基于类别可分性准则的金属磁记忆信号小波能量谱特征提取研究

为了解决金属磁记忆信号小波能量谱特征存在的相关性和冗余性问题,利用类别可分性准则,在提取金属磁记忆信号小波能量谱的基础上,将能量谱特征进行变换提取最优特征向量。将能量谱特征向量、最优特征向量和低频特征向量作为支持向量机的特征输入量分别对不同检测区域的金属磁记忆信号进行识别。实验结果表明：最优特征向量能够减小小波能量谱特征的相关性和冗余性,有效提高支持向量机识别的准确率。     

基于自适应阈值的提升小波包漏磁信号去噪研究

为了更好地实现对原始漏磁信号噪声的抑制,针对硬阈值函数和软阈值函数中存在的问题,提出一种自适应阈值选择方法,研究了基于该方法的提升小波包降噪算法。采用小波包和提升小波包,分别在硬阈值、软阈值和自适应阈值处理函数下,对含噪信号进行降噪效果的分析和比较,并给出了漏磁信号在自适应提升小波包算法下的降噪效果。仿真结果表明：该方法具有更高的分辨率和近似优化能力,在保留原始漏磁信号有效成分的同时,能更好地去除噪声。     

一种基于自适应阈值估计算法的SAR图像去噪方法

为去除乘性相干斑噪声对合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像的影响,将小波域去噪和二维平移不变去噪算法进行有效结合,提出一种新的自适应阈值估计算法.基于概率密度函数和贝叶斯估计理论,可以得到子带阈值.通过对数变换,将算法应用于含相干斑噪声的SAR图像去噪.理论分析和实验结果表明该算...     

基于最优因果化提升结构及子带叠混的低内存DWT实现

基于提升结构的因果化实现及优化在将两带滤波器组转化为单进单出系统时子带系数的叠混模式,提出了一种改进的低内存需求的离散小波变换(Enhanced Low-memory Discrete Wavelet Transform,ELDWT)实现方法.相对于DWT的常规全局实现法,基于ELDWT实现的正、逆离散小波变换均具有与...     

基于图像复原和小波分析的图像压缩算法

本研究以小波理论为基础进行有损图像压缩,并在小波压缩图像中引入复原技术。通过应用图像复原到低频成分（该成分由解压过程中的熵解码得到）可以检索获得高频成分,这是在频域重建图像纹理的一个表达。通过将本文算法与传统的小波压缩算法进行试验比较,表明该方法优于传统算法。     

一种以太网拓扑发现算法

局域网内部的拓扑对于现代网络管理非常重要,而网络层拓扑发现对于局域网内部的拓扑是不可见的。文章提出了一种基于生成树协议(STP)的拓扑发现算法,利用简单网络管理协议(SNMP)读取交换机MIB中的生成树信息,可以得到局域网内设备间的连接。该算法不需要交换机地址转发表(AFT)完整,也能发现交换机的备份链路和集线器以及不支持SNMP的交换机。经分析,该算法是一种简单的,准确的以太网拓扑发现算法。     

土质边坡工程风险分析

扼要地阐述了边坡工程事故引发的原因和边坡工程体系包含的不确定因素,从自然、社会、经济、管理等方面对这些因素进行了归纳,介绍了安全评估的故障树分析法以及由顶事件概率求底事件概率的计算公式.从技术的角度对土质开挖边坡工程体系进行了研究,建立了边坡工程故障树模型以及在此模型下边坡工程风险事件发生概率Pf的计算方法.在求解风险损失的过程中分析了传统专家调查法存在的不足,从而提出改进的专家调查法.通过工程实例,定性和定量地对边坡工程风险进行了分析,利用风险分级体系对风险的大小进行评价,为边坡工程风险管理提供了一定的依据.     

典型人因可靠性分析方法评述

对比较典型的第一代和第二代人因可靠性分析方法进行综述。首先讨论人因可靠性的基本定义;然后选取几种比较有代表意义的第一代方法进行对比分析,以此为基础介绍第一代方法的基本思想和特征;接下来分析第二代人因可靠性分析方法中两种典型方法,讨论它们的基本特点,并分析它们相对于第一代人因可靠性分析方法的优势以及自身的一些问题;最后展望人因可靠性分析方法的发展趋势。     

平稳小波的侧抑制网络边缘提取方法

侧抑制网络具有“突出边框,增强反差”的功能,但其增强反差的同时也增强了噪声,其抗噪性较差。正交小波阈值去噪法对图像噪声有一定抑制作用,然而对于图像中噪声幅度较大的情况下,正交小波变换会使图像边缘失真,甚至模糊。基于平稳小波变换的图像去噪法,可以有效降低噪声的同时较好地保持图像的质量,与基于正交小波变换的阈值降噪方法相比,有明显的优越性。因此利用新Bubb le函数将平稳小波和侧抑制网络结合起来,用平稳小波变换去除噪声、侧抑制网络突出边框,从而准确、有效地提取出图像的边缘。     

基于贝叶斯网络分类器的雷达辐射源识别方法

雷达辐射源识别是电子对抗中的重要组成部分.贝叶斯网络分类器建立在坚实的理论基础之上,具有较为优秀的分类性能,而且能够有效地处理不确定性问题,重点研究了如何利用贝叶斯网络分类器进行雷达辐射源识别,并通过仿真实验对朴素贝叶斯分类器及其扩展方法进行了分析比较.实验结果表明,与基于概率近似准则的方法相比,基于分类准确率提高准则的扩展树生成方法具有更为优秀的分类性能.