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导师信息#华南理工大学研究生导师介绍#赵学智

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发表于 2020-1-30 14:57:51 | 显示全部楼层 |阅读模式
发明专利申请,代写全部材料。
导师姓名咨询QQ、微信:2544906素的衰减对QR算法收敛速度的影响,从本质上探明了这种QR算法的收敛特性。(4)提出了一种针对大型矩阵奇异值分解的双向收缩、多次分割的快速QR算法,该算法具有迭代次数少、迭代过程无停滞、收敛迅速等优点,对任何大型矩阵都可实现快速奇异值分解。(5)研究了直流分量、交流分量和噪声分量的奇异值在总奇异值向量中的分布特性,发现只要所构造的矩阵阶数足够大,则在由这三部分形成的混合信号的总奇异值向量中,代表这三部分的奇异值将作为单独的坐标被分离出来,并引入小波分析方法,建立了小波细节峰值和不同分量信号的奇异值的对应联系,进而实现了对原始信号中不同分量的有效分离。(6)研究了矩阵构造方式对SVD的信号处理效果的影响,从理论上分析了两种矩阵方式下SVD的信号分解特性以及它们所获得的分量信号之间的正交性、可叠加性和相移特性的差异。(7)发现了采用Hankel矩阵时SVD具有奇异性检测能力,并且进一步证明了SVD的奇异性检测具有小波变换所没有的两个独特优点:(1).证明了各SVD分量具有递增的消失矩(vanishingmoment),第n个SVD分量的消失矩阶数是n-1;(2).证明了所有SVD分量中指示奇异点位置的脉冲宽度始终保持不变,而且这个宽度由所构造的Hankel矩阵的列数决定。(8)提出了卷积小波包变换的定义,推导了其快速分解和重构算法,该算法克服了传统小波包变换时数据长度逐层减半而不利于故障诊断的缺点,不管分解多少层,每层各频道信号的长度始终保持与原始信号一致,极大地方便了信号后续处理,并基于此变换提出了一种新的信号消噪算法。(9)从理论上系统地研究了无显式表达小波基的参数表达形式,得到了多参数表达的无显式小波基的几类参数方程。(10)提出了一种无显式表达小波基在不同尺度下的离散生成算法,基于此算法分析了Daubechies小波系在不同尺度间的频带重叠情况。(11)从理论上系统地研究了基于高斯函数的小波系及其性质,得到了这一小波系高、低通滤波器的一种特殊关系,并提出了这一小波系的快速算法。(12)提出了一种小波神经网络参数的初始化方法,可以获得良好的网络初始参数,大大加快了网络的后续学习速度除此之外,还在奇异值曲率谱、SVD分量信号的形成方式与计算复杂度及适用范围、无显式表达小波基的自适应选择算法、小波尺度自适应选择算法、内积与卷积小波变换的信号处理效果差异分析与理论解释、自适应小波特征提取神经网络结构设计与学习算法等方面取得了一系列成果。近年来以第一作者在国际期刊《MechanicalSystemsandSignalProcessing》(SCI二区)、《DigitalSignalProcessing》(SCI三区)和国内相关领域最高级别期刊《电子学报》(2篇)、《机械工程学报》(8篇)、《振动工程学报》(3篇)等期刊上发表有关信号处理与故障诊断等方面的论文40多篇,其中被SCI和EI光盘版(Compendex)同时收录5篇、另被EI光盘版收录28篇,均为第一作者。所发表的论文至今已被同行研究者引用496篇次,其中期刊引用232篇次、博士学位论文引用58篇次、优秀硕士学位论文引用206篇次,单篇引用最高频次92篇次,另外还取得了两个关于SVD数值计算和SVD工程应用的软件著作权。
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