用于无人机着陆的图像处理算法

随着无人机着陆图像处理算法的不断研究和发展,在分析小波变换对噪声和边缘点的影响规律的基础上,结合多尺度乘积的特性,采用了一种基于小波变换的多尺度积的边缘检测新算法.通过边缘检测实验并和其他算法作比较,该算法能有效抑制噪声,获得清晰丰富的边缘且定位精度高,为进一步的无人机着陆图像处理提供一个很好的工具.     

基于小波神经网络的数据融合诊断系统

主要利用小波神经网络技术和信息融合技术,建立了基于小波神经网络技术的多传感器数据信息融合诊断系统.该故障诊断系统是将多传感器数据融合技术应用于故障诊断领域,利用数据在不同层次上的融合集成小波神经网络,通过信号的有效组合,用各种子小波神经网络从不同侧面进行故障诊断,最大限度地提高确诊率.并以液压泵为例对该故障诊断系统进行详细介绍     

改进的光学图像边缘检测融合算法

鉴于目前用于光学图像边缘检测的方法的局限性;针对光学图像的边缘检测特性,提出了一种基于小波和Canny理论相结合的融合算子;利用相似度性质,综合评估了融合算子与其他经典边缘检测算子相比的优越性;通过实验仿真,表明该融合算子能够较好地提取运动中的光学辐射目标的边缘.     

组合层内和层间小波系数的图像去噪方法

建立了能利用系数层间和层内相互依赖的关系模型,推导了应用最小均方误差原理去除图像中噪声的算法,而且运用隐参变量描述方式,使得小波系数那种反映图像边缘强度特征的空间变属性表现了出来,使算法具有空间自适应能力,实验结果显示该方法比目前存在的一些方法更具优越性。     

组合激光作用下CdS探测器破坏阈值实验研究

采用组合激光(即响应波段内532nm激光和响应波段外1319nm激光)对光导型CdS探测器进行辐照,测量了CdS探测器的破坏阈值。当1319nm激光辐照功率密度保持不变时,波段内激光的加入明显缩短了CdS探测器被破坏时激光所需的辐照时间,并且随着532nm激光功率密度的不断增大,辐照时间先减少后增加;当1319nm激光辐照时间保持不变时,随着532nm激光功率密度的增大,CdS探测器被破坏所需的1319nm激光功率密度先减小后增大,但恢复值仍比没有532nm激光加入时要小,说明了波段内激光的增强作用。上述两种变化趋势与相同条件下探测器的电压响应变化规律一致。     

小波变换在雷达视频压缩中的应用

针对工程应用中雷达视频数据量大、难于实时传输的问题,分析了雷达视频数据的信息冗余和信号相关等特点,提出了一种基于小波变换的雷达视频数据压缩算法,并用该算法对实际采集的某型雷达视频数据进行压缩、解压缩处理。结果表明:该算法具有较高的压缩比和较好的信号恢复质量,具有一定的实用价值。     

离散小波变换在被动声目标识别中的应用

研究了战场被动声目标鲁棒特征参数的提取,分析了战场声信号与语音信号特征的相似性,提出基于MFCC参数的战场声目标识别方法。针对战场环境存在强噪声干扰情况,提出一种改进的MFCC特征参数(DWTMFCC)提取方法,该方法将小波分析和MEL倒谱分析结合,提高了特征参数的鲁棒性。仿真结果表明:在噪声条件下,利用DWTMFCC参数进行声目标识别,平均识别率比MFCC参数高出3.134个百分点,信噪比为5dB时,识别率仍达到93.67%。     

基于HVS的抗统计分析的小波域密写

针对通过分析小波系数直方图特性的变化能侦测到小波域图像密写信息的存在性这一问题和人眼对图像强纹理不敏感的特征,提出了一种基于HVS的抗统计分析的小波域密写方法。该方法先将载体图像分成固定大小的小块,对每一小块进行基于提升策略的整数小波变换。根据符号和奇偶值将非零小波系数分为2类,分别表示1和0。如果嵌入的秘密比特与小波系数表示的信息不同,修改小波系数使它变为另一类,否则不变。在强纹理块,2层以上的小波系数用来嵌入更多的秘密信息以保证良好的视觉隐蔽性。最后,通过小波逆变换获得载密图像。实验结果表明,该密写方法不但能有效地保持小波系数直方图的特性,而且具有良好的视觉质量。     

反导－反飞机直接碰撞的制导与控制

本文依据直接碰撞的技术要求和末制导所能获取的信息,提出了视线角－角速度最优制导律和开关时变－阈值控制律的设想,并设置了强控和微控两种状态实施轨控,使之近似地实现了平行接近导引,以达到直接碰撞杀伤目标的技术要求。据此进行了反导－反飞机典型弹道的仿真分析,其脱靶量均小于１ｍ,证实了设想的可行性和正确性,仿真中还初步分析了有关的轨控特性参数。     

时频分析方法及其在自导信号检测中的应用

首先引入时频分析的概念,介绍了短时傅里叶变换、Wigner—Ville分布和连续小波变换的数学表示和性质.其次基于经典检测理论,讨论并比较了它们在高斯白噪声背景下对确知信号的检测问题.最后对它们在自导信号检测应用中的有关问题进行了分析,并指出了需进一步研究的方向.