论《马氏文通》的“主次”

本文主要讨论《马氏文通》的"主次"问题。《马氏文通》的"主次"是马建忠根据西方语法学说中的"主格"(nominative case)建立的语法术语,它虽然有模仿性的一面,但也有创新性的一面,它与西方语法的"主格"有所不同。《马氏文通》所给的"主次"的定义是有缺陷的,"句之主次"和"读之主次"提法容易造成阅读者的误解。研究《马氏文通》的"次"理论,从中吸取有益的教训,对于今天的语法学术研究,有着非常重要的借鉴作用。     

基于车辆振动响应间接识别桥梁频率的模型试验研究

为证明采用过桥车辆振动信号可以识别桥梁多阶振动频率,搭建了缩尺车桥耦合振动模型进行试验,研究了各类影响因素下采用二轴试验车对桥梁频率的识别效果。首先,介绍了缩尺车桥耦合振动的模型梁和试验车;其次,分析了传感器分别安装于模型梁、试验车底座和试验车顶座的振动信号,并对比这3种振动信号对桥梁频率的识别效果;最后,研究了悬架刚度、车身质量、路面粗糙度和运营车流激励对试验车间接识别桥梁频率的影响。结果表明,试验车底座的振动传感器可以识别得到桥梁前3阶竖向振动频率和前2阶扭转振动频率,与安装于桥梁振动传感器的频谱大致相同,说明该传感器不受车体振动影响;试验车顶座的振动传感器可以准确识别桥梁第一阶竖向振动频率,但是桥梁高阶频率受到车体自身振动频率干扰较难识别。各类影响因素主要影响试验车顶座振动传感器的桥梁频率识别效果,对试验车底座振动传感器的桥梁频率识别效果影响很小,证明了所设计试验车在间接测量桥梁动力特性的优越性。     

工业取用水监测奇异数据挖掘与重构方法

提高工业取用水监测数据质量是目前国家水资源监控能力建设的重要内容,而奇异值问题已成为影响监测数据质量的关键短板。本文在解析现阶段工业取用水监测数据奇异值主要类型基础上,以国家水资源管理系统数据库中工业取用水监测数据为样本,利用小波变换模极大值模型提取工业取用水监测数据时频变化特征,并利用傅里叶函数对其残差序列进行修正,进而运用相对误差控制方法挖掘监测数据奇异值。在此基础上,采用混沌粒子群优化的最小二乘支持向量机模型重构填补奇异值数据。研究结果表明：小波变换模极大值模型能够较好地提取工业取用水监测数据序列的时频变化特征,但是同时容易导致监测数据的信息损失,利用傅里叶函数对小波变换进行残差修正则可进一步提升取用水监测数据序列的特征提取效果;以小波变换模极大值特征序列为基础,通过相对误差控制可实现对监测数据奇异值的高效挖掘;对于挖掘出的奇异值重构填补问题,可选取混沌粒子群优化的最小二乘支持向量机模型,其重构精度要优于多项式曲线拟合等传统统计学方法和普通最小二乘支持向量机模型。上述工业取用水监测数据奇异值挖掘重构策略为现阶段国家水资源监控能力建设的推进提供了重要技术方法支持。     

一种去除图像运动模糊的算法

根据运动对图像所造成的图像模糊的原因及特点,本文介绍了关于运动模糊图像的退化模型,并提出了一个新的运动模糊图像恢复算法。首先利用radon变换可以检查直线方向的特性估算出运动模糊方向,然后运用自相关运算估算出运动模糊长度,从而确定点扩散函数的两个主要参数值。最后用维纳滤波对图像进行复原。实验结果表明,这种方法能够比较精准地估算出点扩散函数参数值,并很好的复原了运动模糊图像。     

一种基于小波变换和PCA的人脸识别改进方法

针对主成分分析PCA算法中存在的问题,提出了利用小波变换对人脸图像进行预处理,PCA提取图像特征,最近邻法分类的人脸识别改进方法.基于ORL、YALE数据库的相关实验表明,这样的系统能够降低数据维数和克服角度、位移变化对算法的影响,能够取得比传统PCA更好的识别性能。     

快速傅立叶变换在数字信号处理器上的实现研究

结合数字信号处理器的性能特点,对基2、基4、分裂基和Bruun FFT等快速傅立叶变换算法及其在TMS320C30上的实现进行了研究,开发出高效的FFT算法和程序。     

一种基于原始视频的数字水印的嵌入、提取方案

本文介绍了对一段原始视频的DCT域嵌入水印,然后经过MPEG2压缩、播放、解压缩之后再将水印提取出来的过程,这种水印可以通过MPEG2压缩和解压缩保留下来,具有较好的鲁棒性.     

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。