数字调制信号制式识别新方法

通过分析数字调制信号功率谱及高阶谱特征，对高阶谱的求取方法作了改进，并在此 基础上提出新的特征参数，结合瞬时统计特征，采用支持向量机分类器，实现了AWGN信道下 数字通信信号的制式自动识别。仿真表明，所提取的特征参数具有较好的抗噪性能，对调制 参数的变化具有稳健性。考虑脉冲成形的影响，在信噪比大于12 dB时，单种信号最低 正确识别率大于985%，平均识别率达995%以上。     

卫星数字调制混合信号的自动识别

针对卫星数字混合信号的特征,提出了在载波速率和符号速率初判基础上的自动识别方案.该方案利用数字混合信号与常用数字调制信号在信号频谱以及星座点的差异提取特征参数进行自动识别.仿真结果表明,该方案具备实用性和可行性.     

模拟与数字调制方式的非线性变换识别方法

在多级调制识别系统中,首先需要区分调制方式是模拟调制还是数字调制。本文提出一种非线性变换方法对截获信号序列进行预处理,然后通过提取该序列的差分序列方差作为唯一的分类特征,就可以在较低信躁比条件下有效区分模拟和数字调制方式。这种非线性变换方法简单直接,所用特征少,并易于软件实现,尤其适合软件无线电等实时性要求高的应用领域。     

采用小波变换建立价格波动幅度的预测模型

股票市场建立一百多年以来,对股票价格的准确预测一直是众多投资者和学者梦寐以求的目标。股票价格的波动可以分解为波动幅度和波动方向。由于中国股票市场中两者具有不同的性质,并且两者在市场中有不同的应用场合,如价格波动幅度表示市场的易变性,是政府和有关监督部门进行风险控制的主要研究对象,另外对投资者制定投资策略也具有同样重要的意义,因为投资者同样需要考虑风险,投资的目标不外乎风险最小的情况下获得最大的收益。价格波动幅度存在线性相关,长期相关性,多尺度相关性以及局部特性,完全可以利用一定的预测工具进行预测。本文通过小波变换,结合神经网络和遗传算法建立股票价格波动幅度预测模型,获得了比其它模型更高的预测精度,提出了平移小波变换克服了现有小波变换方式的预测边界问题。     

采用小波变换建立价格波动幅度的预测模型

股票市场建立一百多年以来,对股票价格的准确预测一直是众多投资者和学者梦寐以求的目标.股票价格的波动可以分解为波动幅度和波动方向.由于中国股票市场中两者具有不同的性质,并且两者在市场中有不同的应用场合,如价格波动幅度表示市场的易变性,是政府和有关监督部门进行风险控制的主要研究对象,另外对投资者制定投资策略也具有同样重要的意义,因为投资者同样需要考虑风险,投资的目标不外乎风险最小的情况下获得最大的收益.价格波动幅度存在线性相关,长期相关性,多尺度相关性以及局部特性,完全可以利用一定的预测工具进行预测.本文通过小波变换,结合神经网络和遗传算法建立股票价格波动幅度预测模型,获得了比其它模型更高的预测精度,提出了平移小波变换克服了现有小波变换方式的预测边界问题.     

采用基于多相滤波的数字正交变换技术提取信号瞬时特征的方法

本文研究了通信信号瞬时特征的提取方法。采用中频直接采样、抽取和滤波的方法完成信号的正交分解,从而提取信号的瞬时包络和相位主值序列。利用信号相位去卷叠算法和线性规划法估计信号的去卷叠瞬时非线性相位,利用傅里叶变换的微分特性估计信号的瞬时频率。通过文中的方法可以有效估计信号的瞬时特征,将其运用于信号调制体制识别取得了较好的效果。     

基于幅度调制畸变Wiener模型的OOK辐射源指纹特征提取

通过分析生成On-Off Keying（OOK）信号的发射机系统的幅度调制畸变特性，阐明了OOK信号辐射源特征产生机理，建立了OOK辐射源的幅度调制畸变特性的Wiener模型，并根据信号模型应用差分进化算法完成OOK幅度畸变特性参数的估计，从而构建辐射源指纹特征完成对OOK信号辐射源的识别。仿真试验和实际数据测试表明，该算法具备OOK辐射源指纹特征提取和识别能力，对实测数据中4个OOK辐射源识别率为93%，优于基于暂态幅度特征的提取方法。     

基于小波变换的去噪技术在数字图像边缘识别中的应用

小波变换是空间（时间）和频率的局部变换,因而能有效地对数字图像去噪,并从数字图像中提取局部信息。本文介绍了一种将基于小波变换的去噪技术应用于数字图像边缘识别中去的方法．通过matlab 7．0平台仿真实现,实验证明这种方法抗噪能力极强,提取的边缘定位精确,程序结构合理。     

人民币汇率预测研究——小波与混沌理论相结合视角

本文首先应用小波变换对人民币汇率序列进行分解,得到低频部分和高频部分;然后,对低、高频部分作进一步分析,以确认其都存在混沌特性;再应用混沌理论分别建立低、高频部分的预测模型,进行预测;最后应用小波理论对混沌模型预测的结果予以重构,实现对人民币汇率的预测.文章以人民币兑美元日汇率收益序列为例进行实证研究,结果表明,本文7的预测方法具有较高的精度和较大的应用前景.     

小波包与混沌理论相结合的人民币汇率预测方法研究

基于小波包变换和混沌理论提出了一种人民币汇率建模及其预测的方法。首先,应用小波包变换对人民币兑美元日汇率收益序列进行三层分解,得到从低频到高频八个频率成分的时序,并在此基础上作进一步分析,以确认它们都存在混沌特性;然后,应用混沌理论分别建立从低频到高频八个时序的预测模型,进行预测;最后,基于小波包理论对混沌模型预测的结果予以重构,实现对人民币兑美元日汇率收益序列的预测。与现有方法比较,结果表明该方法具有较高的精度,有极大的应用范围。     

基于小波变换的形状识别方法

<正> 在我国的改革开放中,金融改革始终是国内外关注的一个焦点。自1996年12月1日起,我国政府开始接受国际货币基金组织(IMF)协定第八条的义务,实行人民币经常项目下的可兑换。在此以前不久,我国政府已经开始了允许外资银行经营人民币业务的试点;同时,正在考虑和即将开始允许外国投资基金进入我国资本市场的试点。这些都表明了我国金融市场正在扩大对外开放的程度,也表示了政府对金融自由化与国际化所持的积极态度。 在我国的金融自由化与国际化进程中,资本市场(这里主要指证券市场)的对外开放是一个十分复杂和风险较大的问题。总体上,这里涉及到三个方面的问题:一是我国资本市场对外开放所应选择的入口和顺序;二是我国资本市场开放的制度障碍;三是我国资本市场对外开放的风险控制。     

利用Hilbert变换提取信号瞬时特征参数的问题研究

解析Hilbert变换利用其实部与虚部的关系,定义出任意时刻的瞬时频率、瞬时相位及瞬时幅度,因而工程中人们设法将其应用对实际信号的瞬时参数提取中。然而,在利用Hilbert变换提取瞬时特征参数的工程实现中存在一些问题,如何解决这些问题,特别是如何高精度提取瞬时频率特征参数问题是文中的研究重点。     

基于小波变换的数字通信信号识别

本文讨论商务英语教学中培养使用英语从事商务活动的内涵品质的重要性,阐述了培养从事商务活动的人员内涵品质不仅是商务英语学习的重要内容, 也是商务英语人才的必备的人文素质的观点,并提出了培养人文素质可运用的课堂活动及其原则。     

基于参量直方分布的数字信号调制识别

本文就美国针对中国产品采取特定产品保障措施第一案,从基本案情、裁决推理、裁决结果和最终结果作了归纳,并就该案的相关法律问题和潜在影响做出分析。     

基于MATLAB的数字低通滤波器的谐波检测系统研究

为有效克服滤波器中谐波检测系统的缺陷,本文设计出一种新型数字低通滤波器。在设计过程中分析了ip-iq谐波电流检测算法,并研制出谐波检测电路。实验结果验证了此低通滤波器的可靠性。     

三维小波变换结合运动补偿的视频编码器

对三雏小波变换结合运动补偿的视频压缩算法提出了改进方案。针对运动补偿提升（MCLIFT）框架的弱点，结合MPEG的特点，采用新的帧结构对视频序列进行帧间滤波去除时间冗余，再对每个帧在空间上进行小波分解并用SPIHT算法对小波系数进行编码。实验表明，此方法继承了MCLIFT框架的优点，同时又减少了时延和所需的帧缓存，而且这种与MPEG相似的帧结构能进一步降低码率，提高压缩比。     

小波分析在多传感器多目标跟踪的航迹相关算法中的应用

在多传感器多目标融合跟踪系统中,航迹关联是对目标进行连续跟踪最重要的关键技术。在融合中心,对多传感器获得的目标航迹数据进行航迹关联处理,判断哪些航迹数据源于同一个目标。利用小波分析的方法提取航迹信号的趋势项信息,再结合传统的航迹关联处理方法对这些趋势信号进行关联判决。仿真实验表明这种方法是可行的。     

基于同步压缩短时傅里叶变换的微型无人机识别

针对利用雷达微多普勒效应的微型无人机识别问题,提出了一种基于同步压缩短时傅里叶变换（Synchrosqueezing Short-Time Fourier Transform,SSTFT）的分类识别方法。首先对无人机的微多普勒回波信号进行SSTFT从而获得信号时频谱,然后对时频谱进行多维度特征提取获得回波信号的时频特征及频率变化特征,最后将所获得联合特征输入到支持向量机（Support Vector Machine,SVM）中进而实现无人机的分类识别。基于实际雷达数据的实验结果表明,所提无人机分类方法准确率可达到97.03%。