基于LBER的自适应天线波束形成

自适应天线的空间信号处理能力证明了它是解决未来无线电通信容量瓶颈问题的主要措施之一。自适应天线的波束形成算法有很多，简单介绍了LMSE（Least Mean Square Error）算法、CMA（Constant Modulus Algorithm）算法，重点讨论了一种基于最小误比特（Least Bit Error Rate，LBER）的自适应天线空间波束形成算法，从误比特率的角度对这三种算法进行了仿真、比较，得出了分析结果。

基于磁致边界振动希尔伯特变换的电导率重建简化算法

磁声成像是一种结合电阻抗成像和超声成像优点的多物理场耦合新型成像方法,能实现组织的电阻抗对比成像,重建组织内部电阻抗分布的边界.本研究首先利用强指向性换能器来提高磁致振动检测的方向精确性,通过磁声声压导数实现边界振动声源法向声压的提取;然后从换能器的接收声压出发,利用三维空间的格林函数推导了一种基于磁致边界振动法向声压的电导率重建算法,明确了重建过程中声压及其导数的物理意义;最后建立了圆柱坐标下的柱状扫描系统,对双层偏心圆柱组织模型所产生的声压和换能器所接收到的磁声声波进行了模拟,利用Hilbert变换实现波簇包络定位和相位分析,恢复磁致边界振动声压,重建扫描面的二维电导率分布和模型截面具有较高的一致性,不但获得了组织的边界信息,还实现了组织内部电导率分布的精确重建.所提出的基于磁致边界振动希尔伯特变换的电阻抗重建简化算法为组织病变的电阻抗成像和磁声诊断提供了新方法.

基于希尔伯特-黄变换的瓦斯特征信号处理研究

通过研究煤矿中瓦斯数据信息的实际情况,在检测瓦斯数据时采用希尔伯特-黄变换分析法,参考浓度时间瞬性,选取比较科学合理的方式来完成预测,使最后的预测更加有说服力,起到简化预测流程的目的,能够快捷地进行瓦斯监测信息预处理,为更准确科学地预测瓦斯浓度提供有效理论基础。