构造了基于小波系数的多变点检测算法,该算法可应用于非参数回归模型多变点检测.渚河水文时间序列实例分析结果表明,检测的结果与实际情况相符合.该方法不需要对时间序列做任何参数化的假定便能方便地检测出变点的位置,同时还能够给出变点个数的估计.

研究拼接图像配准问题，针对多幅相关图像进行无缝连接形成清晰图像难度大，为了提高图像拼接速度和精度，提出了一种新的小波变换的图像拼接算法。

波前功率谱密度（PSD）是反映高功率激光系统中光学元件中、高频信息的重要参数之一。介绍了利用波前位相信息计算功率谱密度的方法，提出对空域应用汉宁窗的方法抑制因波前数据的突然截断导致频域出现的吉布斯噪声。针对空域加汉宁窗后波前数据能量会因汉宁窗的权重变化而变化的情况，推导了加窗前后PSD的均方根(RMS)值间的比例关系。对高功率激光驱动器使用光学元件的PSD进行了计算，结果表明，采用汉宁窗的方法能抑制吉布斯噪声，通过数据修正的方法可修正汉宁窗的权重分布不同对PSD计算结果的影响。

基于连续小波变换的远程光纤干涉振动传感器时延估计方法

PWM初始生成1khz（可调）信号，通过定时器3设置采样频率为280khz（可调）对PWM方波进行采样，并对采样后序列进行FFT谐波分析，通过分析谐波频率计算出1次、3次和5次谐波的幅值，并通过串口打印出来。通过串口3和蓝牙通信，实现手机控制PWM输出频率。信号频率和采样频率的设置应服从采样定理。实验发现信号频率较低时（小于20khz）可以采集到完整的5次谐波。信号频率较大时（100khz左右）只能计算出1次谐波和3次谐波。如果提高采样频率，性能应该还会进一步提高。

关于表面波的抑制 在微带天线中，除了直接辐射之外，还可以激励表面波，从而产生轴向辐射。因此，在设计中必须给予考虑。这些表面波是TM型和TE型，它们传播到微带贴片之外的基片中。当沿微带贴片传播的准TEM波相速接近于表面波相速时，就出现了波间的强耦合。这类表面波耦合的最低频率确定了微带天线工作频率的上限。 最低次TM模的截止频率没有下限，高次模（TMn和TEn）的截止频率为 式中，c是真空中的光速；n=1，3，5，…（TEn模），或n = 2，4，6…（TMn模）。对于TE1模，以duroid（r = 2.32）和氧化铝（r = 10）为基片时，h / c（c为截止波长）的计算值分别为0.217和0.0833。因此，最低次TE模对于0.16cm厚的duroid基片，在约41GHz上可以激励起来，对于0.0635cm厚的氧化铝陶瓷基片，在约39GHz上可以激励起来。 由于TM0模的截止频率没有下限，所以，在开路微带天线上，总能激励到相当程度，甚至在介电常数较低而且非常薄的基片上，也能以近于光速的相速传播起来。计算表明，当h / 0 > 0.09（r  2.3的基片）和h / 0 > 0.03（r  10的基片）时，表面波的激励就相当可观了。因此，一般来说，在特定的应用中，如果按照上面的表面波抑制条件来选择基片，表面波的影响就可不必考虑。

文章提出了一种基于矩形贴片天线改进而成的具有陷波特性的超宽带天线。该天线采用微带线馈电，通过将矩形贴片改进成多边形贴片，并在天线地板上嵌入一个凹形槽改善天线的辐射特性，使之达到超宽带的特性，同时在天线贴片上嵌入一个T形槽线使其具有陷波特性。仿真和测试结果表明，该天线在3.1～10.6GHz频带范围内回波损耗小于-10dB，而在5.8 GHz的窄带范围内具有回波损耗大于-10dB的陷波特性。

为了提高脉搏波识别的准确率，提出改进的深度融合神经网络MIRNet2.首先，经过主波提取、划分周期和制作hdf5数据集等，获得Caffe可处理的数据集.其次，提出由Inception模块和残差模块构成的融合网络Inception-ResNet （IRNet），包含IRNet1、IRNet2和IRNet3.在此基础上，改进Inception模块、残差模块和池化模块，构造Modified Inception-ResNet （MIRNet），包含MIRNet1和MIRNet2.与本文其它神经网络相比，MIRNet2的分类性能最好，特异性、灵敏度和准确率分别达到87.85%、88.05%和87.84%，参数量和运算量也少于IRNet3.

针对滚动轴承故障振动信号的非平稳特征,提出了一种基于小波包和经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,简称EMD)的滚动轴承故障诊断方法。该方法用小波包对振动信号进行预处理,用Hilbert变换求重构信号的包络,采用EMD方法将包络信号分解为若干个IMF分量,让故障信息得到凸显,然后根据某个分量的频谱,判断滚动轴承的故障类型。实验结果表明,比传统的时频分析方法,该方法能够更有效地提取轴承故障特征,诊断轴承故障。

斜投影极化滤波是高频地波雷达(high-frequency surface wave radar,HFSWR)抑制干扰的有效方法。分析了干扰估计误差对斜投影极化滤波器性能的影响,指出多普勒处理后的电离层杂波较处理之前具有更高的干噪比,在距离-多普勒域处理可获得更佳的估计精度和干扰抑制效果。提出一种基于距离-多普勒域的电离层杂波极化抑制方法,并使用实测数据对其处理效果进行验证。对某HFSWR实验系统实际录取的数据处理结果表明,电离层杂波干扰得到有效抑制,信干比改善可达15dB以上。