更新日期：2018年7月11日
姓 名 赵学智 性 别 男
出生年月 1970年11月 籍贯 湖南邵东县
民 族 汉族 政治面貌 群众
最后学历 博士研究生 最后学位 工学博士
技术职称 教授 导师类别 博、硕导
行政职务Email mezhaoxz@scut.edu.cn
工作单位 机械与汽车工程学院 邮政编码 510640
通讯地址 华南理工大学机械与汽车工程学院
单位电话


个人简介
赵学智，汉族，湖南省邵东县周官桥人。1989年高中毕业于湖南邵东三中，1993年毕业于昆明工学院（现昆明理工大学）机械工程系，获机械制造及自动化专业学士学位；1998年和2001年毕业于华南理工大学机械工程系，分别获机械制造及自动化专业硕士和博士学位。1993年至1995年在广州通信设备厂工作；2001年8月至2002年4月在广州电信科学技术研究院工作；2002年5月调入华南理工大学任教，2005年晋升为副教授，2011年晋升为教授，2012年被批准为博士生导师。是国际期刊《Mechanical Systems and Signal Processing》、《Digital Signal Processing》、《Shock and Vibration》、《Computer Methods and Programs in Biomedicine》、《Chinese Journal of Aeronautics》、《Transactions of Tianjin University》和国内《电子与信息学报》、《振动工程学报》、《振动、测试与诊断》、《振动与冲击》、《上海交通大学学报》、《浙江大学学报》(工学版)、《华中科技大学学报》、《北京航空航天大学学报》等期刊的审稿专家。
主要从事信号处理理论、算法及其在机械系统状态监测与故障诊断中的应用研究，已主持国家自然科学基金3项，广东省自然科学基金和广州市科技计划等省部级项目10余项。近年来以第一作者在国际期刊《Circuits, Systems, and Signal Processing》、《Mechanical Systems and Signal Processing》、《Digital Signal Processing》、《机械工程学报》、《电子学报》、《振动工程学报》等期刊上发表信号处理理论与算法及其应用等方面的论文50多篇，其中被SCI收录7篇、被EI光盘版收录46篇。所发表的论文至今已被国内外同行研究者引用2600多篇次，他引的国际期刊有《Journal of Sound and Vibration》、《Journal of Vibration and Control》、《Signal Processing》、《IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement》、《Shock and Vibration》、《Mechanical Systems and Signal Processing》、《Digital Signal Processing》、《Neural Computing & Applications》、《Expert Systems with Applications》、《Applied Acoustics》等刊物。
在信号处理理论与算法方面作出的创新性贡献如下：
(1) 建立了变结构奇异值分解理论;
(2) 建立了多分辨奇异值分解理论;
(3) 建立了奇异值差分谱理论；
(4) 提出了利用奇异值分解实现单个频率的分离方法；
(5) 提出了一种小波变换-SVD的弱故障特征提取方法；
(6) 发现了采用Hankel矩阵时SVD的奇异性检测特性;
(7) 提出了一种针对大型矩阵奇异值分解的双向收缩、多次分割的快速QR算法;
(8) 提出了信号的卷积型小波包变换及其快速算法，该算法克服了传统小波包变换时数据长度逐层减半而不利于故障诊断的缺点，不管分解多少层，每层各频道信号的长度始终保持与原始信号一致，极大地方便了信号的后续处理，并基于此变换提出了一种新的信号消噪算法；
(9) 利用统计模拟方法得到了一类无显式表达小波的尺度函数和小波函数的频率窗口特性，并定量地分析了相邻尺度间的窗口重叠情况。
(10) 从理论上系统地研究了基于高斯函数的小波系及其性质，得到了这一小波系的高通滤波器和低通滤波器的一种特殊关系，并提出了这一小波系的快速算法；
(11)从理论上系统地研究了无显式表达小波基的参数表达形式，得到了多参数表达的无显式小波基的几类参数方程。
(12) 提出了一种小波神经网络参数的初始化方法，大幅加快了网络的学习速度。
(13) 提出了一种自适应小波特征提取神经网络的结构与学习算法，通过对小波尺度和平移参数的自适应选择实现了对故障信号的有效特征提取和分类。
(14) 对无显式表达小波基提出了一种自适应选择准则与算法，实现了针对具体信号来自适应选择小波基进行小波多分辨分解
(15) 系统地研究了内积型与卷积型小波变换对信号多分辨分解的效果差异，并从理论上对这种差异给予了解释.
(16) 提出了一种无显式表达小波基在不同尺度下的离散生成算法，基于此算法分析了Daubechies小波系在不同尺度间的频带重叠情况。
工作经历
2011.9-至今， 华南理工大学机械与汽车工程学院，教授、博士生导师
2005.9-2011.8 华南理工大学机械与汽车工程学院，副教授
2002.5-2005.8 华南理工大学机械与汽车工程学院，讲师
2001.8-2002.4 广州电信科学技术研究院
1993.8-1995.8 广州通信设备厂
教育经历
1989.9-1993.7 昆明理工大学 机械制造及自动化 学士
1995.9-1998.7 华南理工大学 机械制造及自动化 硕士
1998.9-2001.7 华南理工大学 机械制造及自动化 博士
研究领域
1. 小波分析理论与算法；
2. 奇异值分解理论与算法；
3. 信号处理；
4. 机械振动与故障诊断
科研项目
已主持中国国家自然科学基金3项:
1. 基于变结构奇异值分解的信号处理理论及其在故障诊断中的应用(No.**)，主持
2. 多分辨奇异值分解理论及其在信号处理与故障诊断中的应用(No.**)，主持
3. 多分辨自适应谐振理论及其在刀具渐变磨损过程中的监测应用研究(No.**)，主持
此外还主持了广东省自然科学基金和广州市科技计划等省部级项目10余项。
发表论文
1. Xuezhi Zhao, Bangyan Ye, Separation of single frequency component using singular value decomposition. Circuits, Systems, and Signal Processing, 2018, https://doi.org/10.1007/s00034-018-0852-2 (长27页，SCI；EI，近五年平均影响因子：1.998)
2. Xuezhi Zhao, Bangyan Ye. Singular value decomposition packet and its application to extraction of weak fault feature. Mechanical Systems and Signal Processing, 2016, 70-71(3): 73-86. (长14页，SCI: CY9ZS；EI：**414，JCR二区期刊，近五年平均影响因子：4.116)
3. Xuezhi Zhao, Bangyan Ye. Selection of effective singular values using difference spectrum and its application to fault diagnosis of headstock. Mechanical Systems and Signal Processing, 2011, 25(5): 1617-1631.（长15页，SCI：763IT；EI：**039，）
4. Xuezhi Zhao, Bangyan Ye. Similarity of signal processing effect between Hankel matrix-based SVD and wavelet transform and its mechanism analysis. Mechanical Systems and Signal Processing, 2009, 23(4): 1062-1075.（长14页，SCI：416IX；EI：**717）
5. Xuezhi Zhao, Bangyan Ye. Convolution wavelet packet transform and its application to signal processing. Digital Signal Processing, 2010, 20(5): 1352-1364.（长13页，SCI：613IY；EI：**592，JCR三区期刊，近5年平均影响因子：1.633）
6. Xuezhi Zhao, Bangyan Ye. Feature frequencies extraction and fusion of vibration noises of air-conditioner electromotor using adaptive resonance theory. Digital Signal Processing, 2010, 20(2): 597-606.（长10页，SCI：561NW；EI：**220）
7. Zhao Xue-Zhi, Ye Bang-Yan. Identification of vibrating noise signals of electromotor using adaptive wavelet neural network. Lecture Notes in Computer Science, 2006, Vol.3972: 727-734.（长8页，SCI：BET84；EI：**）
8. Zhao Xuezhi, Ye Bangyan. The ART-2 neural network based on eternal term memory vector: architecture and algorithm. Journal of Harbin Institute of Technology, 2009, 16(6): 843-848.（EI：**918）
9. 赵学智, 叶邦彦. 非零奇异值和频率的关系及其在信号分解中的应用. 电子学报, 2017, 45(8): 2008-2018. (长11页，EI：**262)
10. 赵学智, 叶邦彦. 多分辨SVD包理论及其在信号处理中的应用. 电子学报, 2012, 40(10): 2039-2046. （长8页，EI：**927）
11. 赵学智, 叶邦彦. 基于二分递推SVD的信号奇异性位置精确检测. 电子学报, 2012, 40(1): 53-59. （EI：**422）
12. 赵学智, 叶邦彦. SVD和小波变换的信号处理效果相似性及其机理分析. 电子学报, 2008, 36(8): 1582-1589.（长8页，EI：**）
13. 赵学智, 叶邦彦, 陈统坚. 模糊奇异性信号的检测机理. 电子与信息学报, 2008, 30(6): 1304-1307.（EI：**）
14. 赵学智, 陈统坚, 叶邦彦. 变结构SVD算法及其在信号分离中的应用. 机械工程学报, 2017, 53(22): 11-21. (长11页，EI：**620)
15. 赵学智, 陈统坚, 叶邦彦. 奇异值分解对连续Morlet小波变换的压缩和提纯. 机械工程学报, 2015, 51(16): 57-70. (长14页，EI：**423)
16. 赵学智, 叶邦彦, 陈统坚. 基于小波-SVD差分谱的弱故障特征提取方法. 机械工程学报, 2012, 48(7): 37-47.（长11页，EI：**545）
17. 赵学智, 叶邦彦, 陈统坚. 基于统计模拟的无显式小波幅频特性计算与分析. 机械工程学报, 2012, 48(9): 72-78.（EI：**887）
18. 赵学智, 叶邦彦, 陈统坚. 多分辨奇异值分解理论及其在信号处理与故障诊断中的应用. 机械工程学报, 2010, 46(20): 64-75.（长12页，EI：**290）
19. 赵学智, 叶邦彦, 陈统坚. 奇异值差分谱理论及其在车床主轴箱故障诊断中的应用. 机械工程学报, 2010, 46(1): 100-108.（长9页，EI：**849）
20. 赵学智, 叶邦彦. 导电加热切削切削区加热电阻模型及实验分析. 机械工程学报, 2009, 45(1): 115-123.（EI光盘版，**896）
21. 赵学智, 陈统坚, 叶邦彦. 基于奇异值分解的铣削力信号处理与铣床状态信息分离. 机械工程学报, 2007, 43(6): 169-174.（EI：**）
22. 赵学智, 陈统坚, 叶邦彦, 彭永红. 内积型和卷积型小波变换对信号处理效果的研究. 机械工程学报, 2004, 40(3): 55-60.（EI：**）
23. 赵学智, 陈统坚, 叶邦彦, 彭永红. 基于参数方程的小波基自适应选择. 机械工程学报, 2004, 40(11): 123-128.（EI：**）
24. 赵学智, 聂振国, 叶邦彦, 陈统坚. 信号有效奇异值的数量规律及其在特征提取中的应用. 振动工程学报, 2016, 29(3): .532-541. (长10页，EI：**186)
25. 赵学智, 叶邦彦, 陈统坚. 无显式表达小波在不同尺度下的离散生成算法及幅频特性. 振动工程学报, 2011, 24(5): 546-554.（长9页，EI：**515）
26. 赵学智, 叶邦彦, 陈统坚. 无显式表达小波基的参数方程. 振动工程学报, 2004, 17(1): 16-19.（EI：**）
27. 赵学智, 叶邦彦, 陈统坚. 无显式表达小波基的自适应选择. 振动工程学报, 2004,17(2): 243-247.
28. 赵学智, 叶邦彦, 陈统坚. 短时傅立叶变换的时频聚集性度量准则研究. 振动、测试与诊断, 2017, 37(5): 948-956. (长9页，EI：**878)
29. 赵学智, 叶邦彦. 分量形成方式对奇异值分解信号处理效果的影响. 上海交通大学学报, 2011, 45(3): 368-374.（EI：**4846）
30. 赵学智, 曾作钦, 叶邦彦, 陈统坚. 一种基于自适应谐振理论的特征频率提取与融合算法. 振动、测试与诊断, 2010, 30(1): 33-38.（EI：**076）
31. 赵学智, 叶邦彦, 林颖. 奇异值分解对轴承振动信号中调幅特征信息的提取. 北京理工大学学报, 2011, 31(5): 572-577.（EI：**730）
32. 赵学智, 叶邦彦. 单向收缩QR算法在奇异值分解中的收敛特性. 电子科技大学学报, 2010, 39(5): 762-767.（EI：**545）
33. 赵学智, 叶邦彦, 陈统坚. 大型矩阵奇异值分解的多次分割双向收缩快速QR算法. 华南理工大学学报, 2010, 38(1): 1-8.（长8页，EI：**560）
34. 赵学智, 叶邦彦, 陈统坚. 基于奇异值曲率谱的有效奇异值选择. 华南理工大学学报, 2010, 38(6): 11-18+23.（长8页，EI：**328）
35. 赵学智, 叶邦彦, 陈统坚. 导电加热切削的加热电阻检测及其特性. 华南理工大学学报, 2009, 37(2): 7-13.（EI：**393）
36. 赵学智, 叶邦彦, 陈统坚. 矩阵构造方式对奇异值分解信号处理效果的影响. 华南理工大学学报, 2008, 36(9): 86-93.（长8页，EI：**）
37. 赵学智, 叶邦彦. 单种子和多种子对正态随机序列质量的影响. 振动与冲击, 2011, 30(1): 49-55.（EI：**934）
38. 赵学智, 向可, 叶邦彦, 陈统坚. 基于二次样条小波细节信号峰值的有效奇异值确定. 振动与冲击, 2010, 29(11): 6-12.（EI：**660）
39. 赵学智, 叶邦彦. 基于SVD的奇异性信号检测原理及其应用. 振动与冲击, 2008, 27(6): 11-15.（EI：**）
40. 赵学智, 叶邦彦. ART-2对滚动轴承振动信号幅值谱的清晰化提取与分类效果研究. 振动与冲击, 2007, 26(1): 139-143.（EI：**）
41. 赵学智, 陈文戈, 叶邦彦. 空调电机振动噪声的概率分布密度与假设检验. 中国电机工程学报, 2004,24(6):122-126.（EI：**）
42. 赵学智, 叶邦彦, 陈统坚. 基于自适应小波特征提取一体化神经网络的空调电机振动噪声识别. 振动与冲击, 2007, 26(12): 160-165.（EI：**）
43. 赵学智, 陈统坚, 叶邦彦, 彭永红, 陈文戈. 小波包分析在轴承早期故障诊断中的应用. 振动、测试与诊断, 2003,23(4): 243-246.（EI：**）
44. 赵学智, 陈文戈, 林颖, 陈统坚. 基于自适应小波神经网络的的故障分类. 振动、测试与诊断, 2001,21(1): 21-25.（EI：**）
45. 赵学智, 叶邦彦, 陈统坚. 小波变换的尺度自适应选择. 数据采集与处理, 2004,19(1): 46-50.
46. 赵学智, 陈统坚, 彭永红, 叶邦彦. 卷积型小波包变换及其快速算法. 信号处理, 2002,18(6): 543-546.
47. 赵学智, 陈统坚, 叶邦彦, 彭永红. 基于卷积型小波包变换的信号消噪算法. 数据采集与处理, 2003,18(3): 292-295.
48. 赵学智, 林颖, 陈文戈, 叶邦彦, 陈统坚. 光滑化奇异性信号的小波检测及其应用. 信号处理, 2000,16(5): 95-98.
49. 赵学智, 邹春华, 陈统坚, 叶邦彦. 小波神经网络的参数初始化研究. 华南理工大学学报, 2003,31(2): 77-79.
50. 赵学智, 陈文戈, 林颖, 陈统坚, 叶邦彦. 基于高斯函数的小波系及其快速算法. 华南理工大学学报, 2001,29(1): 94-97.（EI：**）
51. 赵学智, 林颖, 陈文戈, 陈统坚, 叶邦彦. 奇异性信号检测时小波基的选择. 华南理工大学学报, 2000,28(10): 75-80
科研创新
1. 大型矩阵奇异值分解的多次分割双向收缩快速QR算法[简称：FQROFSVD]1.0
证书编号：软著登字第**号； 登记号：2010SR054373
开发人员：赵学智； 编程语言：VC++6.0
主要功能：实现对任何大型矩阵的奇异值分解的快速数值计算，获得奇异值分解方程中的左正交矩阵、对角矩阵和右正交矩阵。除此之外，本软件系统还具有对一般矩阵的特征值和特征向量的计算功能、快速计算对称矩阵的特征值和特征向量的功能。
2. 基于奇异值分解的信号处理和故障特征提取系统[简称：SPBASESVD]1.0
证书编号：软著登字第**号； 登记号：2010SR054372
开发人员：赵学智； 编程语言：VC++6.0
主要功能：1. 可实现对信号的一种不同于小波多分辨率分解的另一类多分辨率分解，以多分辨展现原始信号的概貌特征和细节特征；2. 可实现对轴承、转子、电机等设备常见故障的特征信息的提取；3. 可通过一种本质上是减法运算的方式实现对噪声信号的有效消除，且消噪结果无相位偏差；4. 可实现对lip指数α=0和α=1的奇异点位置的精确定位，这种定位不随分解层数的改变而发生任何偏移。