由渐近线性坐标负相依产生的平稳线性过程的泛函中心极限定理

对平稳线性过程Xt=∑∞j=0ajεt-j进行讨论,其中{εt;t∈Z+}为平稳的渐近线性坐标负相依(ALNQD)随机变量序列,满足Eεt=0,Eε2t<∞,以及对某个δ>0有supt∈Z+E|εt|2+δ<∞成立,且常数aj满足∑∞j=0|aj|<∞,得到了一个泛函中心极限定理.

无界域上带有可加白噪音的Ginzburg-Landau方程的随机吸引子

用先验估计的方法得到了随机Ginzburg-Landau方程解的存在性,证明了与该问题相关的动力系统在无界域R中存在紧的随机吸引子.

低信噪比条件下的高分辨DOA估计算法

提出一种基于多级维纳滤波器(MSWF)的信号波达方向(DOA)估计算法。通过测试信号子空间的估计值与噪声子空间的正交性实现DOA粗估计,通过测试MSWF分解的互相关函数实现信号DOA的精估计。仿真实验表明,在低信噪比条件下,该算法比已有的子空间类算法有更好的分辨率和误差性能。

带干扰的广义泊松过程模型及其破产概率

在一般的风险模型中,都假定保险公司的保费收入为时间的线性函数,但在实际情况中,保险公司的保费收入与保险公司售出的保单数和每份保单的保额有关.在保险理赔的广义泊松过程模型中,加入扩散扰动项,并假定保费收入为一泊松过程,建立起新的模型,证明了新模型下的破产概率满足Lundberg不等式.

含特殊噪声模糊图像复原技术的研究及应用

为解决模糊图像复原技术经典算法受噪声等高频成分影响较大的问题,文中提出一种简单快速处理含特殊噪声模糊图像的方法。当噪声叠加到图像中,图像赖以估计模糊核参数的频域特征减弱甚至消失。一般去除噪声的方法在滤除噪声的同时也除去了一些可用于模糊参数估计的重要信息,因此,含噪图像通常会寻求它法处理。但文中研究发现,对于某种特殊的噪声例如椒盐噪声,使用针对于它的滤波方法,例如中值滤波,信息损失量极小,因此含特殊噪声图像可以按此方法处理。结合有针对性的滤波方法去除特殊噪声,减少信息损失,从而快速恢复图像。仿真实验结果表明,对于含噪图像,该算法比以往算法更优越。