r重小波子空间上的Shannon型均匀和非均匀采样定理

给出r重小波子空间上的Shannon型均匀和非均匀采样定理。在很弱的条件下,通过r重小波子空间的再生核形成一个Riesz基,然后再利用这个Riesz基构造均匀和非均匀采样定理。最后给出相应的数值算例。

双向小波子空间上的Shannon采样定理

本文将讨论双向小波子空间上的Shannon型采样定理.根据双向多分辨分析的Riesz基,构造出双向小波子空间上的Shannon均匀与非均匀采样公式.

Shannon采样定理中f_s=2f_m的讨论

本文例举几个实例,对Shannon采样定理f_s≥2f_m中的等号提出异议,指出一般证明方法的缺陷。笔者用富氏级数重新证明了采样定理,其不等式应是f_s>2f_m。

二元Poisson求和公式及Shannon型样本定理

经典的 Shannon样本定理是关于用可数个样本点的信息对有限带 (Band-limited)信号函数进行恢复。文章利用二元 Poisson求和公式证明了未必带有限的二元函数的 Shannon型样本定理。文中所有结论不难推广到 n(>2 )

可测横截集及类Shannon抽样定理

L(2R2)中可测横截集被定义,它的性质被刻画,与之相联系一个标准正交基也被导出.从而,在L(2R2)中,具有更广泛形式的类Shannon抽样定理被发现.最后一些例子被给出.

一类非齐次马氏信源的Shannon-McMillan定理

在假定非齐次马氏信源为ψ-mixing序列的条件下,给出了可列状态下非齐次马氏信源的Shannon-McMillan定理,并导出了有限状态下非齐次马氏信源的Shannon-McMillan定理.

基于Shannon采样定理的插值算法

在 Shannon采样定理的理论基础上 ,根据函数在等距点上的采样值 ,导出了对其区间内任意点插值计算的基本算法 ,并给出了应用 MATLAB语言的对称插值算法程序 .对一种简单函数的余项分析表明 ,插值余项与对称插值基点数 n成反比 ,计算时间与 n成正比 .就插值精度和计算速度与对应的 Lagrange插值算法作了初步的比较 .

关于非齐次二重马氏信源的若干极限定理

本文用分析方法研究非齐次二重马氏信源的若干极限性质，得到了关于此种信源三元函数一类平均值的一个极限定理．作为推论，得到了关于任意非齐次二重马氏信源均成立的几个极限性质和关于非齐次二重马氏信源相对熵密度的几个极限性质，将Ｓｈａｎｎｏｎ定理推广到非齐次二重马氏信源的情况。比照本文的有关结论，不难得出一般非齐次ｍ重马氏信源的有关极限性质．

基于Shannon理论改进的多齿铣削力模型

铣削力建模的研究中多采用Kline瞬时刚性单齿铣削力模型,该模型实际应用时需根据不同刀齿的角位置对其积分上下限进行多次判定。其复杂且繁琐的应用过程无疑增加了多齿铣削力模型的构建难度,进而导致多齿铣削力模型难以进行后续优化操作。基于此问题提出了一种针对铣削力模型的新型改进方式,首先通过铣刀几何外形以及未变形切屑厚度构建单齿铣削力模型,随后利用单齿铣削力模型的傅里叶公式推导验证了shannon定理对铣削力模型的适用性,并用其改进了单齿铣削力模型,进而使多齿铣削力模型得到了进一步简化。之后由遗传算法对shannon定理构建的多齿铣削力模型进行参数寻优,并配合修正函数最终完成对多齿铣削力模型的改进。经过铣削力实验验证得出,F1的平均偏差为11.05%,F2的平均偏差为10.49%,F3的平均偏差为11.67%。即该多齿铣削力预测模型符合精度要求,且shannon理论可以应用于切削加工领域中铣削力预测模型的改进。

关于小波子空间上的具有紧支撑的采样定理

Shannon采样定理对信息论的贡献是巨大的。但Shannon定理的采样函数在时域无紧支且衰减缓慢 ,对于紧支信号的采样显得极不方便。在前人对小波子空间采样定理系统研究的基础上 ,提出了广义基正交尺度函数的概念 ,证明了它是构造小波子空间上具有紧支的采样函数的充要条件 。

有限区间小波子空间上的采样定理及H^2(I)空间中函数的逼近表示

给出有限区间 [0 ,L ]小波子空间上的 Shannon型采样定理 .它是应用再生核空间理论和Riesz基的对偶性质得到的 .另外 ,根据得到的采样定理 ,讨论了 Sobolev空间 H20 ( I)和 H2 ( I)中的函数、一阶导函数及二阶导函数的逼近表示 .

任意N值随机变量序列关于m阶非齐次马氏链的一类小偏差定理

设{X_n,n≥0}为定义在概率空间(Ω,F,P)上在{1,2,…,N}中取值的随机变量序列.设Q为F上的另一概率测度,并且{X_n,n≥0}在Q下为m阶非齐次马氏链.设h(P|Q)为P关于Q相对于{X_n}的样本散度率距离.该文首先研究{X_n,n≥0}关于m阶非齐次马氏链的m+1元函数平均值的一类小偏差定理.作为推论,得到了{X_n,n≥0}关于m阶非齐次马氏链状态出现频率和熵密度的一类小偏差定理.最后,得到了m阶非齐次马氏链的若干强大数定律和Shannon-McMillan定理.

高收敛阶采样定理的构造

基于过采样技术,对Shannon采样定理进行了改进,得到高逼近阶采样定理,提升了其收敛速度.

基于单小波的多重小波子空间的采样定理

由r重小波构造出两种单小波,利用这两种单小波分别构造出多重小波子空间上的Shannon型规则和非规则采样公式；提供了一种算法用于重构信号的误差估计。

树指标马氏双链的一个Shannon-McMillan定理

强极限定理一直是国际概率论界研究的中心课题之一．通过构造适当的非负鞅，将Doob鞅收敛定理应用于几乎处处收敛的研究，研究给出了树指标马氏双链关于广义随机选择系统的一个Shannon-McMillan定理．

非负连续信源熵密度的极限性质

应用分析方法和Laplace变换,利用熵密度偏差的概念,研究了任意非负连续信源熵密度的极限性质,修正了赵静和魏杰所做的结果。

连续信号的近似重构公式

用矩阵理论及迭代的方法构造出格 a-尺度加细方程的近似解 ,再根据这个近似解 ,建立了连续信号的近似重构公式 .

一种Turbo编码的MATLAB仿真实现

随着Turbo码编译码结构及译码算法的不断优化和改进,Turbo码已被确定为第三代移动通信IMT-2000的编码方案。通过使用MATLAB软件仿真实现了Turbo码编码,提高了对其高效优质的编码效率的认识。

基于小波分解的智能交通系统数据集成方法

对于智能交通系统 (ITS)的数据集成 ,数字信号处理技术中的小波变换方法能够克服传统的基于数理统计方法的集成技术的种种缺陷 ,并提供最佳集成度。该文基于小波分解的方法 ,通过对 ITS数据进行分层、相似性分析得出了数据的最佳集成度 ,完成了对数据的集成。通过该方法集成后的数据不仅包含足够的有用信息 。