小波阈值技术在图像降噪中的应用研究

通过对图像的小波变换系数进行阈值操作，可以有效降低噪声，同时又较好地保持图像细节。在文章中详细讨论了这种小波阈值降噪技术，并给出了在此种降噪方法中阈值选取的几种方法。由实验结果可以知道此种小波阈值方法是一种有效的图像降噪方法。     

基于多尺度小波变换的二维图像角点检测技术

提出一种基于多尺度小波变换的二维图像角点检测算法。首先利用二维零交叉边缘检测算子对图像进行边缘提取得到二值边缘图，通过基于边素（边过程）的围线跟踪算法得到图像的边缘围线。对边缘围线的方向曲线进行多尺度小波变换，利用变换结果的局部最大值信息检测和定位出图像角点。仿真结果表明该算法可有效地实现二维图像的角点检测与定位，具有较高的精度     

对DJ小波VisuShrink去噪法中j0取值的分析

ＤＪ小波ＶｉｓｕＳｈｒｉｎｋ去噪法在数字信号处理方面的应用已十分广泛,但是去噪后恢复信号质量的优劣与低分辨率截断参数ｊ０的选取是密切相关的,而ｊ０的选取又与被污染信号的噪声指数σ以及采样率有关。这篇文章对这些关系进行了分析,并给出了仿真计算的结果,分析与计算的结论对如何选取最佳低分辨率截断参数ｊ０具有一定的指导意义。     

关于自适应滤波技术的一些思考

本文研究工程实践中应用Ｋａｌｍａｎ滤波时出现的滤波异常现象。文中从滤波异常的检测出发,由此构成动力学噪声方差阵的自适应估计。对于常用的衰减记忆滤波,提出了衰减因子的自适应确定方法,对于未知的动力学噪声和观测噪声的方差阵,运用Ｂａｙｅｓ－ＭＬ估计方法给出了递推估算方案。对于构造自适应滤波的技术途径,提出了一些看法。     

一种全双工模拟话密系统的自适应回波抵消器

文中介绍一种全双工模拟话密系统的自适应回波抵消器,该抵消器用块修正方法更新横向滤波器的系数。这种方法的收敛性能和计算效率均优于标准的最小梯度算法,且满足国际电报电话咨询委员会(CCITT)建议的回波抵消器要求G.165.     

汽车辅助车闸的自适应控制

采用Guauss Seidel模型参数调整法 ,建立了辅助车闸位置控制装置的动态数学模型。在此基础上 ,运用超稳定理论设计了模型参考自适应位置控制系统 ,并在基于MATLAB软件包的硬件在环系统仿真平台上 ,进行系统的软、硬件混合仿真研究。试验表明理论仿真结果和系统实时响应吻合。从而 ,为在复杂环境下控制车速、车距提供了有效的实验技术手段和简捷的系统控制方法     

机载MIMO雷达稳健非均匀样本选择方法

针对杂波训练样本中混入干扰目标,导致空时自适应处理技术的杂波抑制性能下降问题,提出一种基于目标知识进行局部稀疏恢复的稳健训练样本挑选方法。该方法利用先验知识确定待检测单元中的目标区域,对整个角度-多普勒平面进行遍历,获得稀疏超完备基。通过变换矩阵对超完备基中对应的目标区域进行"挖空"处理,局部稀疏恢复出超分辨的杂波空时谱,获得杂波协方差矩阵估计。结合广义内积算法,实现非均匀训练样本挑选的过程。与常规结合广义内积方法相比,该方法对于不同干扰强度的训练样本,均有良好的检测效果。经仿真验证,所提方法的检验统计量之间区分度更加明显,对于干扰样本的挑选更加彻底,从而有效地提高了空时自适应处理技术的目标检测性能。     

变工况下轴承健康监测的相关向量机与自适应阈值模型方法

工况在旋转机械运行过程中通常是变化的。变化的工况和故障一样,也会引起机械振动特征发生改变,从而引起诊断误差。为此,提出一种用于变工况下轴承健康监测的新方法。该方法使用相关向量机拟合振动特征的统计量随工况参数的变化,得到特征统计量与工况参数之间的连续函数关系;基于不同工况下的特征统计,构建自适应阈值模型。将该方法用于不同转速下的轴承健康监测,结果表明,当转速超过某一个较小的值时,该方法有效。     

离散小波变换在被动声目标识别中的应用

研究了战场被动声目标鲁棒特征参数的提取,分析了战场声信号与语音信号特征的相似性,提出基于MFCC参数的战场声目标识别方法。针对战场环境存在强噪声干扰情况,提出一种改进的MFCC特征参数(DWTMFCC)提取方法,该方法将小波分析和MEL倒谱分析结合,提高了特征参数的鲁棒性。仿真结果表明:在噪声条件下,利用DWTMFCC参数进行声目标识别,平均识别率比MFCC参数高出3.134个百分点,信噪比为5dB时,识别率仍达到93.67%。     

Threshold optimization for weighted voting classifiers

Weighted voting classifiers considered in this paper consist of N units each providing individual classification decisions. The entire system output is based on tallying the weighted votes for each decision and choosing the one which has total support weight exceeding a certain threshold. Each individual unit may abstain from voting. The entire system may also abstain from voting if no decision support weight exceeds the threshold. Existing methods of evaluating the reliability of weighted voting systems can be applied to limited special cases of these systems and impose some restrictions on their parameters. In this paper a universal generating function method is suggested which allows the reliability of weighted voting classifiers to be exactly evaluated without imposing constraints on unit weights. Based on this method, the classifier reliability is determined as a function of a threshold factor, and a procedure is suggested for finding the threshold which minimizes the cost of damage caused by classifier failures (misclassification and abstention may have different price.) Dynamic and static threshold voting rules are considered and compared. A method of analyzing the influence of units' availability on the entire classifier reliability is suggested, and illustrative examples are presented. © 2003 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics 50: 322–344, 2003.