德州企業(yè)網(wǎng)站建設(shè)要素,深圳建站哪家專(zhuān)業(yè),seo自學(xué)教程推薦,大學(xué)網(wǎng)站建設(shè)管理辦法信息化?作者簡(jiǎn)介#xff1a;熱愛(ài)科研的Matlab仿真開(kāi)發(fā)者#xff0c;擅長(zhǎng)數(shù)據(jù)處理、建模仿真、程序設(shè)計(jì)、完整代碼獲取、論文復(fù)現(xiàn)及科研仿真。#x1f34e; 往期回顧關(guān)注個(gè)人主頁(yè)#xff1a;Matlab科研工作室#x1f34a;個(gè)人信條#xff1a;格物致知,完整Matlab代碼及仿真咨詢(xún)…?作者簡(jiǎn)介熱愛(ài)科研的Matlab仿真開(kāi)發(fā)者擅長(zhǎng)數(shù)據(jù)處理、建模仿真、程序設(shè)計(jì)、完整代碼獲取、論文復(fù)現(xiàn)及科研仿真。 往期回顧關(guān)注個(gè)人主頁(yè)Matlab科研工作室個(gè)人信條格物致知,完整Matlab代碼及仿真咨詢(xún)內(nèi)容私信。內(nèi)容介紹一、引言在工程實(shí)踐與科學(xué)研究中大量非平穩(wěn)信號(hào)如機(jī)械振動(dòng)信號(hào)、語(yǔ)音信號(hào)、生物醫(yī)學(xué)信號(hào)等均包含多個(gè)具有時(shí)變瞬時(shí)頻率Instantaneous Frequency, IF的成分。這類(lèi)信號(hào)的顯著特征是各成分的IF并非完全獨(dú)立變化而是存在比例關(guān)系或共同的時(shí)變趨勢(shì)——例如語(yǔ)音信號(hào)中泛音的IF是基音的整數(shù)倍機(jī)械振動(dòng)信號(hào)中各諧波成分的IF與軸轉(zhuǎn)速同步變化生物醫(yī)學(xué)信號(hào)如心電、呼吸信號(hào)的IF也受生理機(jī)制約束呈現(xiàn)協(xié)同變化規(guī)律。時(shí)頻表示Time-Frequency Representation, TFR是分析非平穩(wěn)信號(hào)的核心工具但傳統(tǒng)方法存在明顯局限短時(shí)傅里葉變換STFT、小波變換WT的時(shí)頻分辨率受不確定性原理限制難以精準(zhǔn)刻畫(huà)時(shí)變IF維格納-威利分布WVD則受交叉項(xiàng)干擾嚴(yán)重?zé)o法有效分離多成分信號(hào)的時(shí)頻特征。為解決這一問(wèn)題參數(shù)化時(shí)頻變換方法應(yīng)運(yùn)而生其核心優(yōu)勢(shì)在于通過(guò)信號(hào)相關(guān)的參數(shù)化核函數(shù)適配IF的時(shí)變特性提升TFR的能量集中度。參數(shù)化重采樣時(shí)頻變換Parameterized Resampling Time-Frequency Transform, PRTF Transform作為參數(shù)化方法的重要分支創(chuàng)新性地引入?yún)?shù)化重采樣函數(shù)通過(guò)構(gòu)建時(shí)變/時(shí)不變重采樣算子消除IF變化并重新定位IF位置實(shí)現(xiàn)多成分信號(hào)TFR能量集中度的同步提升。其中利用多成分檢測(cè)IF共享趨勢(shì)與遞歸逼近核參數(shù)是該方法的核心邏輯直接決定了重采樣算子的適配精度與最終時(shí)頻分析效果。二、核心基礎(chǔ)參數(shù)化重采樣時(shí)頻變換的核心框架2.1 核心思想PRTF變換的核心思路源于廣義參數(shù)化時(shí)頻變換GPTF Transform通過(guò)引入?yún)?shù)化核函數(shù)定義重采樣規(guī)則將原始非平穩(wěn)信號(hào)的時(shí)變IF映射為平穩(wěn)的“等效頻率”再通過(guò)常規(guī)時(shí)頻分析方法如STFT獲得高分辨率TFR。具體而言重采樣過(guò)程可抵消各成分IF的時(shí)變特性使原本分散的時(shí)頻能量聚焦于固定頻率位置從而實(shí)現(xiàn)多成分信號(hào)的清晰分離。2.2 參數(shù)化核函數(shù)與重采樣算子參數(shù)化核函數(shù)是PRTF變換的核心載體用于描述重采樣時(shí)間與原始時(shí)間的映射關(guān)系其形式直接決定重采樣效果的優(yōu)劣。針對(duì)不同類(lèi)型信號(hào)的IF變化規(guī)律典型核函數(shù)包括多項(xiàng)式函數(shù)適配平滑時(shí)變IF、傅里葉級(jí)數(shù)適配周期性時(shí)變IF等?；诤撕瘮?shù)可構(gòu)建兩類(lèi)重采樣算子時(shí)變重采樣算子用于適配各成分IF的共同時(shí)變趨勢(shì)通過(guò)動(dòng)態(tài)調(diào)整重采樣比例抵消IF的時(shí)間依賴(lài)性時(shí)不變重采樣算子用于校準(zhǔn)各成分IF的比例關(guān)系將多成分的共享趨勢(shì)標(biāo)準(zhǔn)化為固定頻率間隔提升TFR的可讀性。兩類(lèi)算子的協(xié)同作用可實(shí)現(xiàn)“同步抵消多成分IF時(shí)變性”的目標(biāo)解決傳統(tǒng)方法難以同時(shí)適配多個(gè)時(shí)變成分的痛點(diǎn)。而算子性能的關(guān)鍵在于核參數(shù)能否精準(zhǔn)匹配IF的共享趨勢(shì)——這就需要建立基于多成分信息的核參數(shù)估計(jì)方法。三、關(guān)鍵技術(shù)基于多成分的IF共享趨勢(shì)檢測(cè)IF共享趨勢(shì)的本質(zhì)是多成分IF之間存在確定性關(guān)聯(lián)如線性比例、冪次關(guān)系、周期性同步等。傳統(tǒng)參數(shù)化方法多依賴(lài)單成分IF估計(jì)進(jìn)行核參數(shù)校準(zhǔn)易受噪聲干擾且無(wú)法利用成分間的協(xié)同信息PRTF變換通過(guò)融合多成分的時(shí)頻特征實(shí)現(xiàn)共享趨勢(shì)的穩(wěn)健檢測(cè)具體流程如下3.1 多成分時(shí)頻特征初步提取首先采用低分辨率時(shí)頻方法如STFT對(duì)原始信號(hào)進(jìn)行初步分析獲得各成分的粗略時(shí)頻分布。通過(guò)閾值分割、連通域標(biāo)記等方法提取各成分的時(shí)頻脊線Ridge Line——時(shí)頻脊線對(duì)應(yīng)IF隨時(shí)間的變化軌跡是刻畫(huà)IF特性的核心載體。此時(shí)提取的脊線可能受噪聲干擾存在波動(dòng)但可反映多成分IF的大致變化規(guī)律。3.2 共享趨勢(shì)的關(guān)聯(lián)性度量與驗(yàn)證基于初步提取的多成分IF軌跡構(gòu)建關(guān)聯(lián)性度量指標(biāo)量化成分間的趨勢(shì)協(xié)同性。常用指標(biāo)包括相關(guān)性系數(shù)衡量IF軌跡之間的線性相關(guān)程度適用于線性比例型共享趨勢(shì)互信息刻畫(huà)IF軌跡之間的非線性依賴(lài)關(guān)系適用于復(fù)雜非線性共享趨勢(shì)同步誤差計(jì)算不同成分IF相對(duì)于某一基準(zhǔn)軌跡的偏差偏差的統(tǒng)計(jì)穩(wěn)定性驗(yàn)證共享趨勢(shì)的存在性。例如在機(jī)械振動(dòng)信號(hào)中各諧波成分的IF應(yīng)與軸轉(zhuǎn)速同步變化其相對(duì)于轉(zhuǎn)速的比例系數(shù)階次應(yīng)保持恒定通過(guò)驗(yàn)證各成分IF與轉(zhuǎn)速軌跡的同步誤差穩(wěn)定性即可確認(rèn)“與轉(zhuǎn)速同步”的共享趨勢(shì)。3.3 共享趨勢(shì)的數(shù)學(xué)建模針對(duì)驗(yàn)證后的共享趨勢(shì)建立數(shù)學(xué)模型進(jìn)行量化描述。若共享趨勢(shì)為線性比例關(guān)系可表示為 ( f_{i}(t) k_{i} cdot f_{0}(t) )其中 ( f_{i}(t) ) 為第i個(gè)成分的IF( f_{0}(t) ) 為基準(zhǔn)IF( k_{i} ) 為恒定比例系數(shù)若為周期性共享趨勢(shì)可采用傅里葉級(jí)數(shù)建模 ( f_{i}(t) sum_{n0}^{N} a_{in} cdot cos(nomega t) b_{in} cdot sin(nomega t) )其中 ( omega ) 為共同角頻率若為平滑非線性趨勢(shì)可采用多項(xiàng)式模型 ( f_{i}(t) sum_{m0}^{M} c_{im} cdot t^{m} )。該模型將作為核參數(shù)估計(jì)的約束條件縮小參數(shù)搜索空間。四、核心算法核參數(shù)的遞歸逼近方法核參數(shù)的精準(zhǔn)估計(jì)是PRTF變換的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。遞歸逼近方法通過(guò)“初始化-迭代優(yōu)化-收斂驗(yàn)證”的閉環(huán)流程利用多成分IF共享趨勢(shì)的約束信息逐步修正核參數(shù)最終實(shí)現(xiàn)參數(shù)與信號(hào)特性的精準(zhǔn)匹配。其核心優(yōu)勢(shì)在于無(wú)需先驗(yàn)知識(shí)即可動(dòng)態(tài)適配IF的時(shí)變特性且計(jì)算效率高于全局優(yōu)化方法。4.1 核參數(shù)初始化基于共享趨勢(shì)的數(shù)學(xué)模型初始化核參數(shù)的初始值。例如若共享趨勢(shì)為“與基準(zhǔn)IF線性比例”且核函數(shù)采用多項(xiàng)式形式 ( phi(t; heta) heta_{0} heta_{1}t heta_{2}t^{2} )其中 ( heta [ heta_{0}, heta_{1}, heta_{2}] ) 為核參數(shù)向量則根據(jù)初步提取的基準(zhǔn)IF軌跡 ( f_{0}(t) )通過(guò)最小二乘法擬合獲得參數(shù)初始值 ( heta^{(0)} )。初始化階段需保證參數(shù)值處于合理范圍避免迭代過(guò)程陷入局部最優(yōu)。4.2 迭代優(yōu)化基于多成分能量集中度的參數(shù)更新以“多成分TFR能量集中度最大化”為優(yōu)化目標(biāo)構(gòu)建目標(biāo)函數(shù)。能量集中度可通過(guò)時(shí)頻分布的熵值熵值越小能量越集中、峰值信噪比等指標(biāo)量化。針對(duì)當(dāng)前核參數(shù) ( heta^{(k)} )執(zhí)行以下步驟構(gòu)建重采樣算子根據(jù)核參數(shù) ( heta^{(k)} ) 計(jì)算重采樣時(shí)間映射關(guān)系 ( t phi(t; heta^{(k)}) )對(duì)原始信號(hào)進(jìn)行重采樣時(shí)頻分析與能量評(píng)估對(duì)重采樣后的信號(hào)進(jìn)行STFT等時(shí)頻分析提取各成分的TFR計(jì)算多成分整體能量集中度指標(biāo) ( J( heta^{(k)}) )參數(shù)梯度下降更新計(jì)算目標(biāo)函數(shù) ( J( heta) ) 關(guān)于參數(shù) ( heta ) 的梯度 ( abla J( heta^{(k)}) )采用梯度下降法更新參數(shù)( heta^{(k1)} heta^{(k)} - eta cdot abla J( heta^{(k)}) )其中 ( eta ) 為學(xué)習(xí)率控制迭代步長(zhǎng)共享趨勢(shì)約束驗(yàn)證檢查更新后參數(shù)對(duì)應(yīng)的重采樣算子是否滿足多成分IF的共享趨勢(shì)如同步誤差是否在允許范圍內(nèi)若不滿足則調(diào)整參數(shù)更新方向確保迭代過(guò)程符合信號(hào)物理特性。4.3 收斂驗(yàn)證與終止條件迭代過(guò)程中持續(xù)計(jì)算相鄰兩次迭代的參數(shù)差值 ( Delta heta | heta^{(k1)} - heta^{(k)}| ) 與目標(biāo)函數(shù)差值 ( Delta J |J( heta^{(k1)}) - J( heta^{(k)})| )。當(dāng) ( Delta heta leq epsilon_1 ) 且 ( Delta J leq epsilon_2 )( epsilon_1, epsilon_2 ) 為預(yù)設(shè)閾值時(shí)認(rèn)為參數(shù)已收斂停止迭代否則繼續(xù)更新參數(shù)直至滿足條件。收斂后的參數(shù) ( heta^* ) 即為最優(yōu)核參數(shù)可用于構(gòu)建最終的重采樣算子。五、優(yōu)勢(shì)與應(yīng)用價(jià)值5.1 技術(shù)優(yōu)勢(shì)多成分協(xié)同適配通過(guò)IF共享趨勢(shì)檢測(cè)融合多成分信息提升核參數(shù)估計(jì)的穩(wěn)健性避免單成分分析的噪聲敏感性高時(shí)頻分辨率遞歸逼近的核參數(shù)可精準(zhǔn)匹配IF時(shí)變特性重采樣后信號(hào)的TFR能量集中度顯著提升優(yōu)于傳統(tǒng)固定核方法廣泛適用性支持多項(xiàng)式、傅里葉級(jí)數(shù)等多種核函數(shù)形式可適配線性、非線性、周期性等不同類(lèi)型的IF共享趨勢(shì)高效性遞歸迭代流程無(wú)需全局搜索計(jì)算復(fù)雜度與固定核時(shí)頻方法處于同一量級(jí)便于工程實(shí)現(xiàn)。5.2 應(yīng)用場(chǎng)景該方法已在多個(gè)領(lǐng)域展現(xiàn)出實(shí)用價(jià)值在機(jī)械故障診斷中可精準(zhǔn)提取振動(dòng)信號(hào)中與轉(zhuǎn)速同步的諧波成分實(shí)現(xiàn)早期故障特征識(shí)別在語(yǔ)音處理中通過(guò)捕捉基音與泛音的IF共享趨勢(shì)提升語(yǔ)音編碼與降噪性能在生物醫(yī)學(xué)工程中可分離心電信號(hào)中不同生理成分的時(shí)頻特征輔助疾病診斷。六、總結(jié)與展望參數(shù)化重采樣時(shí)頻變換通過(guò)“多成分IF共享趨勢(shì)檢測(cè)-核參數(shù)遞歸逼近”的核心邏輯有效解決了非平穩(wěn)多成分信號(hào)時(shí)頻分析中分辨率低、能量分散的關(guān)鍵問(wèn)題。其創(chuàng)新點(diǎn)在于充分利用多成分間的協(xié)同信息將共享趨勢(shì)轉(zhuǎn)化為核參數(shù)估計(jì)的約束條件通過(guò)遞歸迭代實(shí)現(xiàn)參數(shù)的動(dòng)態(tài)適配為復(fù)雜非平穩(wěn)信號(hào)的精準(zhǔn)分析提供了有效手段。未來(lái)研究方向可聚焦于一是拓展核函數(shù)類(lèi)型適配更復(fù)雜的非線性IF共享趨勢(shì)二是優(yōu)化遞歸迭代算法提升參數(shù)收斂速度與噪聲魯棒性三是結(jié)合深度學(xué)習(xí)方法實(shí)現(xiàn)共享趨勢(shì)檢測(cè)與核參數(shù)估計(jì)的端到端優(yōu)化進(jìn)一步拓展方法的適用范圍與工程實(shí)用性。?? 運(yùn)行結(jié)果 參考文獻(xiàn)[1] 弗雷德里克?J?哈里斯,哈里斯,王霞,等.通信系統(tǒng)中的多采樣率信號(hào)處理[M].西安交通大學(xué)出版社,2008.[2] 荊丹,王俊.基于粒子濾波理論的雷達(dá)多目標(biāo)TBD檢測(cè)[J].雷達(dá)科學(xué)與技術(shù), 2008, 006(001):48-51,55.[3] 劉震.高斯和粒子濾波的弱小目標(biāo)檢測(cè)前跟蹤算法[J].計(jì)算機(jī)與數(shù)字工程, 2019, 47(9):6.DOI:CNKI:SUN:JSSG.0.2019-09-017. 部分代碼 部分理論引用網(wǎng)絡(luò)文獻(xiàn)若有侵權(quán)聯(lián)系博主刪除 關(guān)注我領(lǐng)取海量matlab電子書(shū)和數(shù)學(xué)建模資料團(tuán)隊(duì)擅長(zhǎng)輔導(dǎo)定制多種科研領(lǐng)域MATLAB仿真助力科研夢(mèng) 各類(lèi)智能優(yōu)化算法改進(jìn)及應(yīng)用生產(chǎn)調(diào)度、經(jīng)濟(jì)調(diào)度、裝配線調(diào)度、充電優(yōu)化、車(chē)間調(diào)度、發(fā)車(chē)優(yōu)化、水庫(kù)調(diào)度、三維裝箱、物流選址、貨位優(yōu)化、公交排班優(yōu)化、充電樁布局優(yōu)化、車(chē)間布局優(yōu)化、集裝箱船配載優(yōu)化、水泵組合優(yōu)化、解醫(yī)療資源分配優(yōu)化、設(shè)施布局優(yōu)化、可視域基站和無(wú)人機(jī)選址優(yōu)化、背包問(wèn)題、 風(fēng)電場(chǎng)布局、時(shí)隙分配優(yōu)化、 最佳分布式發(fā)電單元分配、多階段管道維修、 工廠-中心-需求點(diǎn)三級(jí)選址問(wèn)題、 應(yīng)急生活物質(zhì)配送中心選址、 基站選址、 道路燈柱布置、 樞紐節(jié)點(diǎn)部署、 輸電線路臺(tái)風(fēng)監(jiān)測(cè)裝置、 集裝箱調(diào)度、 機(jī)組優(yōu)化、 投資優(yōu)化組合、云服務(wù)器組合優(yōu)化、 天線線性陣列分布優(yōu)化、CVRP問(wèn)題、VRPPD問(wèn)題、多中心VRP問(wèn)題、多層網(wǎng)絡(luò)的VRP問(wèn)題、多中心多車(chē)型的VRP問(wèn)題、 動(dòng)態(tài)VRP問(wèn)題、雙層車(chē)輛路徑規(guī)劃2E-VRP、充電車(chē)輛路徑規(guī)劃EVRP、油電混合車(chē)輛路徑規(guī)劃、混合流水車(chē)間問(wèn)題、 訂單拆分調(diào)度問(wèn)題、 公交車(chē)的調(diào)度排班優(yōu)化問(wèn)題、航班擺渡車(chē)輛調(diào)度問(wèn)題、選址路徑規(guī)劃問(wèn)題、港口調(diào)度、港口岸橋調(diào)度、停機(jī)位分配、機(jī)場(chǎng)航班調(diào)度、泄漏源定位 機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)時(shí)序、回歸、分類(lèi)、聚類(lèi)和降維2.1 bp時(shí)序、回歸預(yù)測(cè)和分類(lèi)2.2 ENS聲神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)序、回歸預(yù)測(cè)和分類(lèi)2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量機(jī)系列時(shí)序、回歸預(yù)測(cè)和分類(lèi)2.4 CNN|TCN|GCN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系列時(shí)序、回歸預(yù)測(cè)和分類(lèi)2.5 ELM/KELM/RELM/DELM極限學(xué)習(xí)機(jī)系列時(shí)序、回歸預(yù)測(cè)和分類(lèi)2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU門(mén)控神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)序、回歸預(yù)測(cè)和分類(lèi)2.7 ELMAN遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)序、回歸預(yù)測(cè)和分類(lèi)2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/長(zhǎng)短記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系列時(shí)序、回歸預(yù)測(cè)和分類(lèi)2.9 RBF徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)序、回歸預(yù)測(cè)和分類(lèi)2.10 DBN深度置信網(wǎng)絡(luò)時(shí)序、回歸預(yù)測(cè)和分類(lèi)2.11 FNN模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)序、回歸預(yù)測(cè)2.12 RF隨機(jī)森林時(shí)序、回歸預(yù)測(cè)和分類(lèi)2.13 BLS寬度學(xué)習(xí)時(shí)序、回歸預(yù)測(cè)和分類(lèi)2.14 PNN脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)2.15 模糊小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)和分類(lèi)2.16 時(shí)序、回歸預(yù)測(cè)和分類(lèi)2.17 時(shí)序、回歸預(yù)測(cè)預(yù)測(cè)和分類(lèi)2.18 XGBOOST集成學(xué)習(xí)時(shí)序、回歸預(yù)測(cè)預(yù)測(cè)和分類(lèi)2.19 Transform各類(lèi)組合時(shí)序、回歸預(yù)測(cè)預(yù)測(cè)和分類(lèi)方向涵蓋風(fēng)電預(yù)測(cè)、光伏預(yù)測(cè)、電池壽命預(yù)測(cè)、輻射源識(shí)別、交通流預(yù)測(cè)、負(fù)荷預(yù)測(cè)、股價(jià)預(yù)測(cè)、PM2.5濃度預(yù)測(cè)、電池健康狀態(tài)預(yù)測(cè)、用電量預(yù)測(cè)、水體光學(xué)參數(shù)反演、NLOS信號(hào)識(shí)別、地鐵停車(chē)精準(zhǔn)預(yù)測(cè)、變壓器故障診斷圖像處理方面圖像識(shí)別、圖像分割、圖像檢測(cè)、圖像隱藏、圖像配準(zhǔn)、圖像拼接、圖像融合、圖像增強(qiáng)、圖像壓縮感知 路徑規(guī)劃方面旅行商問(wèn)題TSP、車(chē)輛路徑問(wèn)題VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等、無(wú)人機(jī)三維路徑規(guī)劃、無(wú)人機(jī)協(xié)同、無(wú)人機(jī)編隊(duì)、機(jī)器人路徑規(guī)劃、柵格地圖路徑規(guī)劃、多式聯(lián)運(yùn)運(yùn)輸問(wèn)題、 充電車(chē)輛路徑規(guī)劃EVRP、 雙層車(chē)輛路徑規(guī)劃2E-VRP、 油電混合車(chē)輛路徑規(guī)劃、 船舶航跡規(guī)劃、 全路徑規(guī)劃規(guī)劃、 倉(cāng)儲(chǔ)巡邏 無(wú)人機(jī)應(yīng)用方面無(wú)人機(jī)路徑規(guī)劃、無(wú)人機(jī)控制、無(wú)人機(jī)編隊(duì)、無(wú)人機(jī)協(xié)同、無(wú)人機(jī)任務(wù)分配、無(wú)人機(jī)安全通信軌跡在線優(yōu)化、車(chē)輛協(xié)同無(wú)人機(jī)路徑規(guī)劃 通信方面?zhèn)鞲衅鞑渴饍?yōu)化、通信協(xié)議優(yōu)化、路由優(yōu)化、目標(biāo)定位優(yōu)化、Dv-Hop定位優(yōu)化、Leach協(xié)議優(yōu)化、WSN覆蓋優(yōu)化、組播優(yōu)化、RSSI定位優(yōu)化、水聲通信、通信上傳下載分配 信號(hào)處理方面信號(hào)識(shí)別、信號(hào)加密、信號(hào)去噪、信號(hào)增強(qiáng)、雷達(dá)信號(hào)處理、信號(hào)水印嵌入提取、肌電信號(hào)、腦電信號(hào)、信號(hào)配時(shí)優(yōu)化、心電信號(hào)、DOA估計(jì)、編碼譯碼、變分模態(tài)分解、管道泄漏、濾波器、數(shù)字信號(hào)處理傳輸分析去噪、數(shù)字信號(hào)調(diào)制、誤碼率、信號(hào)估計(jì)、DTMF、信號(hào)檢測(cè)電力系統(tǒng)方面微電網(wǎng)優(yōu)化、無(wú)功優(yōu)化、配電網(wǎng)重構(gòu)、儲(chǔ)能配置、有序充電、MPPT優(yōu)化、家庭用電 元胞自動(dòng)機(jī)方面交通流 人群疏散 病毒擴(kuò)散 晶體生長(zhǎng) 金屬腐蝕 雷達(dá)方面卡爾曼濾波跟蹤、航跡關(guān)聯(lián)、航跡融合、SOC估計(jì)、陣列優(yōu)化、NLOS識(shí)別 車(chē)間調(diào)度零等待流水車(chē)間調(diào)度問(wèn)題NWFSP、置換流水車(chē)間調(diào)度問(wèn)題PFSP、混合流水車(chē)間調(diào)度問(wèn)題HFSP、零空閑流水車(chē)間調(diào)度問(wèn)題NIFSP、分布式置換流水車(chē)間調(diào)度問(wèn)題 DPFSP、阻塞流水車(chē)間調(diào)度問(wèn)題BFSP