基于小波除噪和神经网络理论的气固循环流化床颗粒浓度预测

提出了一种将混沌的相空间重构、小波包分析和神经网络相结合的新方法用于预测气-固循环流化床的颗粒浓度。首先利用小波包进行数据的消噪,然后用混沌方法重构相空间吸引子,用径向基神经网络拟合吸引子上的全局整体映射,构成混合预测模型。实验结果表明,将此混合模型用于预测气-固循环流化床的颗粒浓度,能达到较好的预测效果,预测精度比奇异值分解和傅里叶变换除噪高。     

时移地震非一致性影响研究与互均衡效果验证

用地震子波对时移地震非一致性造成影响进行了模拟。将影响因素概括为4种形式，即时移、相位变化、振幅量级不一致，频宽不一致。采用互均衡技术对以上4种情况进行校正，达到了理想的效果。为实际资料的处理和方法研究奠定了理论基础。     

ROI-based Watermarking Scheme for JPEG 2000

A new region of interest (ROI)-based watermarking method for JPEG 2000 is presented. The watermark is embedded into the host image based on the characteristics of the ROI to protect rights to the images. This scheme integrates the watermarking process with JPEG 2000 compression procedures. Experimental results have demonstrated that the proposed watermark technique successfully survives JPEG 2000 compression, progressive transmission, and principal attacks.     

一种基于循环小波累积量的谐波恢复方法

循环统计量是乘性和加性噪声中谐波恢复问题的主要分析工具之一。本文在其基础上提出了一种新的理论与方法——基于循环小波累积量的谐波恢复方法。首先,提出了循环小波累积量的定义。然后,建立了基于一阶、二阶、三阶循环小波累积量的谐波分量的频率和相位的估计方法。在此基础上,采用了一种可调参数的小波,通过调节其参数来改善传统方法中频率分辨率低的缺陷。最后给出了模拟实验结果。     

快速汉克尔变换及光束均匀化

介绍快速汉克尔变换，以及它在二元光学设计中的应用，并就光束均匀化问题进行了数值模拟，结果表明快速汉克尔变换算法是一种能用于二元光学设计的有效算法。     

我国炼油技术开发的若干思考与建议

分析了我国炼油工业面临的挑战，世界炼油工业的发展趋势，提出了我国炼油技术开发要围绕符合国情的清洁燃料生产技术，炼油与化工结合的炼油技术，适合现有炼油装置技术改造、提高技术水平，降低加工成本的技术，渣油转化技术，煤制油，天然气制油技术，炼油厂智能化的技术，减少炼油厂烟尘排放的技术等7个方面开展工作的具体建议。     

重油催化裂化装置的技术改造

介绍了福建炼油化工有限公司重油催化裂化装置自开工投产以来存在的问题，以及针对这些问题进行改造和改造后所取得的成效，如针对原料重质化、重金属含量高，如何提高产品收率；催化剂跑损，第一、二段再生器烟气混合后发生尾燃的现象以及汽提效率、烧焦效果等问题得到了根本的解决。     

基于BP神经网络的心电图ST段的模式识别

心电图ST段对心脏疾病的诊断具有重要意义.在正确读取采集于郑州大学一附院的运动心电图数据基础上,利用小波变换更准确地确定其ST段的起始和终止位置,初步探讨了BP神经网络用于心电图ST段识别的方法,并用此方法识别出心电图ST段的三种类型-正常、水平压低和抬高.实验结果较好.     

随机过程的一个小波表示定理

得到一类随机过程 xt( E|xt|2 <+∞ )的一个小波表示定理