王其申
- 作品数：87 被引量：168H指数：8
- 供职机构：安庆师范学院物理与电气工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家教育部博士点基金安徽省高校省级自然科学研究项目更多>>
- 相关领域：理学建筑科学自动化与计算机技术一般工业技术更多>>
- 振动中的轴对称膜的差分离散模型及其验证
- 2010年
- 采用二阶中心差分格式,导出了作横振动的轴对称膜的差分离散模型。针对均匀膜的情况,通过数值计算,验证了这一离散模型的合理性。
- 王其申朱诵文刘全金
- 关键词：横振动
- 斯图姆—刘维尔问题特征函数第二类正交性
- 2008年
- 斯图姆—刘维尔型特征值问题中特征函数存在另外一类正交关系,就是:ba∫[p(x)y′m(x)y′n(x)+q(x)ym(x)yn(x)]dx+hym(a)yn(a)+Hym(b)yn(b)=0(m≠n),称此正交关系为第二类正交关系。采用直接积分法和利用特征值的变分表达式并应用变分原理给出了第二类正交关系的两种不同的证明。以杆的纵振动问题为例,阐明了斯图姆—刘维尔问题特征函数第二类正交关系的物理意义。
- 王其申章礼华
- 关键词：特征函数
- 一种新型Skew Tent映射的混沌混合优化算法被引量：18
- 2007年
- 针对已有的混沌优化算法几乎都是利用Logistic映射作为混沌序列发生器,而该混沌序列的概率密度函数呈两头多、中间少的切比雪夫型的分布性质,不利于搜索的效率和能力,为此,首先构造一种新型混沌映射序列发生器—Skew Tent映射并结合迭代优化特点加以改进,然后分析了它的混沌特性．其次,将改进的混沌映射与Alopex启发算法相结合,充分发挥Alopex算法的快速搜索能力和混沌优化全局寻优的特性,提出一种混沌混合优化算法,提高了算法的收敛速度和有效搜索全局最优解．最后,仿真算例验证了该算法的有效性和Skew Tent混沌映射的应用前景．
- 江善和王其申江巨浪
- 关键词：LOGISTIC映射SKEWTENT映射ALOPEX算法全局最优
- 消除噪声的一种变步长自适应滤波方法被引量：5
- 2004年
- 在电子系统中不可避免地会受到噪声的干扰。用固定参数的滤波器进行消除噪声有其缺陷,它对信号与噪声的先验知识需要得较多。本文讨论了用一种变步长自适应滤波器消除噪声的方法。实验仿真证明这种方法能有效地去除弱信号中的噪声。
- 李强王其申
- 关键词：自适应滤波LMS算法噪声
- LRC电路系统的对称性与守恒量被引量：1
- 2010年
- Lagrange力学在类力学系统中有着重要的应用,利用Lagrange方程,可用来处理一些类力学系统的问题。本文运用Lagrange方程处理LRC电路系统,通过引入群的无限小变换,可以获得该类力学系统的对称性和守恒量。
- 钱华峰王其申
- 关键词：对称性守恒量
- 非均匀圆膜轴对称振动的离散模型的振动反问题被引量：4
- 2011年
- 研究圆膜的振动反问题。首先,采用二阶中心差分格式,导出了圆膜做轴对称振动的差分离散模型。阐明了这一离散模型属于雅可比正系统,进而获得了该系统的振动定性性质。在此基础上,提出了周边固定或周边弹性支承膜的离散系统的模态反问题以及周边固定和周边弹性支承膜的离散系统的频率反问题。借助Jacobi矩阵反问题的已有成果,成功地求解了上述两个新的反问题。最后给出了反问题的三个计算实例,验证了反问题提法和解法的正确性。
- 王其申汪杨何敏钱华峰刘全金
- 关键词：轴对称振动反问题
- 基于小波-Radon变换的线性调频信号检测与参数估计被引量：11
- 2005年
- 线性调频信号(LFM)是一类应用广泛的非平稳信号。本文选取高斯线调频小波作为基函数,研究了基于小波-Radon变换的线性调频信号检测与参数估计的基本方法,然后提出了基于小波-Radon变换的多分量LFM信号检测与参数估计的算法。计算机仿真实验结果验证了该算法的有效性。
- 李强王其申
- 关键词：信息处理技术参数估计LFM信号
- 一类非线性斯图谟-刘维尔方程两点边值问题解的存在性被引量：2
- 2013年
- 本文讨论了如下非线性斯图谟-刘维尔方程的第一边值问题解的存在性,其中p(x)在区间[0,1]上是x的分段常数.
- 陈健沈娟王其申
- 关键词：边值问题分段函数
- 把分布参数系统等效成集中参数系统的两种方法被引量：2
- 2001年
- 以圆膜的横振动为例 ,讨论了把具有分布参数的振动系统等效成具有集中参数的振动系数的两种方法 :一是通过对动能的等效来求得等效质量 ,然后再求得等效弹性系数 [1] ;二是通过对位能的等效来求得等效弹性系数 ,然后再求等效质量。结果表明 。
- 王其申
- 关键词：弹性体分布参数系统集中参数系统横振动
- 1／f分形噪声的一种多尺度Kalman滤波方法被引量：7
- 2007年
- 针对淹没在1／f分形噪声中的有用信号恢复问题,提出了一种基于小波变换与Kalman滤波的多尺度滤波算法。首先将带有1／f分形噪声的信号分解成多尺度的子带信号,通过小波变换对1／f分形噪声的白化作用,消除了1／f分形噪声的自相似性和长程相关性。然后在小波域内,利用Kalman滤波实现了噪声和有用信号的分离,估计出了各子带中的有用信号。最后进行小波重构,较好地恢复出淹没在1／f分形噪声中的有用信号。仿真实验表明,使用多尺度Kalman滤波器能有效地抑制分形噪声,显著地提高了信噪比。
- 李强王其申
- 关键词：图像处理KALMAN滤波小波变换自相似性
