Adaptive Short-Time Fractional Fourier Trans-form Based on Minimum Information Entropy

来源 :北京理工大学学报:英文版 | 被引量 : 0次 | 上传用户:dgsbs
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Traditional short-time fractional Fourier transform(STFrFT)has a single and fixed window function,which can not be adjusted adaptively according to the characteristics of fre-quency and frequency change rate.In order to overcome the shortcomings,the STFrF
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利用演化算符作泰勒展开,作用于初态的信息上;使用湮灭算符和其所产生的算符,作用在单比特态上,使一维量子点阵列自旋链上的多比特态量子信息实现完美传输;通过计算初态演化到末态的概率幅,使保真度达到1时实现信息完美传输.结果表明:当相邻量子点之间的交换相互作用和自旋链长度都相同时,保真度传输的比特越大,传输时间越短.
The uncertainty principle proposed by German physicist Heisenberg in 1927 is a basic principle of quantum mechanics and signal processing.Since linear canonical transformation has been widely used in various fields of signal processing recently and Heisen
Fractional differential equations and systems are gradually becoming an essential ap-proach to real world applications in science and engineering technology.The boundary value prob-lems of the fractional differential equations and systems were investigate
An uncertainty principle(UP),which offers information about a signal and its Fourier transform in the time-frequency plane,is particularly powerful in mathematics,physics and signal processing community.Under the polar coordinate form of quaternion-valued
使用残差神经网络(residual neural network,RNN)算法对斯隆数字巡天(Sloan digital sky survey,SDSS)提供的天体伪彩色图片进行分类,直接从图像中获得特征.使用带有光谱信息的星系与恒星图片作为训练集和测试集.经过训练,在测试集上的准确率达到98.23%,召回率达到98.80%.这表明:RNN可以实现对星系和恒星图像的精确分类,分类器给出的恒星-星系概率是有效的,可用于分类可靠度评估;还可以尝试将此分类器应用到未来巡天中,进一步测试其性能.
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选取人类活动影响较小的三江源地区,利用多源遥感数据,结合最小二乘法与模糊聚类法开展大数据统计分析,探索自然因素对河流断面形状空间变异的影响.结果表明:在所有影响因素中,流域面积是驱动河流断面形状变化最主要的影响因素,随着断面控制流域面积的增加,上游"窄-深"型河道渐变为下游"宽-浅"型河道;土壤孔隙高、粉粒含量大、断面位置坡度高、植被盖度低的地理环境更利于抛物线型河流断面的形成;断面形状拟合参数(
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