基于CNN的窄带雷达空中目标识别方法

空中目标识别是雷达的重要用途之一,窄带雷达因体制限制,无法获取目标高分辨识别信息供分类识别。为解决窄带防空预警雷达对空中目标识别判性难的问题,提出了基于卷积神经网络的空中目标识别方法,就空中目标识别判性模型的构建、训练数据集的生成进行了研究,采用模拟数据集及实测数据对模型进行了检验,结果表明该方法具有较好效果。     

加权核范数最小化和改进小波阈值函数的图像去噪算法

针对加权核范数最小化算法存在结构残余噪声以及无法较好地保持图像边缘结构的问题,提出基于加权核范数最小化和改进小波阈值函数的图像去噪算法。利用全变分模型对噪声图像进行初步去噪,使用噪声图像与初步去噪后的图像进行差分运算,对差分后得到的噪声残差图像使用改进的小波阈值函数去噪,将小波去噪后的残差图像与初步去噪图像叠加,将叠加后的图像使用基于残余噪声水平迭代的加权核范数最小化算法进行二次去噪。相较于当下主流去噪算法,经该算法处理后的图像的PSNR和SSIM值均有所提升,能够更好地保持图像的纹理结构,且在高噪声环境下效果更佳。     

多子带雷达信号融合噪声抑制方法

全极点模型对信号构建线性模型,通过对模型进行定阶和计算可以得到估计信号的各个参数,从而实现信号预测。子带融合之前需要进行相干处理,可以通过相干函数等方式解决。root-MUSIC算法在低信噪比环境中极点选择并不稳健,会导致模型在阶数上判断错误。为解决全极点模型方法中子带融合在信噪比低时模型阶数估计不准的问题,提出一种噪声抑制方法。对信号Hankel矩阵的主对角奇异值矩阵加权处理,以消除噪声分量,并利用整体前向预测矩阵得到整体频段极点值与极点幅值,由此估计出低信噪比时的多子带融合信号。结果表明所提方法在仿真环境下,在信噪比-20 dB至10 dB时,相较于传统极点模型方案具有更好的估计结果。     

基于非平衡格林函数铁磁-量子点系统的散粒噪声

借助Anderson模型的哈密顿量,利用格林函数和运动方程,研究了铁磁电极的量子点系统的极化输运特性。结果表明:通过调节微波外场、铁磁电极的磁矩相对取向与温度等,均能实现控制体系中自旋极化电流的目的,达到自旋阀效应,为研究新的自旋电子材料提供了理论依据。     

逆变器-异步电机电磁噪声的分析与研究

利用Ansoft建立了样机的二维模型,计算了样机在空载运行下的各性能参数,分析了样机内的磁场分布情况.在此基础上,计算了负载大小、机壳设计尺寸和逆变器供电对异步电机电磁噪声的影响.仿真分析表明:通过合理改变机壳尺寸和质量以及选择合适的逆变器开关频率的方法可实现异步电机的降噪.     

增强小波系数的飞行数据奇异值阈值降噪

针对飞行数据降噪问题,提出了增强小波系数的飞行数据奇异值阈值降噪算法.结合小波系数噪声自相关函数进行飞行数据的最佳分解层小波分解,对高频小波系数先进行增强预处理再进行SVD分解,运用奇异熵理论确定奇异值重构阶次,采用奇异值阈值对小波系数进行处理并重构,得到降噪数据.仿真实验表明,本文算法能获得较高的信噪比,改善了数据质量.     

基于相位估计的湍流降质图像盲复原

地基望远镜观测的空间目标图像受大气湍流的影响,其分辨率受到很大的限制。为了提高湍流降质图像的复原效果,提出一种改进的盲解卷积方法。首先,考虑观测图像受到高斯噪声和泊松噪声的干扰,推导出基于混合噪声模型的盲解卷积代价函数;然后,根据傅里叶光学原理,利用波前相位表示点扩展函数,将点扩展函数从像素值估计转换为参数估计;最后,通过参数化表示方式,将代价函数寻优从约束最优化问题转换为无约束最优化问题。模拟实验结果验证了本文模型与数值算法的有效性。     

采用波数域方法分析细长柱壳的振动与声辐射特性

采用波数域方法对细长柱壳进行振动与辐射噪声分析。在获得细长柱壳表面振动后,法向振动在波数域展开为波数谱,结构振动波数特征由此得以直观展现,与辐射噪声相关的有效振动量得以定量给出。对细长柱壳的波数谱分析表明:低阶周向波数振动是其参与有效声辐射的主要成分,通过不等间距分舱可以在一定程度上控制有效声辐射振动级,从而控制结构的噪声辐射,但对整体呼吸运动的振动则效果不显著。     

阶比谱分析与汽车起动电机故障的实时诊断

本文主要论述阶比谱分析方法及其在汽车起动电机故障实时诊断中的应用。首先阐述了阶比谱分析的原理以及阶比采样中混迭与泄漏的产生及其抑制方法,然后讨论了如何在起动电机运行过程短、升速快的情况下获取感兴趣的噪声信号,进而采用阶比谱分析方法从信号中提取故障特征信息,最后利用阀值判别法起动电机的故障进行实时诊断。     

一种强噪声背景下语音增强方法的研究与实现

提出了一种基于传统谱相减语音增强算法的改进方法,加强了其滤除噪声的功效,提高了强噪声背景下语音信号的信噪比和可懂度。实验表明,该算法能够很好地滤除强噪声,增强语音,甚至对于滤除与语音频段几乎重叠的噪声信号,效果也十分显著。最后与传统减谱法相比较,分析了该算法的优缺点。