中心平方变换的研究(二)

在《中心平方变换的研究（一）》^[1]的基础上，本文继续对中心平方变换中的直线与二次曲线的变换进行了深入的探讨：首先推导了直线中心平方变换的参数方程，然后又从两个方面，给出了二次曲线中心平方变换的参数方程。     

结构自振特性分析的非线性模态方法

本文以可分流形的几何观点，应用非线性自治系统的非线性模态的定义及存在条件，使用级数展开形式，得到了原系统模态空间向物理空间变换的非线性坐标变换关系，由此变换关系，得到了模态不变子流形和解偶形式的模态振子，并讨论了模态振子在模态子流形上的轨道性质，文中附有算例。以证明方法的应用。     

PHIGS观察流水线的探讨

本文对图形系统国际标准ＰＨＩＧＳ的观察流水线中的观察方向变换和观察变换进行了分析和探讨，给出了每一步变换的变换矩阵，并对变换参数的简化问题进行了讨论。     

利用傅里叶变换的干扰信号分析

本文采用傅里叶变换对干扰信号进行了分析。首先讨论了正弦干扰信号和脉冲干扰信号的传统计算模式，然后采用傅里叶变换方法对脉冲干扰信号进行分解。最后对两种分析方法进行了综合比较。结果表明采用傅里叶变换可以扩大分析的频率范围，并且处理简单准确。     

基于Radon变换的合成孔径声纳多普勒中心估计

不准确的多普勒中心估计会显著降低合成孔径声纳图像质量。基于多普勒中心与斜视角直接相关的事实，提出了一种使用Radon变换估计多普勒中心的方法。仿真结果说明，此方法是有效的，可用于低信噪比、大斜视角情况下的多普勒中心估计。     

分数傅里叶变换的数字仿真研究

本文介绍了一种可用故障特征提取的方法－分数值里叶变换，首称，对分数傅里叶变换的定义和基本性质作了简单的说明，并分析了该方法与时频分析听Ｗｉｇｎｅｒ分布的关系，其次给出了分数傅里变换的快速算法，最后，通过数字仿真对分数傅里叶变换的实现和应用特点进行了初步探讨。     

基于改进随机Hough变换的快速中心检测方法

为了实现芯片焊盘的中心提取,建立了显微视觉系统,研究了焊盘中心坐标的图像检测方法.该方法将改进的随机Hough变换与最小二乘法结合起来,实现对焊盘中心坐标的快速准确定位.首先,根据焊盘基本为圆形的特征,初步确定使用Hough变换法和最小二乘法进行中心检测.其次,分析了这两种方法存在的问题和不足,引出了改进的随机Hough变换法.最后,根据焊盘边缘凹凸不平的特点,将改进的随机Hough变换法和最小二乘法结合起来,通过随机Hough变换检测出焊盘中心的大致坐标,进而锁定焊盘边缘,再通过最小二乘法对中心坐标进行修正而得到精确的亚像素级中心坐标.实验结果表明,该方法的检测精度可达0.57μm,运行时间在12 ms以内,满足显微视觉系统的精度高、速度快和抗干扰能力强等要求.     

威布尔分布场合下无失效数据的Bayes分析

通过对分布函数进行变换，使变换后的函数成为凹函数，利用凹函数性质给出了各检测时刻失效概率的Bayes估计，进而得到了产品可靠性指标的估计。最后，通过对实际数据进行计算，验证了方法的稳定性。     

一种弱故障特征信号的提取方法及其应用研究

由S变换推导出的时序分解算法可以将一个任意的初始时间序列变换成一组突出时间序列局部信息的二维时间序列，该时序分解的可逆性表明了它可用于时域信号的滤波与特征提取。希尔伯特变换可有效地对时域信号进行解调，其实质是对原始信号作一次特殊的滤波。综合前述两种变换的优点，提出了结合希尔伯特变换及时序分解的弱故障特征信号提取算法，采用数值仿真实验及齿轮故障诊断进行了验证，结果表明，此种方法能有效地提取混在强背景信号中的弱故障特征信号。     

Hilbert-Huang变换端点效应问题的探讨

为了克服Hilbert-Huang变换中的端点效应，利用时变参数ARMA（Autoregressive Moving Average）模型对信号进行外延后再进行EMD（Empirical Mode Decomposition）分解，在一定程度上克服了EMD方法的端点效应问题；同时利用时变参数ARMA模型对IMF（Intrinsic Mode Function）分量进行延拓后再进行Hilbert变换，有效地抑制了Hilbert变换中的端点效应，可以得到准确的瞬时频率和瞬时幅值。     

对称变换在包装CAD中的应用

给出了计算机图形学中的对称变换的最一般形式，提出了一个利用图形变换对图形库进行压缩存储的有效方法。     

一种晶体管电容／电压变换电路

本介绍一种电容传感器变换电路的工作原理，对其特性进行了简要分析并给出了实验数据，讨论了该变换电路在料位测量方面的实际应用。     

用于模式识别的一种新的光学相关器

我们研究了一种新的白光联合变换相关器，即在频谱面上利用液晶光阀对联合傅氏干涉谱进行变换，然后用白光做为液晶光阀的读出光，实现相关变换。利用部份相干光传播模式，导出这种白光联合相关器保留了对复振幅的线性运算能力，结果表明，这种相关器能得到较好的相关结果，并能有效地抑制相干噪声。     

小波变换的实时性应用研究

Ｍａｌｌａｔ塔式分解算法是一个被广泛应用的小波变换快速算法，但运算速度慢，实时性差的缺点阻碍了其在实际应用中的进一步发展。本文介绍了的小波变换快速算法，结合系统的实时怀要求，对Ｍａｌｌａｔ算法进行了优化，将小波与快速傅立叶变换有机结合使图象的实时变换成为可能。在保留图象细节的基础上该算法的运算量比Ｍａｌｌａｔ算法减少了一半以上，并在此基础上设计了该算法的相应硬件，实验结果表明该的确能快速有铲地进行     

用FE／LT方法求液固耦合动力响应

本文首先对液固耦合问题进行了Ｌａｐｌａｃｅ变换，然后给出了Ｌａｐｌａｃｅ空间的泛函和对应的变分原理，依据这个变分原理，对液固耦合系统进行有限元离散，给出有限元方程，为了提高反演的计算效率，文中采用了快速富利叶变换（ＦＦＴ）技术，最后，选用二维坝库系统的地震响应进行了试算，坝上动水压力的时程曲线与有关文献的结果进行了比较，计算结果表明本文提供的“采用有限元与Ｌａｐｌａｃｅ数值逆变变换结合求解液固耦合     

基于小波变化的压力脉动信号除噪

介绍了小波变换原理，及Mallat算法，通过对压力脉动信号的分解与重构，对其进行除噪处理，结果表明用小波变换原理对信号滤波是十分有效的，这对提高相关算法的精度是有利的。     

小波变换在结构损伤识别特征提取中的应用

小波变换用来进行特征提取是近年来模式识别领域中较新的一个研究方向。不同于传统的特征提耿方法，它借助信号处理领域常用的小波变换这一数学工具，对特征库进行再次加工，经过去粗取精而得到更利于分类的新的信息。针对结构损伤识别特征提取的特点，发展了小波变换对基本特征库进行分频段处理的双谱相辅分析技术，并开发了相应的软件系统，通过算例表明，该方法可以达到降低噪声，凸显结构损伤信息的目的。     

采用交替投影算法重构超声信号

建立了超声探测缺陷回波的数学模型，讨论了信号奇异性同其小波变换之间的关系以及通过小波变换模极大值精确重构原信号的原理和方法，利用Mallat的交替投影算法对仿真的超声信号进行了精确重构和对实际检测到的超声信号进行了消噪处理。结果表明，利用小波变换模极大值重构信号的交替投影算法来重构超声信号，重构精度高，实现速度快，用于处理染噪信号，消噪效果好，是一种较为理想的处理超声信号的方法。     

基于小波变换与FFT算法的电能质量信号分析

提出了一种基于小波变换和FFT相结合分析电能质量信号的方法。用小波变换检测电能质量信号的间断点，对由间断点分段得到的信号用FFT进行频谱分析，并进行了计算机仿真，取得了较满意的结果。     

基于CEEMDAN-交叉小波变换的爆破延时识别

为更加准确识别延时爆破实际的延时时间，引入一种基于CEEMDAN-交叉小波变换的识别方法。首先，通过CEEMDAN方法对爆破信号进行分解，并基于交叉小波变换识别选择振动信号优势分量；然后，将优势分量进行重构，利用希尔伯特变换求取信号幅值；最后，通过幅值包络图对延时爆破实际延时进行识别。计算结果表明，引入的方法有效地消除了爆破振动信号中的干扰项，可以更加准确的识别延时爆破实际时间，提高准确度。