物体识别不变性方法比较分析(Ⅱ)——解析方法

在文献[1]中,我们分析比较了物体识别不变性方法——统计方法。本文中,将分析比较另一类方法——解析方法。     

SCPC卫星通信中互调噪声谱的计算

本文提出和推导了SCPC卫星通信系统中互调噪声功率谱的快速计算方法,它升SCPC系统设计具有重要的使用价值。     

一种新的舰船辐射噪声特征提取方法

提出了一种基于Dopplerlet变换的舰船辐射噪声特征提取方法,给出了Dopplerlet变换分解流程。使用此种方法及基于小波变换、波形结构、自然尺度等的特征提取方法对收集到的舰船辐射噪声进行了识别试验,试验结果证明基于Dopplerlet变换的舰船辐射噪声特征提取方法更加有效。     

DFT的Z变换算法

文中讨论了用Z变换计算DFT的方法。对于N=2~t的DFT,本算法所需的加法及乘法量分别为:(?),与Cooley-Tukey基-2算法比较,乘法量与加法量均减少25%,文中还讨论了本算法在微机上的实现,给出流程图。在运算时间上,本算法与通用FFT算法程序进行比较:节省时间30%。     

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。     

面向数字射频存储的雷达欺骗干扰检测方法

基于数字射频存储(digital radio frequency memory,DRFM)技术的转发式欺骗干扰与真实雷达回波高度相干,这导致雷达难以分辨真假目标。针对该问题,提出一种基于Hough变换的DRFM欺骗干扰检测方法。建立基于线性调频的干扰信号模型,分析其谐波分量的频谱特性,采用短时傅里叶变换和二维恒虚警率检测器对干扰信号进行特征提取,并利用Hough变换完成欺骗干扰检测。所提方法是基于DRFM欺骗干扰本身的特征,不依赖于先验信息与应用场景,计算复杂度低,且在低信噪比条件下具有良好的检测性能。计算机仿真实验验证了方法的有效性。     

无人驾驶汽车视觉导航中车道线检测的研究

为了提高无人驾驶汽车视觉导航系统中车道线检测的准确性和实时性,在对车道线检测技术进行深入研究的基础上,提出一种能快速准确检测出车道线的新算法。首先采用分块思想将RGB图像中与道路无关的区域去除,以缩短数据处理时间。然后对余下的RGB图像进行灰度化处理,接着用中值滤波法消除随机噪声,再用最大类间方差法(Otsu法)初步得到二值图像。最后对二值图像利用数学形态学进一步边缘细化,使位于车道线上的每个像素行只有一个像素特征点,再采用Hough变换检测出车道线。Matlab仿真结果表明,此算法能够快速准确地检测出车道线,较传统检测算法具有更强准确性和实时性。     

自适应控制中的Hartley块算法及实验

针对小波包自适应控制子频带内包含大量卷积和相关运算导致算法收敛速度慢的问题,提出基于Hartley块的小波包滤波最小均方算法。将快速Hartley变换引入块算法,实现频域内快速卷积和相关运算;在子频带内应用Hartley块算法生成控制信号,通过重叠保留法提出基于Hartley块的小波包滤波最小均方算法;通过仿真和实验研究了定频和扫频两种工况下的隔振性能和控制效果。结果表明,基于Hartley块的小波包滤波最小均方算法不仅可以大幅缩短收敛时间,还能显著提高控制精度,且鲁棒性和稳定性良好,能够很好地应用在工程实际中。     

基于改进GM(1,1)模型的导弹贮存可靠性预测方法

针对导弹系统技术复杂、贮存样本量受限、测试数据波动性较大等特点,结合装备的具体情况提出了基于改进GM(1,1)模型的导弹贮存可靠性预测方法。该方法首先利用"对数-幂函数变换"对导弹的历史可靠性数据进行处理,提高数据光滑度,然后依据GM(1,1)模型计算得到可靠性预测值和残差,再利用残差建立残差修正模型,得到残差修正值,减少残差对结果的影响,最后利用残差修正值修正可靠性预测值并还原,求得可靠性最终预测值。实例表明,该改进模型对导弹系统可靠性变化的描述比传统模型更加准确有效,预测结果精度更高,为导弹贮存可靠性预测分析提供了一种有效的改进方法,其算法设计推广性强,可作为其他装备寿命预估的重要工具。     

结合层次法与主成分分析特征变换的宫颈细胞识别

对宫颈细胞进行多分类可以自动识别出不同状态的细胞,进而为宫颈癌诊断提供科学依据。在用6种多分类算法进行实验后,选取支持向量机作为基分类器,先用一对一策略训练6个分类器进行3分类,然后再训练1个2分类器,这种二层4分类方法提高了识别准确率。考虑不同层特征模式的差异性,在保证识别性能的同时,每层分类前先采用主成分分析法将原始154维特征变换到低维空间,去除冗余特征,加快识别速度。实验证明,所提层次主成分分析法在宫颈细胞分类中相比6种传统多分类方法有更高的识别准确率,可达90%以上;识别速度也较普通层次法提升了21.31%。