2(1/2)谱在直升机声信号特征提取中的应用

介绍了四阶累积量对角切片的一种定义,分析了其傅里叶变换(212谱)在提取三次相位耦合特征方面的良好性能及其估计方法;将其应用于具有三次相位耦合的直升机声信号特征提取。仿真结果表明,利用该方法能够分析信号的三次相位耦合信息,且具有计算方法简单、运算速度快及良好的抑制高斯噪声的优点。实际的数据处理结果验证了该方法的有效性。     

小波分析在电子装备供电设备故障检测中的应用

新型电子装备供电设备封装性能好,可及测点少,故障检测和诊断难度大.在分析供电设备声信号产生机理的基础上,提出了一种利用小波分析理论对声信号进行处理,实现非接触、不解体故障检测与诊断的方法.论证了频带能量分析法和极大值分析法提取故障特征信息的可行性,并给出了故障特征参数算法.实验证明,该方法能有效地检测和诊断故障.     

基于线特征的多时相遥感图像变化检测

多时相遥感图像中利用线特征可以感知道路等线形地物的变化。论文提出一种新的基于边缘特征描述的线特征变化检测算法,首先根据边缘的梯度信息得到变化边缘,并对变化边缘进行编组,形成变化边缘的直线支撑区域,然后通过最小二乘拟合方法从直线支撑区域中提取出变化直线。提出的线特征变化检测算法把边缘的相位和幅度信息作为变化检测的判定依据,从而避免了线的匹配与比较工作,降低了变化检测的算法复杂度,具有很强的实用性。将提出的方法用于多时相遥感图像变化检测,实验结果显示该方法的有效性。     

一种对间歇采样转发干扰的识别新方法

间歇采样转发干扰是一种针对相干雷达的有效干扰样式,该类干扰的抑制技术研究需求迫切,而干扰识别历来是抗干扰流程中的关键环节,针对间歇采样转发干扰的识别问题,提出了一种基于关联维数的干扰识别方法。通过对3类间歇采样转发干扰信号进行傅里叶变换,挖掘信号频谱上的差异,提取频域关联维数作为干扰识别的特征参数,并利用支持向量机进行分类识别,为后续雷达系统采取针对性抗干扰措施提供重要的决策信息。仿真结果证明该方法具有较高的识别率。     

战场目标声音识别关键技术研究

战场目标声音探测技术在现代战争中发挥着越来越重要的作用。针对战场目标声音识别的一些关键技术进行了研究。首先分析了目标声音探测技术的军事应用特点,然后对战场典型目标发出的噪声的物理特性进行了分析。最后论述了战场目标声音识别技术中的几种关键技术,重点分析了特征提取中的LPCC、MFCC技术以及分类器中的隐马尔可夫模型,为战场目标声音识别系统的开发奠定了基础。     

基于高阶谱分析的机械故障特征识别

在分析高阶累积量与高阶谱的理论基础上，利用高阶谱可以抑制加性高斯噪声的性质，研究了基于高阶谱分析的机械故障特征提取方法，提出了基于双谱估计的齿轮故障诊断的方法。通过对齿轮信号的双谱特征图谱进行分析比较，成功地对齿轮的正常稳态振动信号、正常瞬态振动信号以及磨损瞬态信号进行了识别，效果十分显著。     

环境新闻在中国的发展及其特征简析

环境问题已经成为一大社会问题，环境新闻成为媒体和公众关注的焦点。国内环境新闻作为一个新兴的报道题材，已迅速闯进主要新闻传媒的主阵地，并逐渐成为与时政新闻、经济新闻、科技新闻等并驾齐驱的报道领域，成为各家传媒和记者争相采访报道的重要内容。本文从环境新闻的概念与产生入手，分析其在中国的发展。     

多功能雷达建模中的雷达字提取技术研究

雷达字为有限数目脉冲的固定排列,能够反映多功能雷达的工作状态和威胁等级。针对漏脉冲和虚假脉冲所造成的雷达字不能正确提取的问题,提出了一种基于三级匹配的雷达字提取算法。该算法首先对分选后的辐射源脉冲列进行数据库级的匹配过滤,确定模板雷达范围,然后分别利用脉冲配对和序列相关技术进行精确识别。仿真实验表明,该方法不仅能提取多功能雷达辐射源的雷达字,而且对噪声环境具有较好的适应能力。     

基于pLSA模型的人体动作识别

提出一种基于主题模型的人体动作识别方法。该方法首先提取时空兴趣点(STIP,space-time interest point)来描述人体运动,然后提出使用慢特征分析(SFA, slow feature analysis)算法计算兴趣点梯度信息不变量最优解,最后使用概率潜在语义分析 (pLSA, probabilistic Latent Semantic Analysis) 模型识别人体动作。SFA计算的梯度不变量最优解可以表示时空兴趣点固有特征,能够无歧义反映时空兴趣点在空间及时间方向上的信息。同时,针对pLSA隐性主题正确性无法保证的缺点,算法将主题与动作标签“一对一”相关,通过监督方式得到主题,保证了训练中主题的正确性。该算法在KTH人体运动数据库和Weizmann人体动作数据库进行了训练与测试,动作识别结果正确率分别在91.50%和97%以上。     

基于核主成分分析的铁谱磨粒特征提取方法研究

针对铁谱分析的磨粒识别过程中存在原始磨粒特征描述指标参数多、非线性突出的问题,提出基于核主成分分析的磨粒特征提取方法,介绍该方法的原理与算法。结合某柴油发动机故障检测与分析系统中铁谱磨粒自动识别的应用实例,并与传统主成份分析方法进行对比分析,结果表明该方法在进行样本非线性特征参数指标综合以及特征维数压缩方面具有可行性和有效性。