華南理工大學(xué)大學(xué)機(jī)械與汽車(chē)工程學(xué)院導(dǎo)師：趙學(xué)智 正文

　　姓名：趙學(xué)智　 　性別：男　　職稱(chēng)：教授　　
　　學(xué)院：機(jī)械與汽車(chē)工程學(xué)院　 　最后學(xué)歷：博士
　　主要研究方向：信號(hào)處理與故障診斷

　　趙學(xué)智，男，漢族，湖南省邵東縣周官橋人，博士，華南理工大學(xué)機(jī)械與汽車(chē)工程學(xué)院教授、博士生導(dǎo)師。1986～1989年湖南邵東三中高中教育；1989.9～1993.7年昆明工學(xué)院（現(xiàn)昆明理工大學(xué)）機(jī)械工程系本科教育，獲工學(xué)學(xué)士學(xué)位；1993.8～1995.8廣州通信設(shè)備廠(chǎng)工作；1995.9～1998.7華南理工大學(xué)機(jī)械工程系碩士研究生教育，獲工學(xué)碩士學(xué)位；1998.9～2001.7華南理工大學(xué)機(jī)械工程系博士研究生教育，獲工學(xué)博士學(xué)位；2001.8~2002.4廣州電信科學(xué)技術(shù)研究院工作；2002年5月調(diào)入華南理工大學(xué)任教至今。2005年晉升為副教授，2011年晉升為教授，2012年6月被批準(zhǔn)為博士生導(dǎo)師。
　　
　　主要從事信號(hào)處理、小波分析、奇異值分解理論與算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論及其在機(jī)電系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷中的應(yīng)用研究，是國(guó)際期刊《Shock and Vibration》、《Digital Signal Processing》和國(guó)內(nèi)《振動(dòng)工程學(xué)報(bào)》、《振動(dòng)與沖擊》、《北京航空航天大學(xué)學(xué)報(bào)》、《華南理工大學(xué)學(xué)報(bào)》、《應(yīng)用基礎(chǔ)與工程科學(xué)學(xué)報(bào)》、《華僑大學(xué)學(xué)報(bào)》（自然科學(xué)版）等刊物的審稿人。

　　已主持國(guó)家自然科學(xué)基金兩項(xiàng)：（1）多分辨奇異值分解理論及其在信號(hào)處理與故障診斷中的應(yīng)用（No.50875086），（2）多分辨自適應(yīng)諧振理論及其
在刀具漸變磨損過(guò)程中的監(jiān)測(cè)應(yīng)用研究（No.50305005）。

　　近年來(lái)所取得的主要研究成果有：
　　(1) 建立了多分辨奇異值分解理論，利用奇異值分解(SVD)實(shí)現(xiàn)了對(duì)信號(hào)的一種不同于小波多分辨分解的另一類(lèi)多分辨分解，該方法在信號(hào)消噪、奇異性檢測(cè)和弱故障特征提取方面均優(yōu)于小波變換。
　　(2) 建立了奇異值差分譜理論，系統(tǒng)研究了奇異值差分譜的性質(zhì)，利用差分譜分析了Hankel矩陣結(jié)構(gòu)對(duì)SVD消噪效果的影響，推薦出了合理的Hankel矩陣結(jié)構(gòu)，并將差分譜應(yīng)用于有效奇異值的選擇和弱故障特征提取，克服了傳統(tǒng)奇異熵法特征不明顯的缺陷。
　　(3) 針對(duì)大型矩陣奇異值分解的數(shù)值計(jì)算問(wèn)題，通過(guò)對(duì)Givens矩陣變化特點(diǎn)的分析，找到了單向收縮QR算法可能不收斂的原因，并研究了首行元素的衰減對(duì)QR算法收斂速度的影響，從本質(zhì)上探明了這種QR算法的收斂特性。
　　(4) 提出了一種針對(duì)大型矩陣奇異值分解的雙向收縮、多次分割的快速Q(mào)R算法，該算法具有迭代次數(shù)少、迭代過(guò)程無(wú)停滯、收斂迅速等優(yōu)點(diǎn)，對(duì)任何大型矩陣都可實(shí)現(xiàn)快速奇異值分解。
　　(5) 研究了直流分量、交流分量和噪聲分量的奇異值在總奇異值向量中的分布特性，發(fā)現(xiàn)只要所構(gòu)造的矩陣階數(shù)足夠大，則在由這三部分形成的混合信號(hào)的總奇異值向量中，代表這三部分的奇異值將作為單獨(dú)的坐標(biāo)被分離出來(lái)，并引入小波分析方法，建立了小波細(xì)節(jié)峰值和不同分量信號(hào)的奇異值的對(duì)應(yīng)聯(lián)系，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)了對(duì)原始信號(hào)中不同分量的有效分離。
　　(6) 研究了矩陣構(gòu)造方式對(duì)SVD的信號(hào)處理效果的影響，從理論上分析了兩種矩陣方式下SVD的信號(hào)分解特性以及它們所獲得的分量信號(hào)之間的正交性、可疊加性和相移特性的差異。
　　(7) 發(fā)現(xiàn)了采用Hankel矩陣時(shí)SVD具有奇異性檢測(cè)能力，并且進(jìn)一步證明了SVD的奇異性檢測(cè)具有小波變換所沒(méi)有的兩個(gè)獨(dú)特優(yōu)點(diǎn)：(1). 證明了各SVD分量具有遞增的消失矩（vanishing moment），第n個(gè)SVD分量的消失矩階數(shù)是n-1；(2). 證明了所有SVD分量中指示奇異點(diǎn)位置的脈沖寬度始終保持不變，而且這個(gè)寬度由所構(gòu)造的Hankel矩陣的列數(shù)決定。
　　(8) 提出了卷積小波包變換的定義，推導(dǎo)了其快速分解和重構(gòu)算法，該算法克服了傳統(tǒng)小波包變換時(shí)數(shù)據(jù)長(zhǎng)度逐層減半而不利于故障診斷的缺點(diǎn)，不管分解多少層，每層各頻道信號(hào)的長(zhǎng)度始終保持與原始信號(hào)一致，極大地方便了信號(hào)后續(xù)處理，并基于此變換提出了一種新的信號(hào)消噪算法。
　　(9) 從理論上系統(tǒng)地研究了無(wú)顯式表達(dá)小波基的參數(shù)表達(dá)形式，得到了多參數(shù)表達(dá)的無(wú)顯式小波基的幾類(lèi)參數(shù)方程。
　　(10) 提出了一種無(wú)顯式表達(dá)小波基在不同尺度下的離散生成算法，基于此算法分析了Daubechies小波系在不同尺度間的頻帶重疊情況。
　　(11) 從理論上系統(tǒng)地研究了基于高斯函數(shù)的小波系及其性質(zhì)，得到了這一小波系高、低通濾波器的一種特殊關(guān)系，并提出了這一小波系的快速算法。
　　(12) 提出了一種小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的初始化方法，可以獲得良好的網(wǎng)絡(luò)初始參數(shù)，大大加快了網(wǎng)絡(luò)的后續(xù)學(xué)習(xí)速度

　

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