了区间的相对包含度概念,进而提出区间的交互相似度、决策区间值信息系统的交互相容关系,从而克服了以往区间值信息系统方法忽略区间的交互关系的不足,提高了分类的准确性;讨论了交互相容关系下决策区间值信息系统的属性约简和相对属性约简,并给出了寻找约简和相对约简的具体操作方法.     

基于描述子的信息系统属性约简及决策规则优化

在不完备信息系统中，利用描述子来表达决策规则．引入描述子简化和约简的概念，给出描述子的区分函数，利用布尔推理理论求取描述子的约简，并由此获取信忠系统的优化决策规则．从保持原系统决策信息的角度出发，定义信息系统的Gs-约简和Ds-约简，G-约简和D-约简．通过对这几种约简及其关系的讨论，从不同角度考察了信息系统中属性的重要性．以上结果对于完备信息系统同样有效．     

正负域覆盖广义粗集及其运算公理化

针对覆盖广义粗集边界过于粗糙及运算公理化定义难以得到的不足,论文提出了正负域覆盖广义粗集的概念,讨论了覆盖正负域的性质。证明了正负域覆盖广义粗集对不明确的概念可给出更清晰的描述。通过引进覆盖等价的概念,给出了给定论域上任意集在不同覆盖下具有相同正负域覆盖广义粗集的充要条件。最后给出了正负域运算的公理化定义。     

MC公钥签名体制

以ＮＰ－完全问题－Ｍａｔｒｉｘ Ｃｏｖｅｒ问题为基础，建立了一公钥签名体制。该体制速度快，易实现，并对其安全性进行了讨论。     

不完备信息系统下的L_A最大相容类粗糙集模型

目前处理不完备信息系统已经有了容差关系、相似关系等推广的粗糙集模型,以及这两种模型的改进形式。基于限制容差关系,提出了一种新的相容类的概念——LA最大相容类,并建立LA最大相容类粗糙集模型。通过对比分析得出LA最大相容类粗糙集模型可以获得更高的近似精度,并讨论了在此模型下属性的约简问题。     

MC公钥签名体制

以ＮＰ─完全问题─—ＭａｔｒｉｘＣｏｖｅｒ问题为基础，建立了一公钥签名体制．该体制速度快，易实现，并对其安全性进行了讨论．     

简易覆盖

对比现有的覆盖的约简、可约基本集的定义,重新定义了可去基本集和简易覆盖,得到了一个比约简覆盖更简练的简易覆盖。进而,又讨论了简易覆盖与约简覆盖、极小描述覆盖三者之间的关系。得出并-约简覆盖和极小描述覆盖相等,而简易覆盖包含于并-约简覆盖之中,是一个更简练的覆盖这一结论。最后,又讨论了在简易覆盖与并-约简覆盖下,算子之间的关系。     

Ridgelet域中基于非参数自适应密度估计理论的图像去噪方法

Ridgelet 是一种新的信号分析方法,它适合于具有直线或超平面奇异性的二维信号的描述,目前, 针对特定大小的离散图像,又提出了正交有限Ridgelet变换(FRIT)。该文在有限Ridgelet域中,结合Birge-Massart等提出的非参数自适应估计理论,提出一种新的二维图像去噪方法。实验证明,这种基于Ridgelet与Birge-Massart理论的图像去噪方法,与传统的Wavelet域去噪以及Donoho阈值去噪方法相比,去噪效果更为明显。