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21.
本文针对红外成像设备对天远距离观测中得到的小目标、强固定模式噪声这一类典型数据提出基于显著性的红外图像强固定模式噪声抑制算法。文中首先对此类图像数据进行特性分析,指出图像中目标区域相对于背景固定模式噪声区域是显著的,利用显著性检测算法分离出图像中目标区域及背景,对不同区域分别采取不同处理,仅基于单幅图像信息实现强固定模式噪声的有效抑制。最后,通过大量小目标、强固定模式噪声红外图像对算法性能进行测试,结果表明,本算法能够准确提取出图像中目标区域,实现图像中强固定模式噪声的有效抑制。  相似文献   
22.
应用交互多模(IMM)算法跟踪低空目标   总被引:1,自引:0,他引:1  
雷达跟踪低空目标时,由于多路径传播的影响,目标俯仰角的测量会出现测量误差.并且由多路径传播引起的测量噪声方差较大,在时间上具有相关性.应用交互多模(IMM)算法来提高跟踪低空目标的性能,并且提出了一种去相关的滤波方法来克服多径误差相关性的影响,最后给出了计算机仿真的滤波结果.  相似文献   
23.
基于声测法的齿轮箱齿轮故障诊断研究   总被引:3,自引:0,他引:3  
分析了齿轮箱故障机理及其与噪声信号的内在联系 ,利用声检测原理对齿轮箱工作状态进行了监测实验 ,分析处理了系统正常和故障工况下的声学及振动信号 ,并通过倒频谱分析方法进行特征参量提取 ,成功地判断出了齿面磨损故障。  相似文献   
24.
改进型自适应推广卡尔曼滤波器的应用   总被引:5,自引:0,他引:5  
针对在被动方式下进行水下目标跟踪容易导致滤波发散和收敛精度不高的问题,介绍了一种改进的自适应推广卡尔曼滤波算法。它能够在线估计虚拟观测噪声的统计特性,从而克服了观测模型线性化误差带来的不良影响。同时,通过引入修正增益函数,克服了由于观测噪声的统计特性不能精确已知而导致的滤波不稳定问题。仿真结果表明,不管是滤波精度还是收敛速度,都优于原来的自适应推广卡尔曼滤波算法  相似文献   
25.
通过理论计算与试验分析相结合的方法,确定X型坦克座舱内的主要噪声源为行动部分引起的车体振动激励的噪声,鉴别出了发动机与风扇的噪声基频。在信号分析过程中采用功率谱分析法和相关分析法。  相似文献   
26.
小波包变换可以给出信号精细的时频局域化特性,本文通过对信号进行小波包变换,导出了用小波包变换实现多载波调制(MCM)的系统模型,在此基础上研究了用小波包时频分解特性对信号进行变换,从而降低MCM系统中并存的脉冲噪声和窄带干扰的影响,并给出了如何选取时频单元进行变换的算法。  相似文献   
27.
编码曝光技术将病态的运动模糊图像复原问题转化为良态问题,寻找最优码字是编码曝光技术的关键。面向实用化目的,提出了一种考虑CCD传感器噪声的编码曝光相机最优码字搜索方法。基于仿射噪声模型对图像成像过程中的噪声成分进行了系统分析,首次从理论上分析了Raskar码字选取依据并基于复原图像信噪比增益提出了光子噪声对最优码字构造影响的解析表达式。在对实际编码曝光相机进行噪声标定的基础上,提出了最优码字搜索的准则并构造出适应度函数,采用遗传算法进行优化搜索得到最优码字。仿真图像和真实图像的复原结果证实了该方法的有效性,复原图像信噪比得到有效的提高。  相似文献   
28.
选取头部线型,对航行器头部基于RNG k-ε湍流模型及FW-H声学模型进行流噪声模拟,然后对3种头部线型的航行器在不同速度下分别进行水洞实验。通过对比分析数值仿真与实验结果发现,航行器头部流噪声随着频率的增大而逐渐减小,随着速度的增大而增大。在相同速度下,与头部线型2、头部线型3相比,头部线型1流噪声较小,具有更好的降噪作用。所采用的计算方法可以比较准确地模拟航行器头部流噪声情况。  相似文献   
29.
针对逆向求解声源识别中的声辐射传输建模问题,采用无网格法将Kirchhoff- Helmholtz边界积分方程离散为受边界条件约束的有限维线性方程组,通过分块矩阵法对该约束方程组进行求解,得到了离散后声辐射传输模型的数值表达式.在此基础上,进一步研究了逆向求解声源识别问题的基本原理及其不适定性.为克服其不适定性,采用Tikhonov正则化和L曲线正则化参数选取方法,从而确立了有效的逆向求解方法.此外,还进行了扬声器阵列声源识别实验,实验结果验证了逆边界无网格声源识别理论和方法的可行性及可靠性.  相似文献   
30.
亚音速飞行弹道气动声源是宽带非平稳噪声。提出基于小波函数的波达方向估计算法,并采用时频分析方法进行特征分析,获取气动噪声显著目标特性。通过优化时间-空间谱特征,对在时频域空间谱的目标信号进行优化,从而增强目标信号在空间谱上的显著性,最终有效实现亚音速飞行弹道气动声源的角度估计。实验数据验证表明,基于时频分析阵列信号处理模型,可以更好地实现亚音速飞行目标气动噪声方位角估计。  相似文献   
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