随机多重分形的时间-奇异性能量谱分布及分形动力系统耗散结构演化

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61171168
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    60.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0111.信号理论与信号处理
  • 结题年份:
    2015
  • 批准年份:
    2011
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2012-01-01 至2015-12-31

项目摘要

以随机多重分形信号和非线性分形动力系统为研究对象,基于多重分形谱(MFS)分析和豪斯道夫测度理论,提出奇异性分形子带信号具有的能量测度概念,建立广义的时间-奇异性能量谱分布(TSESD)理论框架及基于TSESD的多重分形建模和重构技术。研究仿射时频分布和TSESD中尺度和奇异性间的约束关系,建立频率分析和奇异性分析之间的理论通路。基于TSESD和MFS,研究分形动力系统在有序态、分形态和耗散结构之间转换的机理和模式,揭示远离平衡态的非线性复杂动力系统从有序到无序、再到耗散结构和混沌的演化机理。该理论借鉴时频分布中能量谱的概念,突破以往分形谱仅对信号可微性和空间结构刻画(如奇异性和分维)的不足,解决基于MFS无法唯一重构分形信号的难题。本项目的研究对丰富MFS分析和分形动力系统理论、发展多重分形信号处理理论和技术具有比较重要的理论意义和应用价值。该成果将应用于自然分形信号的建模分析和处理。

结项摘要

分形理论(如分形系统、分形信号处理等)是非线性和非平稳系统中热门的一个研究方向。本项目以随机多重分形信号和非线性分形动力系统为研究对象,基于多重分形谱(MFS)分析和豪斯道夫测度理论,提出奇异性分形子带信号具有的能量测度概念,建立广义的时间-奇异性能量谱分布(TSESD)理论框架及基于TSESD的多重分形建模和重构技术。.(1)提出了随机分形信号的奇异性能量谱理论;将奇异性作为分形信号处理的独立维度,提出了信号的多重分形子集E(a)所具备的分形能量概念,基于Hausdorff测度给出了奇异性能量谱的定义,研究了连续分形信号和离散分形信号的奇异性能量谱分布的表达式,以及在连续和离散情形下的逼近算法。.(2)研究提出了随机多重分形信号的奇异性功率谱(SPS)分布理论方法,在SPS分析的基础上,结合时间-奇异性多重分形谱分布,提出时间-奇异性功率谱分布(TSPSD)理论。.(3)提出基于FrFT分析的信号奇异域功率谱分布函数,并研究了几种典型的分形综合信号和自然分形噪声在分数域奇异域功率谱分布特性,为分数域奇异功率谱在信号建模、分析和处理中的应用奠定了基础。.(4)提出了基于SPS和TSPSD的随机多重分形信号重构方法;给出了联合奇异性功率谱分析和多重分形谱的分形重构命题;重点研究了基于SPS和多重分形谱的随机多重分形信号重构方法。.(5)研究提出了基于小波leader的时变多重分形谱分布、基于消除趋势项分析的多重分形谱分布(MFSD-DFA)和了基于移动平均消除趋势项的多重分形谱分布(MFSD-DMA)。.(6)提出了基于奇异性功率谱和时间-奇异性功率谱分布的雷达海杂波分析方法,给出了海杂波对雷达信号检测的影响机理分析;研究表明海杂波奇异域功率谱能有效展示海杂波在各个奇异性指数上的功率分布情况,即使对于具有近似多重分形谱分布的两组数据,奇异性功率谱方法具有较好的区分能力;该研究为海杂波背景下雷达目标检测提供了新的思路。.项目借鉴时频分布中能量谱的概念,突破以往分形谱仅对信号可微性和空间结构刻画(如奇异性和分维)的不足,解决基于MFS无法唯一重构分形信号的难题。本项目的研究对丰富MFS分析、发展多重分形信号处理理论和技术具有比较重要的理论意义和应用价值。该成果将应用于自然分形信号的建模分析和处理。

项目成果

期刊论文数量(19)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(2)
专利数量(0)
Detrending Moving Average Based Multifractal Spectrum Distribution
基于多重分形谱分布的去趋势移动平均
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    Chaos Solitons & Fractals
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Gang Xiong;Shuning Zhang
  • 通讯作者:
    Shuning Zhang
基于dechirp弹载SAR的改进后向投影算法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
    Acta Physica Sinica
  • 影响因子:
    1
  • 作者:
    陈思;赵惠昌;张淑宁
  • 通讯作者:
    张淑宁
Acomparative study of MF-DFA and MF-DMA alogorithm to estimate the multifractalspectrum
MF-DFA与MF-DMA算法估计多重分形谱的比较研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    Acta Physica Sinica
  • 影响因子:
    1
  • 作者:
    Caiping Xi;Shuning Zhang;Gang Xiong;Huichang Zhao
  • 通讯作者:
    Huichang Zhao
Single Channel Multi-component Sinusoidal Frequency Modulated Signal Sources Separation and Parameter Extraction Based on Particle Filtering.
基于粒子滤波的单通道多分量正弦调频信号源分离与参数提取。
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
    Advances in Information Sciences and Service Sciences
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Shuning Zhang;Huichang Zhao;Gang Xiong
  • 通讯作者:
    Gang Xiong
A New Chirp Scaling Algorithm for Highly Squinted Missile-Borne SAR Based on FrFT
基于FrFT的大斜视弹载SAR新型Chirp缩放算法
  • DOI:
    10.1109/jstars.2014.2360192
  • 发表时间:
    2015-08-01
  • 期刊:
    IEEE JOURNAL OF SELECTED TOPICS IN APPLIED EARTH OBSERVATIONS AND REMOTE SENSING
  • 影响因子:
    5.5
  • 作者:
    Chen, Si;Zhang, Shuning;Chen, Yong
  • 通讯作者:
    Chen, Yong

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其他文献

Q460GJ钢高温材性试验研究
  • DOI:
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  • 影响因子:
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  • 作者:
    许诗朦;聂诗东;杨波;张伟富;熊刚;胡鹰;戴国欣
  • 通讯作者:
    戴国欣
制造业生产过程中多源异构数据处理方法综述
  • DOI:
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  • 发表时间:
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  • 作者:
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  • 发表时间:
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  • 期刊:
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  • 作者:
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  • 通讯作者:
    熊刚
基于嵌入式系统的电力光纤信号测试仪的设计与实现
  • DOI:
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  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
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  • 作者:
    万敏;邱细虾;熊刚;曾润;伍明铭
  • 通讯作者:
    伍明铭
社会物理信息系统(CPSS)及其典型应用
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
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  • 作者:
    熊刚
  • 通讯作者:
    熊刚

其他文献

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熊刚的其他基金

随机多重分形的时维谱分布理论及Affine类时频处理技术
  • 批准号:
    60702016
  • 批准年份:
    2007
  • 资助金额:
    20.0 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目

相似国自然基金

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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