MOS运算放大器Volterra模型

本文提出了一个适用于小信号非线性分析的 MOS 运算放大器模型。该模型基于Volterra-Wiener 泛函级数,包含了由于运放的 Slew-rate 引起的非线性。用本文的模型对两个有源滤波器进行了分析和实测,分析的数据与实测数据吻合很好,结果表明本文提出的模型优于以往提出的模型。     

焦平面红外弱小目标检测新算法

针对焦平面红外图像中运动弱小点目标的检测问题,基于形态学滤波器和模糊决策融合构建了一种新的弱小目标检测算法。针对单帧检测,基于目标在实测红外图像上所呈现的凸包结构特点,设计了圆形形态学滤波器结构,并引入神经网络进行圆形形态学滤波器结构元素优化设计。同时在多帧关联检测的基础上,引入决策融合概念,基于贝叶斯最小风险准则建立了基于模糊决策融合的序列关联检测方法。实测数据的处理结果表明:针对低信噪比图像(SNR≈2),在虚警概率≤1%情况下,新算法对复杂红外弱小目标图像检测概率≥98%,有效地提高了检测算法的性能。     

MST聚类算法及其仿真实现

通过对常用聚类算法的研究,指出了MST聚类算法的优越性,并依据其具体实现步骤,结合Matlab软件基于矩阵运算的特点,提出了一种计算机编程思想,给出了具体流程和仿真结果。     

一种基于自适应阈值与边缘跟踪的目标提取方法

介绍了一种基于目标灰度门限和目标之间灰度距离门限的区域自动阈值检测法,用该方法检测出图像区域的阈值进行目标初分割,然后结合形态学中的开启和闭合方法对初分割后的二值图像进行双滤波,再用一种新的区域边缘跟踪标注法对其进行跟踪和标注,找出每个目标的包络矩形坐标,用其对原图进行区域定位,从而可以提取出原图中包含目标的小区域.     

一种新的红外图像目标检测方法

提出了一种新的海空背景下受强杂波、噪声污染的红外图像目标检测算法,算法利用了小波变换的多分辨率、多尺度特性,将要检测的图像分解到不同频率的多个尺度上,再采用形态学的背景估计和形态滤波技术,对分解后的子图像进行处理、小波重构。仿真实验表明,该算法可较强地抑制云层、海浪以及海天线的强杂波背景和强噪声的干扰,可检测出信杂比(SCR)为2的目标,适用于舰载红外警戒系统。     

集成运算放大器的误差分析与补偿方法

本文从应用角度出发,对集成运算放大器主要参数引起的运算误差,进行了深入的研究。在分析方法上采用先研究单项参数对误差的影响,然后对各单项误差进行综合,得到一般表达式。最后,给出明确的结论和补偿方法。     

一种保持图像细节的形态学滤波器

提出了一种保持图像细节的形态学滤波器 .和经典形态学滤波器相比较 ,新的形态学滤波器在其主要算子中使用了结构元素的轮廓 .用测试图和加噪图进行实验 ,表明此滤波器具有良好的保护图像细节和滤噪的性能     

计算机中的大整数运算技术

对计算机中大整数的“模”“乘”算术运算问题提出了一种快速而有效的算法,即利用汇编语言编程途径实现“模”“乘”的算术运算,并将其嵌入到C语言中用数组实现数据的空间分配.     

机电计算装置中运算放大器板离线自动检测方案研究

基于运算放大器能实现信号的加减运算这一基本原理,应用单片机控制检测技术,研究运放工作性能离线自动检测方案.利用本方案实现的检测仪器可以提高装备的维修效率.