解二维卷积型积分方程的正则化方法

基于傅立叶变换和Tikhonov的正则化方法,讨论了解二维卷积型积分方程的正则化方法。     

正则化方法在拉普拉斯数值反演中的应用

本文用正则化方法给出了拉普拉斯变换的数值反演方法,并考虑了问题的不适定性,此方法在实际中有较强的应用价值.     

基于分数傅立叶变换的图像隐藏技术

提出一种利用分数傅立叶变换实现图像隐藏的新方法。将多个不同图像的信息分别经不同阶的分数傅立叶变换后,记录在同一谱平面上,实现了图像的第一重隐藏。通过相位编码后,对谱平面进行另一次分数傅立叶变换,实现图像的第二重隐藏。在解密时,需要特定的分数阶及正确的解码相位才能再现不同的初始图像。提出的新方法用不同的分数阶实现多幅图频谱叠加的互不干扰,用相位编码使得两次的分数傅立叶变换互不干扰,随机设置多重密钥,且每重密钥都极其重要,使得破译的难度提高,因此图像加密的结果更加安全。     

特定能级下Fermi体系反演

对特定能级下Fermi反演进行了研究。首先提出问题的不适定性,然后用Tikhonov正则化方法的思想,将问题离散化后,用代数正则化方法求稳定近似解。并给出了误差估计,最后,给出了数值实例。     

基于FFT的数字回波信号时域波形优化研究

对数字信号的波形优化进行了研究,提出基于快速傅立叶变换的数字信号时域波形优化算法,对信号的时域波形数据进行分类.通过建模研究,可以解决实际问题中未知波形优化函数的问题;利用快速傅立叶变换对环境信号和目标信号进行域变换处理,将信号投影至频域进行优化处理,对频域信号特性进行分析发现,利用该信号频谱特征可以对信号进行分类,从而准确地得到目标信号数量.通过仿真实验在一定程度上验证了所提算法的可行性与优越性,进行归类后可以对未知信号准确分类.     

信号采样及频谱分析在线信道测试中的应用

用AD采集卡对指控系统有线信道中的连续时间信号进行采样,得到离散的时间信号,再运用一种离散傅立叶变换——CZT进行频谱分析。详细介绍了在给定测量范围和精度的要求下,采集卡工作参数的配置方法,以及CZT变换实现频域细化的原理和计算参数的选定,还提出了一种快速算法,以增强测试系统的实时性。     

二维带限信号代数正则外推算法

用代数正则化方法直接将连续的数学模型离散化,然后用Tikhonov正则化方法求解代数方程组,构造稳定的正则化算法,并进行数值仿真,结果是满意的。     

基于分数阶傅立叶变换的ARM检测技术

分数阶傅立叶变换(FRFT)是傅立叶变换的广义形式,对线性调频(LFM)信号具有很好的能量积累作用.针对反辐射导弹(ARM)雷达回波信号的线性调频特性,提出了一种基于FRFT的反辐射导弹检测方法,并根据ARM信号的调频特性将FRFF局域化,缩小了峰值搜索区域,提高了检测效率.仿真实验表明该方法能够在高斯、非高斯分布杂波环境下有效地检测ARM信号.     

速变信号的小波分析应用研究

遥测速变参数处理方法大多基于经典分析方法,文中采用现代时频分析方法对遥测动态环境参数进行分析,对比算法在瞬态信号成分检测方面的优势,小波变换比傅立叶变换更适合分析非平稳信号,尤其是含瞬态或突变成分的信号.     

直接序列扩频系统中抑制窄带干扰的变换域技术

本文主要介绍了三种抑制DSSS中窄带干扰的变换域方法。与离散傅立叶变换（DFT）相比，基于重叠变换（LT）的处理方法能更有效地将窄带干扰限制在有限的子带内，这两种方法共同的缺点是：时频分辨率固定，带内频谱泄漏水平较高。基于自适应子带变换（ST）／小波包变换（WPT）的变换域技术，其时频分辨率可随输入信号灵活调整，而且对应的正交镜像滤波器具有良好的幅频特性，因而能更有效地抑制窄带干扰。     

基于图像复原和小波分析的图像压缩算法

本研究以小波理论为基础进行有损图像压缩,并在小波压缩图像中引入复原技术。通过应用图像复原到低频成分（该成分由解压过程中的熵解码得到）可以检索获得高频成分,这是在频域重建图像纹理的一个表达。通过将本文算法与传统的小波压缩算法进行试验比较,表明该方法优于传统算法。     

连续波雷达低仰角测量算法研究

针对采用频域比相测角的连续波体制雷达,提出了一种基于频域比幅测角的低仰角测量算法.通过分析比相测角与比幅测角的关系,得到可以通过在频域比幅实现连续波雷达角度测量的结论.结合C2算法,实现了连续波雷达低仰角测量算法.通过实际试验结果分析,表明该算法具有优良的抗多径干扰性能.     

直线度误差分离方法的误差分析

在研究精密和超精密加工技术的发展对直线度误差分离技术所提出的新要求的基础上 ,定量分析了传感器初始对准误差 ,忽略摆角误差和传感器漂移特性差异在时域和频域直线度误差分离方法中造成的误差 ,同时指出了频域方法中权系数对测量误差的放大作用。并讨论了一些消除误差的方法。最后由此得出两点法与三点法相结合的组合方法是最适用于超精密直线度测量的误差分离方法的结论。     

基于混沌序列和HVS的数字图像水印方法

提出了一种新的数字水印算法,该算法对原始图像进行小波变换,利用混沌序列产生的相应密钥对水印信息进行置乱,并在充分考虑了人眼的视觉特性的基础上确定原始信息嵌入的位置和强度,使数字水印不仅能抵抗有损压缩攻击的能力,而且还能抵挡各种变形处理,达到了隐藏信息的目的。     

基于时延的宽带LFM信号DOA估计算法

针对常用宽带LFM信号DOA估计算法采样数据量大、运算量大的特点,提出了一种基于时延的宽带LFM信号DOA估计算法。先把阵元接收到的信号变换到频域,而后用极值频率点进行时延估计,并对各极值频率点的时延估计值进行加权平均,进而估计出宽带LFM信号的来波方位。仿真验证了该算法的合理性和有效性。     

噪声图像压缩编码的小波变换方法

基于小波变换理论，研究小波变换域噪声图像的压缩编码方法，以实现在小波变换域同时达到对图像噪声的去除与图像压缩编码的目的，并且使两者均获得较好的效果。最后给出的实验结果证明了本文方法的有效性。     

基于最小邻近准则的故障类型识别方法

对设备的多故障类型自动识别问题是设备进行自动诊断的难题之一。讨论基于信号频域特性的故障信号特征提取方法,利用这种方法可以把统计学的聚类分析技术用于故障类型识别,建立起一个由信号特征向量构成的向量空间,以最小邻近准则作为故障类型识别的依据。     

基于调制FFT有限域搜索的MUSIC频率估计算法

为满足跳频频率测量中频率估计高精度及实时性的要求,提出了一种将调制FFT和MUSIC算法相结合的频率算法:首先利用调制FFT对谐波频率进行预估计,确定感兴趣的频域区间;然后利用MUSIC算法在锁定区间内估计伪谱谱峰的位置,实现频率的精确估计。该算法可得到较高的频率分辨率,并减少了MUSIC算法的谱峰搜索范围。仿真试验表明:该算法的频率分辨率高,且实时性能满足频率测量需求。     

自适应控制中的Hartley块算法及实验

针对小波包自适应控制子频带内包含大量卷积和相关运算导致算法收敛速度慢的问题,提出基于Hartley块的小波包滤波最小均方算法。将快速Hartley变换引入块算法,实现频域内快速卷积和相关运算;在子频带内应用Hartley块算法生成控制信号,通过重叠保留法提出基于Hartley块的小波包滤波最小均方算法;通过仿真和实验研究了定频和扫频两种工况下的隔振性能和控制效果。结果表明,基于Hartley块的小波包滤波最小均方算法不仅可以大幅缩短收敛时间,还能显著提高控制精度,且鲁棒性和稳定性良好,能够很好地应用在工程实际中。     

基于改进EMD的信号降噪方法

经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)算法作为新型时频分析方法受到广泛关注,它基于信号的极值特性处理信号,具有自适应强、无需预先确定基函数的优点。但EMD算法本身仍存在模态混叠及EMD强制降噪法易导致信号失真等一系列问题。针对EMD算法的缺陷,提出基于自相关函数的集合经验模态分解方法(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)与小波阈值降噪相结合的改进算法。首先利用自相关函数对高频固有模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF)进行选择,然后利用小波阈值降噪法为EEMD设定阈值,最后将改进算法用于信号降噪,并与快速傅里叶变换(FFT)算法、小波阈值算法以及EMD强制降噪算法进行比较。该方法的优点是克服了EMD算法的不足,避免了模态混叠现象,有效地保留了高频信号中分量,降噪效果更好。