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華南理工大學研究生導師介紹：趙學智
導師姓名：趙學智
性別：男
職稱：教授
招生專業(yè)：機械工程
招生層次：招收博士、碩士研究生
招生專業(yè)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(lián)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(jīng)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(xiàn)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(jīng)網(wǎng)絡理論及其在機電系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)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(jiān)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(xiàn)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(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，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(tǒng)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(shù)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Q(mào)R算法，該算法具有迭代次數(shù)少、迭代過程無停滯、收斂迅速等優(yōu)點，對任何大型矩陣都可實現(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)只要所構造的矩陣階數(shù)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(jié)峰值和不同分量信號的奇異值的對應聯(lián)系，進而實現(xiàn)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(fā)現(xiàn)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(yōu)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(shù)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(shù)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(tǒng)小波包變換時數(shù)據(jù)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(xù)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(tǒng)地研究了無顯式表達小波基的參數(shù)表達形式，得到了多參數(shù)表達的無顯式小波基的幾類參數(shù)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(tǒng)地研究了基于高斯函數(shù)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(jīng)網(wǎng)絡參數(shù)的初始化方法，可以獲得良好的網(wǎng)絡初始參數(shù)，大大加快了網(wǎng)絡的后續(xù)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(jīng)網(wǎng)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(qū)）、《DigitalSignalProcessing》（SCI三區(qū)）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(fā)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(fā)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(yōu)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(shù)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(yè)：機械工程
招生層次：招收博士、碩士研究生
招生專業(yè)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(lián)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(jīng)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(xiàn)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(jīng)網(wǎng)絡理論及其在機電系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)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(jiān)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(xiàn)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(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，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(tǒng)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(shù)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Q(mào)R算法，該算法具有迭代次數(shù)少、迭代過程無停滯、收斂迅速等優(yōu)點，對任何大型矩陣都可實現(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)只要所構造的矩陣階數(shù)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(jié)峰值和不同分量信號的奇異值的對應聯(lián)系，進而實現(xiàn)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(fā)現(xiàn)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(yōu)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(shù)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(shù)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(tǒng)小波包變換時數(shù)據(jù)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(xù)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(tǒng)地研究了無顯式表達小波基的參數(shù)表達形式，得到了多參數(shù)表達的無顯式小波基的幾類參數(shù)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(tǒng)地研究了基于高斯函數(shù)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(jīng)網(wǎng)絡參數(shù)的初始化方法，可以獲得良好的網(wǎng)絡初始參數(shù)，大大加快了網(wǎng)絡的后續(xù)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(jīng)網(wǎng)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(qū)）、《DigitalSignalProcessing》（SCI三區(qū)）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(fā)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(fā)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(yōu)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(shù)值計算和SVD工程應用的軟件著作權。
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