某些发展方程的Hamilton正则表示

本文基于已有方法,引进一种新对偶参量的设法,并给出求Hamilton正则化的一种改进方法,对此法进行规范,进而推广该法,使得它的应用范围更广,计算量更小,更易于获得Hamilton正则表示.最后举例验证了该法的有效性.     

MATLAB在傅里叶变换教学中的应用

针对《信号与系统》课程中傅里叶变换知识具有抽象度高、难于理解的特点,利用MATLAB强大的信号处理功能,结合傅里叶变换中的典型非周期信号、奇异函数、周期信号的内容,实现了课程教学中的各种运算、变换的直观演示.加深了学生对时域和频域概念、分析方法的理解,极大地改善了教学效果.     

不同小波基下的SAR图像相干斑抑制性能分析

分析了合成孔径雷达(SAR)图像中相干斑(Speckle)的统计特性。基于小波变换(WT),给出了一种多尺度的Speckle滤波方法,该方法利用小波分解后的HH分量(低频分量)作Speckle抑制,得到图像Speckle的相当大的改进。文中还对不同的小波基进行了理论分析,并利用实验数据,从等效视数(ENL)角度进行了比较,证实了不同小波基下该方法对Speckle具有较好的抑制性能。     

子波变换在超宽带雷达中的应用

介绍了连续子波变换的定义和性质：基于子波变换在时域和频域的良好局部化性质;研究其在宽带信号的相关处理和超宽带雷达目标特征提取两个方面的应用,理论分析和试验结果表明,在超宽带雷达信号处理中,宽带相关处理相当于时间尺度域的匹配滤波,采用连续子波变换从频域采样数据中提取目标散射中心是一种较为鲁棒的方法。     

时频联合分布算法中核函数的改进

分析了时频联合分布算法中核函数的作用。针对现有算法中存在的问题,提出了用简化的霍夫变换在平面提取信号自项成分,生成一个随输入信号变化的核函数的新算法,从而把信号自项与交叉项的分离问题转化为二值图像中过定点的直线检测问题。仿真结果表明,该方法克服了现有算法的不足,在保持信号自项的幅值正确计算的前提下,很好地衰减了交叉项。     

Instrumental Variable Estimation of Nonlinear Errors‐in‐Variables Models

This paper establishes that instruments enable the identification of nonparametric regression models in the presence of measurement error by providing a closed form solution for the regression function in terms of Fourier transforms of conditional expectations of observable variables. For parametrically specified regression functions, we propose a root n consistent and asymptotically normal estimator that takes the familiar form of a generalized method of moments estimator with a plugged‐in nonparametric kernel density estimate. Both the identification and the estimation methodologies rely on Fourier analysis and on the theory of generalized functions. The finite‐sample properties of the estimator are investigated through Monte Carlo simulations.     

带传动装置的振动研究

对带传动装置的振动进行了实验研究,测试了在不同带轮偏心配置及不同转速下带轮的纵向振动,发现带轮偏心造成的离心力和由变频调速 引起电机的随时间震荡的电磁转矩是造成振动的主要原因。     

教师教育理念的现代化及其转化中介

教师是教育活动的组织者和引导者,教师持有什么样的教育理念,不仅直接关系着教师的教育行为,而且还间接地影响着未来教育的性质与状态。作为现代教师,要确立个性全面发展观、教育实践批判观和教育对象生命观等现代化的教育理念,而实现由外在理念到内在理念的转化,关键性中介是教师教育信念的真正形成。     

Rate efficient estimation of realized Laplace transform of volatility with microstructure noise

In this paper, we consider the problem of estimating the Laplace transform of volatility within a fixed time interval [0,T] using high‐frequency sampling, where we assume that the discretized observations of the latent process are contaminated by microstructure noise. We use the pre‐averaging approach to deal with the effect of microstructure noise. Under the high‐frequency scenario, we obtain a consistent estimator whose convergence rate is , which is known as the optimal convergence rate of the estimation of integrated volatility functionals under the presence of microstructure noise. The related central limit theorem is established. The simulation studies justify the finite‐sample performance of the proposed estimator.     

基于多值序列模运算的混合变换域水印

提出一种基于多值序列模运算的新的变换域公开水印算法,将图像的特征序列量化成可忍受的极限能量多值水印信号随机嵌入到图像的DCT、DWT混合变换域中,通过对特征序列量化结果和提取水印的相关性进行统计,得出水印判定结果。