小波变换在非线性偏微分方程中的应用

非线性偏微分方程方程理论的研究中，正则性条件起着重要的作用。正则性条件的强弱对于我们对方程解的结构进行全面系统的分析有着很大的帮助。小波理论对微分方程的应用也是极其广泛的。作为对这一领域研究的尝试，本文将利用小波正交基的正则性条件讲述并证明非线性偏微分方程解的一个正则性定理。     

小波分析在火控电视跟踪器图像处理中的应用

介绍了火控电视跟踪器的组成,讨论了传统的图像处理算法思想,在简单的情况下,应用于火控电视跟踪器的处理系统,可取得较好的效果.同时提出了在较复杂的环境下,利用小波分析在边缘检测,图像数据压缩,图像拼接和镶嵌中,能优于一般方法,可较好反映出图像信号的突变.     

基于循环谱相关的雷达信号脉内分析改进算法

针对传统的雷达信号脉内特征分析算法存在的局限,提出了一种基于循环谱相关的雷达信号脉内特征分析的改进算法。该算法将传统的循环谱估计方法进行了改进,能对雷达信号脉内调制方式进行识别并提取脉内特征参数,然后结合改进的小波变换的优点,对识别出的相位编码信号进行相位突变点的提取,最后输出至完善的脉冲描述字中。改进的算法能够在较低计算量的同时保证较好的脉内特征参数的估算精度。仿真结果表明,在较低信噪比下,该算法仍然具有较好的性能。     

一种低信噪比下二相编码信号脉内特征提取方法

为改善小波脊线法在低信噪比下提取二相编码信号脉内特征的性能,提出了一种改进的小波脊线脉内特征提取方法。该方法将魏格纳-威利变换与小波脊线法相结合,利用魏格纳-威利变换对噪声的抑制来改善信噪比,通过分析二相编码信号的小波脊线特征来得到脉内特征参数。仿真结果表明,该方法在低信噪比下仍能准确提取二相编码信号的脉内特征,具有明显优越性。     

面向人机交互的运动想象脑电信号感知算法研究

脑电信号的特征提取与分类识别是脑机交互领域的核心问题。针对运动想象脑电信号的多分类问题,以更好利用包含有用信息的脑电信号频带为目的,提出了基于小波包变换(WPD)和一对多共空间模式(CSP)的特征提取算法。首先使用WPD算法将原始脑电信号分解成一系列子频带,筛选与运动想象活动相关的子频带。然后使用一对多CSP算法进行特征提取。最后对各子频带的特征进行组合并使用BP神经网络进行分类。算法的有效性通过BCI竞赛的基准数据集进行了测试,相交于竞赛结果有了明显提升。     

自动控制系统故障诊断技术的发展与展望

通过将自动控制系统的故障诊断分为基于数学模型的方法、基于信号处理的方法和基于知识的方法三大类进行讨论,得出了故障诊断技术的发展概况与发展趋势。进一步给出了故障诊断技术典型新应用,并指出了故障诊断技术中存在的问题和未来的研究重点。     

基于不同能量值特征优选的水声目标识别

采用Bartlet平均周期图、小波变换和经验模态分解方法分别提取信号的频段能量值特征、IMF能量值特征，重点对IMF能量值特征进行特征优选。通过设计BP神经网络分类器，对实测的四类舰船目标的辐射噪声信号进行测试，取得了较好的识别效果。