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针对探空火箭的应用要求,研究并实现了一种多路实时图像采集和压缩系统,介绍了系统实现的方案以及采用的两种关键技术。系统采用了基于ARM和FPGA的嵌入式系统架构,以专用的压缩芯片作为图像处理单元,通过采用提高摄像头分时复用的可靠性和优化压缩比控制方案两条技术途径,解决了图像低功耗、实时压缩等问题。系统电路结构精简,集成度高,灵活性强。实际测试表明:系统性能可靠,具有轻小型、低成本、低功耗等特点,在空间环境垂直探测实验中,系统拍摄到火箭箭头与发动机分离、电场探测伸杆展开等重要画面,使用边缘强度评价法对所得图像进行质量评价,图像清晰度满足科学研究与工程应用的需要。 相似文献
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小波变换具有优良的时频局部特性,但由于其尺度是按二进制变化的,存在“高频低分辨”这一缺陷.正交小波包分析能够将信号(图像)频带进行多层次划分,对多分辨分析没有细分的高频部分进一步分解,从而提高了频率分辨率,能有效地提取特定的频率成分.推导了小波包分析的基本原理,给出了基于正交小波包分析的遥感图像融合算法.最后,通过实例说明正交小波包分析的有效性和优越性. 相似文献
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小波变换在过零调制信号检测中的应用研究 总被引:1,自引:0,他引:1
将小波分析理论应用于配电网络过零调制信号的检测中,解决了在强噪声、低信噪比的配电网络中通信误码率高的难题,提高了系统的信噪比。给出了小波变换Mallat算法的分解和重构公式。信号仿真表明,应用该方法可以很好地从复杂环境下提取有用信号的特征。 相似文献
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在无人机航拍图像的实时传输过程中,有可能会同时受到脉冲和高斯混合噪声的污染,为后续图像的识别造成很大的困难.针对这种情况,提出了一种基于中值滤波和小波变换相结合的图像去噪方法.仿真结果表明,该方法不仅能有效地滤除脉冲和高斯的混合噪声,而且可以很好地保留图像的细节信息,改善图像的视觉效果. 相似文献
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小波网络为非线性系统辨识研究提供了一种有效的方法,但目前用于小波网络学习的进化算法易陷入局部极小等缺陷.结合生物免疫系统的概念和理论,在非线性系统辨识中引入基于免疫算法的小波网络.该算法中抗体通过浓度相互作用的机制来促进或抑制抗体的生成,借此保持抗体的多样性,并产生了高亲和力的抗体对种群进行不断的更新,提高了算法的全局搜索能力和收敛速度.最后,把基于免疫算法的小波网络用于一个非线性系统辨识的标准实例中,仿真结果验证了该算法的有效性. 相似文献
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基于小波神经网络的蒸汽发生器水位辨识与控制仿真 总被引:1,自引:0,他引:1
提出一种基于小波神经网络的控制方法,对蒸汽发生器水位进行控制仿真.该方法利用小波神经网络作为控制系统的辨识器和控制器来构成控制系统.小波神经网络辨识器能更准确逼近非线性对象,小波神经网络控制器能自适应产生最佳的控制规律.仿真结果表明,该方案具有响应快、超调量小、较强抑制干扰能力等良好性能. 相似文献
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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
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在研究了目标图像多尺度小波分解特性的基础上,提出了基于小波多尺度分解子带主成分的特征提取的算法。该算法利用图像在不同尺度的小波变换域中能量局部集中性,选择各子带能量较集中的局部小波系数构成图像目标特征向量。这种特征包含图像目标的主要边缘、纹理、灰度、结构等多种信息。由于对图像目标的特征信息的分布没有任何限制,因而适用于多种类型的图像的特征提取,可以解决单一特征提取方法中必须面对的所提取特征不明显的难点。这种特征向量对噪声有较好的鲁棒性。 相似文献
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基于Lipschitz下界估值和分枝定界技术,给出了一维参数化小波滤波器逼近问题的全局最优算法。由于充分利用了滤波器逼近问题的特点,本方法将原来的Lipschitz算法的线性收敛速率提高为二次收敛速率。 相似文献
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任钧国 《国防科技大学学报》1996,18(4):1-6
将边界上的函数展成小波级数,利用循环矩阵方法,从核函数边界上的值,得到离散的积分方程系数矩阵,求解未知的小波级数系数,从而得到边界积分方程近似解,文中计算了一个二维拉普拉斯方程的解。 相似文献