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121.
针对超声检测回波信号中的大量噪声,分析了超声检测回波信号的特性,考虑经验模式分解(EMD)和小波哗噪的优点,在改进阈值函数基础上提出一种基于EMD的小波阈值降噪方法.该方法利用EMD对超声信号进行分解,对高频分量用改进小波阈值函数方法进行处理,再结合低频分量重构得到降噪信号.仿真实验结果表明,该方法降噪效果优于小波软、硬阂值降噪,进一步提高了重建信号的信噪比,降低了其均方根误差,是一种可行的超声信号降噪方法. 相似文献
122.
流域变换是数字形态学中用于图像分割的一种经典方法,其并行化问题成为近年来研究的重点。首先给出了流域变换的数学模型,并归纳列举了几种离散情况下的形式化定义;其次分类总结了近年来流域变换串行算法研究的新进展,从而在此基础上重点讨论了相应的并行化策略。详细分析了设计并行流域算法需要考虑的几个问题;并比较评价了现有并行算法的性能特点,得出了一些结论;最后提出了有待进一步研究的问题。 相似文献
123.
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. 相似文献
124.
本文给出了一种求解一维结构瞬态响应问题的解析方法。通过对控制方程及其定解条件进行Laplace变换,将问题写成状态空间形式,用传递函数法求得统一形式的解析解。通过Laplace逆变换求得结构在时域内的瞬态响应。文中给出了一些一维结构动力响应问题的算例。 相似文献
125.
数据分布是影响并行程序在分布主存多处理机上执行性能的重要因素.针对分布主存多处理机中的数据分布问题,提出了一种基于0-1整数规划、利用数据变换技术进行有效数据分布的方法.该方法通过数据变换技术改变数据的存储布局,以使得数据能被有效地分布,并且该方法还利用数据分布图描述程序被并行的情况及其所含数组被访问的情况,并将全局数据分布优化问题转换为求解数据分布图中最优路径的问题,从而可用0-1整数规划求解最优路径问题.该方法能对多个嵌套循环中具有仿射数组下标的任意维数组进行有效的数据分布,并且也能使嵌套循环的并行度尽可能地大.另外,该方法也考虑了偏移常量的对准问题,从而能使数据通信量尽量地小.实验结果验证了该方法的有效性. 相似文献
126.
在分析H.324系统中双向视音频编解码所需要的运算量和存储容量的基础上,选择两片高速DSP芯片TMS320VC5509,合理分配资源,对视频编解码中关键代码进行优化,设计和实现了双向视音频编解码的实时H.324系统。特别是在定点DSP上采用了整数变换代替浮点DCT,消除了浮点运算,减少了运算量,给出了实验结果。 相似文献
127.
在分析了电视加扰技术中的模拟加扰方式和数字加扰方式后,对数字加扰时基处理中的行旋转、行置换、行变换等方法做了详细分析;为了保护有线电视加扰系统的安全,采用了随机数的产生、数据的加密等技术。最后详细介绍了一个包括加、解扰系统和用户控制的实验系统 相似文献
128.
针对探地雷达(Ground Penetrating Radar, GPR)与移动通信系统终端存在的频谱共用的电磁兼容性问题,着重分析了GPR接收中随机性射频干扰(Radio Frequency Interference, RFI)的性质,以及该类RFI与GPR目标回波信号在小波多尺度分解中分布的差异性,并基于此分析,提出了基于小波变换域的GPR随机RFI抑制算法,利用两种实测实验数据进行验证,结果表明,该方法能较好地抑制GPR的随机性RFI. 相似文献
129.
采用Duffing振子实现对微弱二进制相移键控(Binary Phase Shift Keying, BPSK)信号的盲检测时,Duffing系统输出的周期态和混沌态转换之间存在过渡带。针对这一问题,推导出过渡带时长和Duffing系统内置频率之间的关系表达式;指出内置频率越高,过渡带时间越短;仿真实验给出时间频率响应曲线。内置频率的提高,会降低系统检测微弱信号的灵敏度。针对这一问题,推导出周期态下Duffing系统输出幅度作为因变量、内置频率作为自变量的表达式;仿真实验给出幅频响应曲线。针对微弱BPSK信号盲检测,建立变尺度方法和检测阵列相结合的基于S变换提取Duffing系统输出幅度包络的微弱BPSK信号盲检测模型,仿真实验验证了模型方法的有效性。 相似文献
130.
Gabor变换和K-means算法是最为常用的纹理分析方法。然而,采用Gabor变换得到的纹理特征向量具有较高的维数,影响算法的运行效率;K-means算法也易受初始类中心的影响而导致分类精度下降。因此,通过Relief算法对采用Gabor变换所提取的纹理特征进行选择,得到合适的纹理特征子集。进一步采用差分进化算法,对K-means算法的聚类中心进行优化从而提高纹理识别精度和效率。实验结果表明:提出的方法所需用到的纹理特征向量的维数相对于原始特征集有大幅降低,较之基本的K-means算法,纹理识别的精度也有较明显的提高。 相似文献