微分算子与子波构造

将传统意义下的整数阶微分运算拓展到非整数阶微分情形 ,直接仿照整数阶微分在时域的极限定义形式是很困难的 .本文从分析微分运算的频域形式着手 ,将微分算子分解成幅度算子和相位算子 ,并将其与子波变换特征进行比照研究 ,从而解决了非整数阶微分的拓展问题 ,同时也得到了微分运算与子波变换的内在联系 ,为非整数阶微分计算提供了一种逼近方式 .文中提出了幅度算子。

分数导数与数字微分器设计

从信号处理角度来考察分数阶导数和微分问题 .首先论述分数阶微积分的基本概念 ,评论分数阶导数的几种典型定义 ,并重点探讨分数阶导数的频域定义及其基本性质 .紧接着详细研究分数阶微分的实现 :理想分数阶数字微分滤波器和FIR分数阶数字微分滤波的基本性质和设计问题 ,并提出分数阶微分滤波器设计中遇到的新问题以及奇对称微分滤波器、偶对称微分滤波器等新概念 .最后给出一些值得进一步探讨的有趣问题 .

几种现代优化算法的比较研究

现代优化算法主要包括遗传算法、蚁群算法、禁忌搜索算法。这些算法主要是解决优化问题中的难解问题。由于这些算法在求解时不依赖于梯度信息 ,因而特别适用于传统方法解决不了的大规模复杂问题。介绍了3种算法的基本思想 ,阐述了它们的特点并进行了比较 。

基于协同工作方式的一种蚁群布线系统

基于协同学习机制的蚁群算法ＡＣＳ已成功应用于求解ＴＳＰ问题．本文基于蚁群的协同工作机制，提出了一种其内涵扩充了的增强蚁群算法（ＩＡＣＳ）．利用此新算法设计了一个开关盒（Ｓｗｉｔｃｈｂｏｘ）布线程序，并用ＪＡＶＡ语言加以实现．针对几个算例计算的结果，证明该程序可获得比ＷＥＡＶＥＲ、ＭＩＧＨＴＹ、ＢＥＡＶＥＲ、ＧＡＰ基准例低的计算复杂度．

一种混合混沌优化方法及其应用

利用混沌运动所特有的随机性、遍历性和规律性 ,以及禁忌搜索算法的智能性 ,提出了一种基于混沌的混合优化算法 (chaosandtabusearchoptimizationalgorithm ,CTSA)。用本方法对极小值函数优化问题作了数值试验 ,并与其它优化算法进行了比较 ,其效率明显高于其它算法。

超高斯谱函数及其时-频局域化特征

首先在频域定义第一类、第二类超高斯谱函数并推导出其时域解析表达式 ,然后引用时间算子和频率算子分析两类超高斯谱函数的时间局域化、频域局域化和时 频局域化特征 .研究结果表明 :时间算子和频率算子对于时 频分析是两个很有用的数学工具 ;超高斯谱函数的基本性质十分有利于构造规范正交尺度和子波 ;超高斯谱函数的带宽主要取决于形状因子 ,时宽主要取决于超高斯谱的阶数 ,而时

非线性系统辨识的一种泛函网络方法

泛函网络是最近提出的一种对神经网络的有效推广。与神经网络不同 ,它处理的是一般的泛函模型 ,而不仅仅是Sigmoidal函数 ,并且在各个处理单元之间没有权值。提出了一种基于泛函网络的非线性系统的辨识方法 ,而网络参数利用梯度下降方法来进行学习。计算机仿真结果表明 ,这种辨识方法具有较快的收敛速度和良好的性能。

三毫米低相噪锁相系统研究

采用锁相方法，解决了三毫米波信号源的高稳定和低相噪问题。经测试，９２．６ＧＨｚ时其相位噪声指标（傅氏频率为１ＫＨｚ时）为－７５ｄＢｃ／Ｈｚ，杂散优于－５５ｄＢｃ，输出功率大于１０ｍＷ。

基于径向基函数神经网络的CDMA多用户检测方法

径向基函数神经网络是一种三层前馈性神经网络，它具有较强函数逼近能力和分类能力，学习速度快等优点。本文根据径向基函数神经网络的这些优点提出了一种基于径向基函数网络的ＣＤＭＡ多用户检测方法（ＲＭＤ）。计算机模拟表明：我们所提的算法具有能克服多址干扰，抑制噪声干扰和对“远－近”问题不敏感等优点，这为研究ＣＤＭＡ多用户检测器开辟了一条新的途径．

复解析小波变换与语音信号包络提取和分析

利用传统的Ｈｉｌｂｅｒｔ变换方法提取语音信号包络存在一些固有缺陷，为此本文建议了一种复解析小波变换包络提取新方法．该方法将Ｈｉｌｂｅｒｔ分析与小波分析紧密地结合在一起．文中推导并论述了新包络滤波器的时域、频域构造条件和设计方法，选择Ｍｏｒｌｅｔ复小波对语音信号进行了初步数字仿真实验，结果证实了理论分析的正确性，并显示出文中提出的新的分析方法对于信号处理具有许多独特优势和潜在性能．

一种前馈神经网络的快速学习算法

本文提出一种前馈神经网络的快速学习算法。与传统的BP方法相比,本算法有两个改进之处,一是同时将网络的非线性输出误差与线性输出误差作为待优化的目标函数,二是改进了学习过程中误差的反向传播因子。仿真结果表明,使用本文的算法训练前馈神经网络,计算复杂度略高于BP算法,但学习速度却有显著的提高。

能实现精确映射的前馈神经网络快速算法与结构设计

一、引言人们常用BP算法训练多层感知机,但BP算法的缺点使它在工程应用上受到了限制。尽管从理论上人们证明了对BP算法而言,如果不限制神经元的个数,则三层前馈神经网络可以以任意精度实现给定样本的映射,但对于给定的实际问题,BP算法并没有具体给出确定神经元个数的计算方法,使得应用时须凭经验选择。本文正是针对BP算法的这一缺点,提出了一种基于Moore-Penrose广义逆的代数方法。该方法给出了在实现精确映射要求下,确定神经元个数的两种充分条件,并给出了具体的计算公式。这对于那些要求高精度逼近的场合无疑具有指导意义。

FIR数字滤波器设计的复数神经网络方法

ＦＩＲ滤波器的设计是数字信号处理中的一个重要问题，神经网络则在优化设计方面显示了其良好的应用前景，但目前大多数应用均限于实数神经网络的情形．本文针对ＦＩＲ数字滤波器的设计问题，构造了具有复数状态、输出、联接权和偏置输入的Ｈｏｐｆｉａｌｄ网络，给出了网络的计算能量函数，并证明了算法的收敛性．通过近似线性相位、非共轭对称频响ＦＩＲ滤波器的设计实例表明，本文的工作对推广复数神经网络的应用与寻求更为复杂的ＦＩＲ滤波器设计的新方法均作了有效的尝试．

CDMA射频线性功率放大器

该文对前馈线性校正射频功率放大器进行了分析,给出了分析结果。并用该结果指导设计了CDMAIS-95基站射频线性功率放大器,放大器增益47dB,连续波输出功率60W,在通频带内三阶交调改善了23dB。

带分布时延神经网络:从稳定到振荡再到稳定的动力学现象

该文主要研究一个带连续分布时延且具有强核的神经网络。作者发现当平均时延参数增加时,系统的状态从稳定变化到振荡现象;当平均时延参数继续增加时,又从振荡变为稳定。这一特殊的动力学现象对于具有弱核的神经网络是不可能发生的,用平均时延作分岔参数,作者也证明了Hopf分岔的存在性。用计算机仿真实验表明所得的结论的正确性。

用于两端线网布线的蚁群系统方法

提出一种基于蚁群系统的两端线网布线方法 .对于给定的布线平面 ,首先根据障碍情况构造了包含最短路径信息的强连接图 ,建立初始气味矩阵 ,然后使用蚁群算法搜寻目标路径 ,直到求出优化解 .

具有时延的神经元模型耦合系统的混沌同步

该文研究了一个由有混沌现象的具有时延的简单神经元模型构成的耦台系统的混沌同步,具有时延的神经元模型混沌系统,对时延的初始值具有敏感性,对于任意激活函数,用解析分析方法得到了耦合系统达到强同步的一般化条件。

时延细胞神经网络的渐近稳定性条件

该文利用一个新的Liapunov函数,讨论了带时延细胞神经网络的全局渐近稳定性,得到了一些判定网络的全局渐近稳定新的充分条件,所得到的结果较之P.P.Civalleri等人的结果简单和实用且对于具体设计带时延细胞神经网络有重要的指导意义。

Logistic-Map混沌扩频序列的有限精度实现新方法

结合线性反馈移位寄存器 (linearfeedbackshiftregister,LFSR)最大长度码序列 ,提出一种收缩法来实现有限精度数字混沌系统。研究了扩频码的周期和相关性能与实现精度和LFSR的级数的关系 。

Ka波段频率合成器

本文介绍了一种基于毫米波谐波混频、中频锁相的Ka波段频率合成器的设计方案及实现结果合成器的频率范围为26．5～40GHz，输出功率大于＋5dBm，频率步进值为1MHz，相噪指标为（10kHz）＜－65dBc／Hz，杂散低于－55dBC．