ARUAV前沿判别法抗多点源诱偏性能研究

基于反辐射无人机的时域鉴别技术,提出了一种以小波分析为手段的前沿判别法。将被动雷达导引头使用固定波门对脉冲前沿进行采样所得的信号作小波分析,对分析结果进行判定,当判定采样信号内为单辐射源信号时对其进行测向、测频、跟踪和打击。针对两点源诱偏系统分析表明,在大部分空域中,反辐射无人机总是能首先跟踪诱饵信号。通过建模与仿真,验证了前沿判别法能够有效对抗两点源诱偏系统,并由固定波门得到了有效的判别空域。     

声场干涉条纹图像的降噪研究与性能仿真

引导源目标定位算法形成的声场干涉条纹图像中常附带有噪声,这对定位性能的影响非常大。为了实现低信噪比条件下对目标的准确定位,根据算法仿真结果的特点,提出了利用小波阈值去噪法对图像进行降噪处理。针对软硬阈值去噪的不足,采用了阈值函数的改进方案。对小波去噪后图像再进行二值化设置,能有效提高算法去噪效果。仿真结果表明小波降噪处理能有效提高引导源目标定位算法在低信噪比条件下的定位性能。     

支持向量机的滚动轴承状态监测

提出了一种基于支持向量机的滚动轴承状态监测方法.该方法采用小波能量表征轴承信号的特征,采用支持向量机作为分类器构建支持向量机状态监测系统.仿真实验表明该方法具有很好的在线监测性能和分类性能,该方法对于滚动轴承的监测具有一定的应用价值,并可方便地推广到其他类似的工业应用领域.     

一种TM遥感影像的分割算法

从多分辨率分析角度分析图像分割概念,研究已有的图像分割方法,阐述基于二进小波变换的多分辨率分析原理,采取由粗到细的控制策略,有效地选取最优分割阈值,从而实现对TM遥感影像的分割,实验结果表明该算法对复杂遥感影像分割是有效的。     

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.     

不确定失效阈值影响下考虑设备剩余寿命预测信息的最优替换策略

为了进一步提升设备维修决策的科学性,通过建立综合设备剩余寿命预测数据与不确定失效阈值的最优维修决策模型,实现了不可维修设备的最优替换策略.构建基于非线性Wiener过程的设备性能退化模型,并采用极大似然法估计退化模型参数;提出一种基于期望最大(Expectation Maximization,EM)算法的不确定失效阈值...     

基于恒虚警的多卫星信号快速盲检测算法?

在分析实际盲卫星通信信号的基础上,提出了一种对不重叠多卫星信号数量、中心频率进行实时估计的快速盲检测算法。算法基于恒虚警率准确地估计了噪声的统计特性进而设置了信噪分离的门限,并根据卫星通信信号的实际带宽特性实现了盲信号的检测。仿真结果表明,算法能够在较低的信噪比下实现对多卫星信号的快速准确盲检测,且与其他算法相比,该算法准确率高、通用性强,更能满足实际工程的需要。     

一种应用于超大数据库的人脸识别方法

针对数据库中待识别人脸数目巨大,计算困难的问题,提出了一种基于小波变换和主成分分析的人脸识别方法。该方法首先对数据库中的人脸进行小波变换,然后对小波变换后的图像进行主成分分析提取特征,将特征送入BP神经网络进行训练、识别。经过对比实验,结果表明：该方法可以在保证较高识别率的前提下,大大降低数据维数,从而该方法可以应用于超大数据库的人脸识别。     

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。     

小波降噪在微光瞄准镜检测系统中的应用

提高测试精度是贯穿微光瞄准镜检测系统设计始终的准则,其中迭加在微光图像上的时空域噪声是影响测试精度的主要因素之一,如何滤除微光图像上迭加的噪声信号来提高仪器测试精度就显得尤为重要;实践证明,在设计中使用小波阈值降噪方法能非常有效地提高仪器的测试精度.