杜锡钰 作品数:23 被引量:56 H指数:4 供职机构: 北方交通大学计算机与信息技术学院信息科学研究所 更多>> 发文基金: 国家自然科学基金 更多>> 相关领域: 电子电信 自动化与计算机技术 理学 更多>>
TSP问题的一种新解法及其神经网络实现 1992年 本文给出一种解TSP问题的新方法,在保证路径有效的前提下,所求出的准最优解优于或至少近似于用以前各种方法所求出的解.特别是避免了用Hopfield模型时常常存在的许多不足.文中同时给出这一算法的神经网络实现与仿真结果. 刘晓 吴景棠 杜锡钰关键词:神经元 神经网络 一个三阶共基极晶体管电路的分岔 1993年 描述了一个极其简单的三阶电路的动态性能和分岔现象.该电路由5个元件组成,其中唯一的非线性元件是无反馈结构共基极晶体管对,其特性是电流控制的非线性电阻.尽管这个电路非常简单,却具有丰富的分岔现象.为便于分析,将电路的其它参数固定,只变化电感L_1,即观察到了电路的许多动态现象,如倍周期,周期加2-混沌,阵发混沌,周期窗口,周期减1-混沌和各种混沌吸引子等.计算机模拟结果与实验观察基本一致,是令人满意的.并通过李稚普诺夫维数的计算肯定了电路中几种混沌吸引子的存在. 侯建军 吴景棠 杜锡钰关键词:电路 分岔 晶体管 小波变换理论及其在信号处理中的应用 被引量:24 1997年 详述了小波理论产生的实际背景和发展状况,对小波变换的定义、时频局部性及处理突变信号的能力作了分析.最后,讨论了小波变换在信号处理中的应用。 刘崇春 裘正定 杜锡钰关键词:小波变换 信号处理 傅里叶变换 有限状态变系数离散系统的稳定性检验 被引量:3 1998年 提出了系统参数独立于系统节拍变化的有限状态变系数离散系统模型、稳定性检验定理及稳定性检验的快速算法.这类系统的稳定的充分必要条件是其传递函数的分母多项式为有限Schur多项式簇.提出了改进的变系数Schur检验表,使系统的稳定性检验过程简化,计算量大为减少。 肖扬 杜锡钰关键词:系统参数 二维IIR数字滤波器模块化Systolic设计 1993年 介绍两种二维 IIR 数字滤波器的模块化 Systolic 设计.一种是全局性结构;另一种是区域性结构.两者都是由同类处理单元组成的一维阵列构成,并且很容易扩展成适用于各种不同阶数的二维 IIR 数字滤波器的阵列.这些设计简单,规则,因此适合于超大规模集成电路 VLSI 实现.这种一维结构维持了单一输入输出通道的要求,并且避免了数据以扭曲方式输入. 裘正定 刘海 杜锡钰关键词:数字滤波器 模块化 二维递归数字滤波器不存在极限环的频域判据 1993年 以定理的形式给出了具有量化和溢出非线性的二维递归数字滤波器不存在零输入极限环的充分条件,并证明这些定理比现有的定理更具有一般性.给出的检验定理可用于检验具有多重和复合非线性的二维递归数字滤波器的极限环情况. 肖扬 杜锡钰关键词:数字滤波器 极限环 线性相位二维递归数字滤波器组的设计 1993年 提出一种线性相位二维递归数字滤波器组的设计方法.这种设计是以 S 域一维(1-D)贝塞尔函数为原型的低通滤波器的传递函数,通过一维 S 域至二维 Z 域的双线性变换,实现线性相位二维递归数字滤波器.所实现的二维数字滤波器不仅保持贝塞尔滤波器通带内相位线性、阻带内相位近似线性的优点,而且能利用一维至二维的双线性变换压缩过渡带,使过渡带变得陡峭、阻带衰减增加.采用本文的设计方法,利用低阶的线性相位递归数字滤波器组,即可实现高性能的二维分析与综合数字滤波器组,完成图象的子带分割与重建功能.计算机仿真实验证明所提出的设计方法是正确的、有效的. 肖扬 杜锡钰关键词:数字滤波器 图象数据处理 线性相位 用McClellan变换设计等纹波菱形滤波器组 被引量:1 1994年 由于二维菱形滤波器组能够结合人的视觉特性分解信号,因而在子带编码中日益受到人们的重视,有关二维菱形滤波器组的设计和利用菱形滤波器组处理视频信号的报道也逐渐增多.利用切比雪夫优化法设计的零相位菱形滤波器组不仅具有较小的重建误差,而且滤波器本身的性能也可以得到控制.由于该方法利用一维切比雪夫优化和McClellan变换,再加上所设计的滤波器为正交镜像的,因而设计简单。通过实验证明,利用该方法设计的滤波器的性能较为理想。 刘海 杜锡钰 裘正定关键词:滤波 多胞型二维多项式的Schur稳定性 2000年 本文提出多胞型二维多项式的Schur稳定的充分必要条件。我们揭示多胞型二维多项式的系数具有线性仿射特性。基于这一仿射特性,将多胞型二维多项式视为具有复变系数的多胞型一维多项式,我们证明多胞型二维多项式的稳定性可由其有限的棱边多项式的稳定性保证。我们提供了一种棱边多项式的稳定性检验算法。 肖扬 杜锡钰关键词:鲁棒稳定性 线性相位二维(2-D)递归数字滤波器组的设计 肖扬 杜锡钰关键词:数字滤波器 相位角 递归函数