武警信息通信突击力量生成优化估计仿真

武警信息通信突击力量在提高武警部队遂行任务能力方面非常重要。由于传统的武警信息通信力量建设主要是通信保障与三级网维护,对复杂电磁环境和敌方信息能力等考虑不足,导致人才建设在低层次徘徊,信息通信装备发展缓慢。为解决上述问题,提出运用系统动力学方法,对武警信息通信突击力量进行建模,选取有效情报量、人才质量、信息装备先进程度与机动性能四个指标,对武警信息通信突击力量模型进行了分析,将实战案例模型化,用Vensim软件进行仿真,调控人才质量和装备先进性两个主要参数进行综合分析。结果表明,对所建立模型进行参数调控,能有效提高武警信息通信突击力量作战能力。

STFT算法与MP算法对血流信号时频分布谱的分析

根据研究可知,当疾病或者其他情况使得血管发生病变时,血流信号所包含的信息在靠近血管壁的位置会发生明显的变化。对超声多普勒血流信号进行频谱的分析具有非常重要的意义,因为,血流信号的变化可以由其时频分布谱体现出来。在本论文中,分别利用传统的STFT算法和基于随机字典的Matching Pursuit算法(MP算法)对同一血流信号的时频分布谱、平均频率曲线及最大频率曲线进行分析。结果表明:基于随机字典的Matching Pursuit算法和传统的STFT算法进行比较时,其估计出的时频分布谱以及从谱中提取出的曲线都是更加准确和精确的。

信号分段个数对MP算法结果的影响

研究表明,血液循环系统的发病率呈逐年上升的趋势,当血管壁因为某些因素发生病变时,靠近管壁附近的血流信号也会随之发生明显的变化,这种变化可由其时频分布谱表示出来[1][2]。2001年,Durka提出了基于随机字典的Matching Pursuit算法(MP算法)。本论文利用MP算法对血流信号的时频分布谱进行分析,并且从时频分布谱中提取出平均频率曲线。结果表明:用基于随机字典的MP算法对血流信号进行时频分布谱估计时,信号不同的分段数以及截取窗口,计算出的时频分布谱、平均频率曲线,以及同理论谱、曲线之间的均方误差均有所差异。