雷达信号调制类型自动识别的一种新方法

雷达辐射源信号调制类型的自动识别是电子战系统的关键技术之一.深入分析了小波变换法提取信号脉内特征的基本原理,提出一种基于小波变换法提取的脉内特征自动判别信号调制类型的新方法.仿真结果表明,在满足一定的信噪比条件下,新方法能准确识别给定信号的调制类型.     

基于脉内特征的雷达信号分选新方法

提出了一种基于脉内特征和基于核方法的模糊C-均值算法(KFCM)相结合的雷达信号分选方法.首先利用小波变换法提取雷达信号的脉内特征,然后基于KFCM对信号进行分选.计算机仿真表明,在满足一定信噪比的条件下,该方法可以准确地实现雷达信号的分选.     

低信噪比下雷达信号调制类型的自动识别

低信噪比下识别雷达辐射源信号的调制类型是电子战系统的关键技术之一.深入分析了小波去噪和小波变换法的基本原理,提出一种在低信噪比下基于小波变换法自动判别信号调制类型的新方法.仿真结果表明,在较低信噪比条件下,该方法能准确识别给定信号的调制类型.     

数字水印中的小波变换

在Internet快速发展的今天 ,多媒体内容的版权保护技术“数字水印技术”受到广泛关注。本文先对“数字水印”插入和检测过程中所采用的相关算法做了简要介绍 ,然后重点阐述了变换域算法中的小波变换 ,说明了小波变换的基本思想、含义、实现方法、优点和作用等     

自动阈值选取与边缘检测相结合的图像分割算法

提出了一种自动阈值选取与边缘检测相结合的阈值分割算法 ,试验表明该算法能够避免过分割现象 ,具有良好的分割效果     

船舶水下电场的预测方法

为了实现对船舶水下电场信号目标特征的控制,提出一种信号预测的方法。对测得的信号进行小波分解并分别在静电场和轴频电场频段进行重构。对高频的轴频电场信号构建自回归预测模型,对低频的静电场信号以灰色GM(1,1)模型进行拟合。将预测结果进行叠加得到对下一时刻电场信号的预测值。实测数据对该方法的检验结果表明:用该方法对船舶水下电场进行预测,电场的预测误差在原信号幅值的20%以内。     

飞机发动机关键系统智能故障诊断方法

飞机发动机是一个非常复杂的大系统,由于其结构复杂,工作环境恶劣,对其关键系统的故障进行准确诊断始终是困扰业界的技术瓶颈之一。提出了采用EMD小波阈值降噪与主元分析相结合的方法,对飞机发动机气路系统故障诊断进行了深入研究。针对某型真实飞机发动机进行测试试验采集的气路多参量数据,首先采用经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)对气路系统各参量信号进行EMD分解,然后采用软阈值函数对其进行降噪,并进行信号重构,从而可得到飞机发动机气路工作状态有效数据。在此基础上,设计了飞机发动机气路系统主元分析故障诊断模型,并结合预处理得到的飞机发动机气路有效数据,运用所设计的主元分析故障诊断模型对飞机发动机进行故障诊断技术研究。研究结果表明,所提出的方法能够很好地诊断出飞机发动机气路系统实际运行时所出现的故障,具有重要的实际应用价值,并有广泛的应用前景。     

基于提升小波包的漏磁信号去噪研究

为了更好地解决对原始漏磁信号的噪声抑制问题,在讨论提升小波包变换的基本原理及特点的基础上,提出应用这种方法对漏磁信号进行分解和重构。与传统小波包变换相比较,该方法具有更高的分辨率和近似优化能力,研究结果表明,它能在保留原始漏磁信号有效成分的同时,更好地去除噪声。