移动通信信道的研究及模拟

本文研究和模拟了建立移动信道自适应三状态Ｍａｒｋｏｖ模型的全过程，根据所建模型的参数，用软件实现方法生产出描述移动信道长突发错误特性的信道差错序列，并提出了一种门限电平法检验了所建模型的精确度。     

Chrestenson函数序列的生成方法及其数学分析

本文提出了适于三种序号的Ｃｈｒｅｓｔｅｎｓｏｎ函数序列的复制方法，对其复制过程进行了数学分析，并指出当Ｃｈｒｅｓｔｅｎｓｏｎ函数退化为Ｗａｌｓｈ函数时，此方法即为复制理论中的平移复制方法。     

用非线性模型对循环水pH值动态预报控制

在用线性时间序列模型对循环冷却水ｐＨ值动态变化规律研究的基础上［１］，作者对水质各种参数进行了研究，为了提高预报精度，讨论了几种典型的非线性时间序列模型，并提出一种复合自回归时间序列模型，其平均相对预报误差可达２％左右。     

生产技术中心，汉诺威，德国

新的生产技术中心为机械工程学院的教学，研究与工业应用相结合提供了实际的志气。建筑物以其结构和外观反映了教育-研究-应用的过程序列。在大约11hm^2的场地上，一座透明的联络大厅连接着用于各种用途的建筑物，     

前向人工神经网络模型用于时间序列分析

介绍前向人工神经网络模型，并与传统的统计学线性模型进行比较。为了适应时间序列变量的特点，对逆传播模型进行了改进，并对太阳黑子活动的观察值这一典型的时间序列进行了分析，并检验了模型的预测能力，取得了较好的结果     

非线性时间序列数据中的关联维提取

本文将混沌方法引入具有非线性时间序列的降雨量分析。首先对有关混沌及关联维的概念作简单介绍,在确定降雨量数据具有混沌特征后,对其进行关联维提取,得到颇具意义的结果。     

基于奇异值分解的特征跟踪方法

在传统的基于模板匹配的跟踪方法中，均是给定一个模板，然后从图像中各个位置取出一个个与模板大小一致的区域进行相似性度量，找出与模板距离最小的一个区域作为当前模板，以便进行下一步的匹配跟踪工作。在景象匹配和相关跟踪过程中，由于所面临的大多数是变化的场景，实时获取的图像与预存模板之间存在比较大的差异，传统相关匹配方法的应用就会受到限制；而且在跟踪过程中，随时更新模板会造成跟踪性能对扰动过分敏感，从而产生漂移。首先拍摄目标不同角度的图像（尽可能包含目标可能出现的所有情况），构成目标图像训练集合，抽取出特征矩阵，对它进行奇异值分解，构成一个关于目标的多维空间。然后再用匹配方法在全局范围搜索，找出目标的大致位置，并利用收敛方法在确定的大致位置内进行搜索，确定目标的仿射变换系数，从而得到一个目标位置的确切描述。