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華南理工大學研究生導師介紹：趙學智
分類：導師信息 來源：中國考研網 2017-05-12 相關院校：華南理工大學
導師姓名：趙學智
性別：男
職稱：教授
招生專業：機械工程
招生層次：招收博士、碩士研究生
招生專業所屬院系：機械與汽車工程學院
研究方向：信號處理與故障診斷
聯系電話：15360526062
電子郵件：mezhaoxz@scut.edu.cn
備注：
導師簡介：
趙學智，男，漢族，湖南省邵東縣周官橋人，博士，教授、博士生導師。主要經歷：1986～1989年湖南邵東三中高中教育；1989.9～1993.7年昆明工學院（現昆明理工大學）機械工程系本科教育，獲工學學士學位；1993.8～1995.8廣州通信設備廠工作；1995.9～1998.7華南理工大學機械工程系碩士研究生教育，獲工學碩士學位；1998.9～2001.7華南理工大學機械工程系博士研究生教育，獲工學博士學位；2001.8~2002.4廣州電信科學技術研究院工作；2002年5月調入華南理工大學任教至今。2005年晉升為副教授，2011年晉升為教授，2012年6月被批準為博士生導師。
主要從事信號處理、小波分析、奇異值分解理論與算法、神經網絡理論及其在機電系統狀態監測與故障診斷中的應用研究，是國際期刊《ShockandVibration》、《DigitalSignalProcessing》和國內《振動工程學報》、《振動與沖擊》、《北京航空航天大學學報》、《華南理工大學學報》、《應用基礎與工程科學學報》、《華僑大學學報》（自然科學版）等刊物的審稿人。已主持國家自然科學基金兩項：（1）多分辨奇異值分解理論及其在信號處理與故障診斷中的應用（No.50875086），（2）多分辨自適應諧振理論及其在刀具漸變磨損過程中的監測應用研究（No.50305005）。近年來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)實現了對信號的一種不同于小波多分辨分解的另一類多分辨分解，該方法在信號消噪、奇異性檢測和弱故障特征提取方面均優于小波變換。
(2)建立了奇異值差分譜理論，系統研究了奇異值差分譜的性質，利用差分譜分析了Hankel矩陣結構對SVD消噪效果的影響，推薦出了合理的Hankel矩陣結構，并將差分譜應用于有效奇異值的選擇和弱故障特征提取，克服了傳統奇異熵法特征不明顯的缺陷。
(3)針對大型矩陣奇異值分解的數值計算問題，通過對Givens矩陣變化特點的分析，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QR算法收斂速度的影響，從本質上探明了這種QR算法的收斂特性。
(4)提出了一種針對大型矩陣奇異值分解的雙向收縮、多次分割的快速QR算法，該算法具有迭代次數少、迭代過程無停滯、收斂迅速等優點，對任何大型矩陣都可實現快速奇異值分解。
(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，發現只要所構造的矩陣階數足夠大，則在由這三部分形成的混合信號的總奇異值向量中，代表這三部分的奇異值將作為單獨的坐標被分離出來，并引入小波分析方法，建立了小波細節峰值和不同分量信號的奇異值的對應聯系，進而實現了對原始信號中不同分量的有效分離。
(6)研究了矩陣構造方式對SVD的信號處理效果的影響，從理論上分析了兩種矩陣方式下SVD的信號分解特性以及它們所獲得的分量信號之間的正交性、可疊加性和相移特性的差異。
(7)發現了采用Hankel矩陣時SVD具有奇異性檢測能力，并且進一步證明了SVD的奇異性檢測具有小波變換所沒有的兩個獨特優點：(1).證明了各SVD分量具有遞增的消失矩（vanishingmoment），第n個SVD分量的消失矩階數是n-1；(2).證明了所有SVD分量中指示奇異點位置的脈沖寬度始終保持不變，而且這個寬度由所構造的Hankel矩陣的列數決定。
(8)提出了卷積小波包變換的定義，推導了其快速分解和重構算法，該算法克服了傳統小波包變換時數據長度逐層減半而不利于故障診斷的缺點，不管分解多少層，每層各頻道信號的長度始終保持與原始信號一致，極大地方便了信號后續處理，并基于此變換提出了一種新的信號消噪算法。
(9)從理論上系統地研究了無顯式表達小波基的參數表達形式，得到了多參數表達的無顯式小波基的幾類參數方程。
(10)提出了一種無顯式表達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)從理論上系統地研究了基于高斯函數的小波系及其性質，得到了這一小波系高、低通濾波器的一種特殊關系，并提出了這一小波系的快速算法。
(12)提出了一種小波神經網絡參數的初始化方法，可以獲得良好的網絡初始參數，大大加快了網絡的后續學習速度
除此之外，還在奇異值曲率譜、SVD分量信號的形成方式與計算復雜度及適用范圍、無顯式表達小波基的自適應選擇算法、小波尺度自適應選擇算法、內積與卷積小波變換的信號處理效果差異分析與理論解釋、自適應小波特征提取神經網絡結構設計與學習算法等方面取得了一系列成果。近年來以第一作者在國際期刊《MechanicalSystemsandSignalProcessing》（SCI二區）、《DigitalSignalProcessing》（SCI三區）和國內相關領域最高級別期刊《電子學報》（2篇）、《機械工程學報》(8篇)、《振動工程學報》(3篇)等期刊上發表有關信號處理與故障診斷等方面的論文40多篇，其中被SCI和EI光盤版（Compendex）同時收錄5篇、另被EI光盤版收錄28篇，均為第一作者。所發表的論文至今已被同行研究者引用496篇次，其中期刊引用232篇次、博士學位論文引用58篇次、優秀碩士學位論文引用206篇次，單篇引用最高頻次92篇次，另外還取得了兩個關于SVD數值計算和SVD工程應用的軟件著作權。
性別：男
職稱：教授
招生專業：機械工程
招生層次：招收博士、碩士研究生
招生專業所屬院系：機械與汽車工程學院
研究方向：信號處理與故障診斷
聯系電話：15360526062
電子郵件：mezhaoxz@scut.edu.cn
備注：
導師簡介：
趙學智，男，漢族，湖南省邵東縣周官橋人，博士，教授、博士生導師。主要經歷：1986～1989年湖南邵東三中高中教育；1989.9～1993.7年昆明工學院（現昆明理工大學）機械工程系本科教育，獲工學學士學位；1993.8～1995.8廣州通信設備廠工作；1995.9～1998.7華南理工大學機械工程系碩士研究生教育，獲工學碩士學位；1998.9～2001.7華南理工大學機械工程系博士研究生教育，獲工學博士學位；2001.8~2002.4廣州電信科學技術研究院工作；2002年5月調入華南理工大學任教至今。2005年晉升為副教授，2011年晉升為教授，2012年6月被批準為博士生導師。
主要從事信號處理、小波分析、奇異值分解理論與算法、神經網絡理論及其在機電系統狀態監測與故障診斷中的應用研究，是國際期刊《ShockandVibration》、《DigitalSignalProcessing》和國內《振動工程學報》、《振動與沖擊》、《北京航空航天大學學報》、《華南理工大學學報》、《應用基礎與工程科學學報》、《華僑大學學報》（自然科學版）等刊物的審稿人。已主持國家自然科學基金兩項：（1）多分辨奇異值分解理論及其在信號處理與故障診斷中的應用（No.50875086），（2）多分辨自適應諧振理論及其在刀具漸變磨損過程中的監測應用研究（No.50305005）。近年來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)實現了對信號的一種不同于小波多分辨分解的另一類多分辨分解，該方法在信號消噪、奇異性檢測和弱故障特征提取方面均優于小波變換。
(2)建立了奇異值差分譜理論，系統研究了奇異值差分譜的性質，利用差分譜分析了Hankel矩陣結構對SVD消噪效果的影響，推薦出了合理的Hankel矩陣結構，并將差分譜應用于有效奇異值的選擇和弱故障特征提取，克服了傳統奇異熵法特征不明顯的缺陷。
(3)針對大型矩陣奇異值分解的數值計算問題，通過對Givens矩陣變化特點的分析，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QR算法收斂速度的影響，從本質上探明了這種QR算法的收斂特性。
(4)提出了一種針對大型矩陣奇異值分解的雙向收縮、多次分割的快速QR算法，該算法具有迭代次數少、迭代過程無停滯、收斂迅速等優點，對任何大型矩陣都可實現快速奇異值分解。
(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，發現只要所構造的矩陣階數足夠大，則在由這三部分形成的混合信號的總奇異值向量中，代表這三部分的奇異值將作為單獨的坐標被分離出來，并引入小波分析方法，建立了小波細節峰值和不同分量信號的奇異值的對應聯系，進而實現了對原始信號中不同分量的有效分離。
(6)研究了矩陣構造方式對SVD的信號處理效果的影響，從理論上分析了兩種矩陣方式下SVD的信號分解特性以及它們所獲得的分量信號之間的正交性、可疊加性和相移特性的差異。
(7)發現了采用Hankel矩陣時SVD具有奇異性檢測能力，并且進一步證明了SVD的奇異性檢測具有小波變換所沒有的兩個獨特優點：(1).證明了各SVD分量具有遞增的消失矩（vanishingmoment），第n個SVD分量的消失矩階數是n-1；(2).證明了所有SVD分量中指示奇異點位置的脈沖寬度始終保持不變，而且這個寬度由所構造的Hankel矩陣的列數決定。
(8)提出了卷積小波包變換的定義，推導了其快速分解和重構算法，該算法克服了傳統小波包變換時數據長度逐層減半而不利于故障診斷的缺點，不管分解多少層，每層各頻道信號的長度始終保持與原始信號一致，極大地方便了信號后續處理，并基于此變換提出了一種新的信號消噪算法。
(9)從理論上系統地研究了無顯式表達小波基的參數表達形式，得到了多參數表達的無顯式小波基的幾類參數方程。
(10)提出了一種無顯式表達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)從理論上系統地研究了基于高斯函數的小波系及其性質，得到了這一小波系高、低通濾波器的一種特殊關系，并提出了這一小波系的快速算法。
(12)提出了一種小波神經網絡參數的初始化方法，可以獲得良好的網絡初始參數，大大加快了網絡的后續學習速度
除此之外，還在奇異值曲率譜、SVD分量信號的形成方式與計算復雜度及適用范圍、無顯式表達小波基的自適應選擇算法、小波尺度自適應選擇算法、內積與卷積小波變換的信號處理效果差異分析與理論解釋、自適應小波特征提取神經網絡結構設計與學習算法等方面取得了一系列成果。近年來以第一作者在國際期刊《MechanicalSystemsandSignalProcessing》（SCI二區）、《DigitalSignalProcessing》（SCI三區）和國內相關領域最高級別期刊《電子學報》（2篇）、《機械工程學報》(8篇)、《振動工程學報》(3篇)等期刊上發表有關信號處理與故障診斷等方面的論文40多篇，其中被SCI和EI光盤版（Compendex）同時收錄5篇、另被EI光盤版收錄28篇，均為第一作者。所發表的論文至今已被同行研究者引用496篇次，其中期刊引用232篇次、博士學位論文引用58篇次、優秀碩士學位論文引用206篇次，單篇引用最高頻次92篇次，另外還取得了兩個關于SVD數值計算和SVD工程應用的軟件著作權。
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