沙漠地带的随机噪声使沙漠地震记录中的有效信号很大程度上被淹没。针对此问题，提出将自适应噪声
辅助的集合经验模态分解方法(CEEMDAN: Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive
Noise)与鲁棒标准正交子空间方法 (ＲOSL: Ｒobust Orthonormal Subspace Learning) 有效融合。首先利用
CEEMDAN 算法对沙漠地震数据进行分解，将分解得到的所有模态拼成一幅新记录，并对其进行低秩分解，再
将得到的稀疏部分中每道的所有模态重新叠加获得去噪结果。二者相结合，不仅解决了单一的低秩处理对沙
漠地震数据效果不明显的问题，同时也规避了要对 CEEMDAN 算法分解得到的模态进行取舍的难题。模拟实
验和实际数据处理表明，该算法压制低频随机噪声具有明显的优势，同时对有效信号的保幅均能保证在 85%
以上，对实际数据中面波的压制也相对比较彻底。

 为提高计算鬼成像过程的整体效率和成像质量，提出应用图像处理中准最优变换的离散余弦变换

DCT(Discrete Cosine Transform)，实现对目标物体在低采样率下的鬼成像高质量图像重构。通过二维 DCT 矩阵

作为鬼成像探测矩阵，用简单乘法实现目标物体二维变换，将图像的低频信息集中在桶探测值矩阵左上角区
域。仿真和实验结果表明，基于二维 DCT 鬼成像目标重构较一维 DCT 和 Hadamard 变换，目标重构质量更高，
需要快速成像时只要 12． 5%的采样率就基本可以恢复目标。该方法实现对目标物体在低采样率下的鬼成像高
质量目标重构，便于鬼成像推广和实用化。

 准循环低密度奇偶校验卷积 (QC-LDPC-C: Quasi-Cyclic Low Density Parity-Check Convolutional)码其校验
矩阵的构造需避免 4 环，且不考虑结构特点的直接构造会使构造的计算复杂度呈指数增长。为此，提出
QC-LDPC-C码的基于子矩阵偏移量周期性填充的构造方法。该方法利用基校验矩阵的周期性，首先填充基校
验矩阵中确定的子矩阵部分，以实现快速编码，而后在基校验矩阵的随机子矩阵的构造中采用子矩阵偏移量的
优化选择，使每次位置选择并周期性填充后获得的矩阵能满足无 4 环的扩展矩阵结构，得到扩展后无4 环的基
校验矩阵，从而令扩展后的校验矩阵的围长至少为 6。将具有不同参数的 LDPC-C 码与基于该方法构造的
QC-LDPC-C码进行测试和比较，实验结果表明，后者可获得较好的译码性能，同时编译码复杂度较低。

为降低正交频分复用(OFDM: Orthogonal Frequency Division Multiplexing)信号的峰均功率比(PAPＲ: Peak
Average Power Ｒatio)过高对系统产生的危害，提出将最小二乘估计方法(LS: Least Square Estimation)融合到凸
集映射的星座图扩展技术中(ACE-POCS: Active Constellation Extension-Projected Onto Convex Sets)，得到了一种
新算法(LS-ACE-POCS: Least Square Estimation of Active Constellation Extension-Projected Onto Convex Sets)。该算
法采用最小二乘估计算出一个最优因子，并将最优因子与消峰信号相乘，产生新的消峰信号，从而经过 1 次迭
代便可与传统 ACE-POCS 算法 10 次迭代相媲美。由 Matlab 仿真结果可知，在相同的仿真环境下，该算法经过
一次迭代比传统算法第 10 次迭代的 PAPＲ 低 0． 223 dB，并且其误码率性能稍微优异于传统算法，同时大大降
低了系统的复杂度。

传统的认知无线电(CＲ: Cognitive Ｒadio)优化算法大多是在牺牲认知用户带宽和数据传输率的前提下实
现频谱池干扰抑制的。为进一步提高频谱利用率，提出了基于禁忌搜索的优化算法。该算法采用禁忌搜索获
得产生最小 ICI(Inter-Carrier Interference)的最优小波滤波器。仿真结果表明，将该算法与屏蔽相邻子载波算
法、最佳失效子载波算法和基于遗传算法的 ICI 抑制算法相比较，该优化算法能更好地减少系统 ICI 能量，改
善系统 BEＲ(Bit Error Ｒate)。而且，该优化算法不会占用认知用户带宽，也不用牺牲认知用户数据传输率。

为解决 32 位 MCU(Microcontroller Unit)与直流调速器的通讯问题，提出一种基于 Modbus 总线协议的通
讯方法以及实现过程。其中 32 位 MCU 选用 STM32F103 芯片并作为通讯主机，直流调速器选用 ETD DC790P
并作为通讯从机。该方法可以实现一主机多从机的通讯结构，实现一个 32 位 MCU 主机与多个直流调速器从
机通讯。主机通过协议发送指令给从机，从机接到指令做出动作并通过协议回应主机。实验证明，基于Modbus
协议的通讯方法能精准实现主机与多个从机的通讯以及 32 位 MCU 对电机转速转矩等控制，并且 Modbus 实现
方法具有稳定性高、抗干扰能力强、可移植性高等优点。

针对当前机械故障诊断研究忽略了对其参数的选取与优化，导致准确性较差等问题，提出基于量子遗传
算法优化的机械故障稀疏特征相似性度量方法。基于先进行信号非线性混合，再进行去混合。将峭度作为目
标函数，利用量子遗传算法，对盲源分离过程的分离矩阵参数与非线性去混合参数进行优化，实现机械故障盲
源分离。基于故障信号处理，利用量子遗传算法与最小二乘支持向量机(LSSVM: Least Squares Support Vector
Machine)相结合实现机械故障稀疏特征相似性度量。当LSSVM在机械故障诊断时对模型参数选取，利用量子遗
传算法针对 LSSVM 模型参数进行优化。将 LSSVM 参数选取问题转换为优化问题，利用优化后的 LSSVM 分类
模型实现机械故障稀疏特征相似模式分类。实验结果表明，该方法可以实现高效盲源分离，机械故障诊断准确
率高，运行性能良好。

为实现面向智能感知的数控系统，基于智能数控系统的网络化通讯、开放式结构的系统特征，设计了智能化数
控系统的二次开发平台及可重构的系统硬件结构; 提出了采用多通道的信号处理技术，既保证了处理的实时性，又减
小了信号间的干扰，提高了数据处理效率; 基于改进 MFAC(Model-Free Adaptive Control)的数据驱动算法实现数控机
床伺服电机的自适应控制，调整数控系统对非线性、时延等所导致的误差; 采用自主开发的 SSB(Serial Synchronous
Bus)现场总线进行传感器信号采集，完成了数据帧格式及通讯协议设计，保证信息采集系统的低功耗及高可靠性。
最后，通过基于蓝天数控的测试验证平台对改进 MFAC 的数据驱动算法进行了测试，取得了良好的测试效果。

传统的基于图像视觉伺服控制需要计算雅可比矩阵和解雅克比矩阵的逆，其结构复杂、计算量大且系统
的实时性不够理想。基于粒子群遗传算法优化的 BP(Back Propagation)神经网络(PSO-GA-BP: Particle Swarm
Optimization-Genetic Algorithm-BP)通过学习图像特征空间到机器人运动空间的映射关系，实现了“眼在手上”的
机器人视觉伺服控制，通过优化 BP 神经网络的权值和阈值，防止了其训练时间长、收敛速度慢等弊端。实验
结果表明，优化后的算法运算效率较高，所设计的控制器能使机器人末端执行器在更短的时间内达到预期位
置，图像特征点运动位置的实际值与期望值平均误差约为 2 个像素，具有良好的收敛速度和控制精度。相关结
论可为机器人视觉伺服控制提供优化依据，提高算法的应用性能。

为解决综合管廊电力仓温度控制调配管理问题，有效提高其温控调配效果，提出了一种新的综合管廊电
力仓运维作业优化算法。该算法基于解空间分割原始思想，设计解空间分割处理机制，并应用其对当前综合管
廊电力运维下，不同等级电压进行测评，计算得到管廊电力仓磁场。基于电磁场数据，对自然对流微分方程、
能量方程联立求解，计算得到管廊电力运维作业的传导数据，获取电力仓温度的对接分布情况。最后对得到的
电力仓磁场计算数据和对流分析数据参数分别划分子空间，明确划分个数和空间个体数，获取最优解，实现运
维升级。实验数据证明，局部最高温度降低了将近 27%，绝对温度降低了 32%，电力仓温控调配效果显著。

为实现较高层次的遥感影像分类及有效去除高维特征的信息冗余，以 Sentinel-2 遥感影像为数据源，应
用 CatBoost 算法对龙江县进行了面向对象的土地利用分类。利用 CatBoost 算法对全部特征集进行降维，分别使
用 CatBoost、ＲF(Ｒandom Forest)和 AdaBoost 算法进行土地利用分类并对分类结果进行对比。研究结果表明，
CatBoost、ＲF 和 AdaBoost 算法的 Kappa 系数均在 0． 77 以上，且 CatBoost 算法的 Kappa 系数高达 0． 911 4。因此
CatBoost分类法是土地利用分类的有效方法，为土地类型的划分提供了快捷可行的方法。

在一种非线性金融风险模型中引入粒子群算法，针对粒子群算法在迭代后期搜索能力不高、粒子容易陷
入局部最优的问题，基于对惯性权重的优化以及对每个粒子个体位置变异，提出一种改进后的粒子群算法。
利用粒子群算法选择最优控制参数，以最大程度降低金融系统的总风险值。仿真结果表明，改进后的粒子群算
法在全局最优以及搜索速度方面优于传统的粒子群算法。

为提高字符识别率，将 DAG-SVM(Directed Acyclic Graph Support Vector Machine)算法应用于字符识别，
提出了一种基于 DAG-SVM 的 OCＲ(Optical Character Ｒecognition) 中文字符识别系统，分别对图像预处理、
分割，字符识别 3 个模块进行了研究与实现。图像预处理采用图像滤波、灰度化处理、图像归正; 图像分割包
括二值化处理、横向及纵向分割; 字符识别模块对当前流行的三大类算法进行了研究，选用 DAG-SVM 作为字
符识别的算法，并基于 Matlab 进行了实现及验证。结果表明该系统 OCＲ 字符识别率达 92． 86%。

目前我国对于发动机振动参数的故障检测技术仍采用传统的人工经验与技师测试的方法，在检测过程中
存在一定的主观性问题。针对此现象设计了一种基于微机电系统(MEMS: Micro-Electro-Mechanical System)加
速度传感器和蓝牙无线通信的无线三轴振动测试系统，并配备有上位机，可以用于发动机的故障检测与状态诊
断。首先通过安装在发动机外侧的传感器得到振动曲线; 然后通过无线模块发送至相应的上位机中，继而进行
相应振动参数的判断，确定发动机的运行状态。经过振动系统测试和实际现场实验表明，该无线三轴振动测试
系统性能指标满足发动机振动检测要求，能应用于发动机在线故障的监测和故障诊断，同时，设计的无线三轴
振动测试系统具有易安装、测量快速准确等特点。

为研究太原市城市扩张动态变化，采用 DMSP/OLS(Defence Meteorological Satelite Program/Oprational
Linescan System)夜间灯光数据结合统计数据法提取城市建成区，提出加权重心转移法提取城市重心，并从用地扩
张时空特征、城市扩张类型、基于灯光强度的城市重心迁移几个方面展开研究。结果表明，太原市城市建成区持
续扩张，且城市重心不断向南移动。1992 ～2002 年，太原市主要扩张走势为向西以及西南方向扩张，为填充增强
主导扩张类型; 2002 ～2012 年扩张强度尤其明显，主要扩张走势为正南、东南方向扩张，为外延主导扩张类型。

 为提升油田管道安全隐患的预警和分析能力，根据 GB32167-2015《油气输送管道完整性管理规范》的要
求和管道密集型油田的实际特点，对Ⅲ类管道进一步精细划分; 同时结合地理和周边居住区情况，对管道的高
后果区进行有效识别，从而对管道进行风险等级分类，完善管道完整性的评价体系。通过互联网 + 数据驱动的
模式建立油田管道完整性数据管理平台，以可视化方式全面评价油田管道运行风险。该平台可提高油田管道
风险评估的准确性，确保及时准确预测风险。

为提升双目立体视觉装置的准确度和精度，提出基于双目立体视觉的标定技术。针对双目立体视觉中两
个相机的特点，采用圆形标志阵列标定板为图像源，通过对图像预处理，以径向误差做约束条件，根据圆的几
何关系和最小二乘法综合提取特征点的算法获取图像标识点坐标并求取单应性矩阵，最后推导得到理想的外
参和内参，从而获得双目立体视觉装置准确的参数。实验结果为该装置对待测数据的获取提供了精确的数据
基础和可靠的矫正条件，进而提升了双目立体视觉装置的准确度和精度。