基于小波神经网络的MEMS陀螺输出预测方法

为了解决弹载MEMS陀螺实时输出预测问题,提高陀螺输出预测精度并减小计算量,通过分析弹载陀螺信号时间序列特性,结合小波分析和神经网络两种方法的优势,提出了一种基于小波神经网络的MEMS陀螺输出预测方法。选取并优化神经网络结构参数,利用实测陀螺数据对建立的小波神经网络进行训练,并预测出未来一段较短时间的陀螺输出值。与陀螺实测值和ARMA模型预测结果的对比发现,小波神经网络方法有效地提高了MEMS陀螺输出预测的精度、减小了计算量,从而验证了该方法的有效性和精度。     

机动输油管线泄漏监测技术

机动输油管线采用露天方式快速铺设,容易发生泄漏事故。根据负压波原理,利用一种基于可变窗长中值滤波器的泄漏检测算法,在不降低检测灵敏度的前提下,能有效降低泄漏误报率。该算法在保证泄漏定位精度的同时,还能保持较高的实时性,较好地满足机动输油管线泄漏监测的需要。     

基于峰值点形态信息的SAR图像舰船尾迹检测算法

在分析合成孔径雷达(SAR)图像中舰船尾迹线性特性的基础上,针对SAR图像线性特征产生因素的多样性,及由此引起的Radon变换域中尾迹峰值点检测的不确定性,提出了一种基于峰值点形态信息的尾迹检测算法。算法门限化图像的Radon变换系数,提取出所有可能的峰值点;对这些相应的局部峰值点的一维截面进行连续小波变换峰值点匹配,根据提取到的参数形成决策矢量在特征空间中进行决策。仿真和实际数据处理的结果表明,该方法能有效、准确地检测到SAR图像中的舰船尾迹并判决其真假类别。     

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%。     

基于动态神经网络的柴油机建模研究

针对全柴推进系统仿真中主柴油机输出扭矩的预测问题,分析了输出扭矩的影响因素,在实验室试车台记录数据的基础上,利用小波分析方法对带噪声的原始信号进行预处理,运用Elman动态递归神经网络建立了用于柴油机输出扭矩预测的控制模型.     

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.     

红外与可见光图像融合算法性能评估

在研究小波分析的基础上,鉴于不同小波函数和融合规则对融合效果的影响,通过改变小波函数和融合规则对红外与可见光图像进行大量融合实验;首先,研究了不同类型小波函数的性质,分析了不同融合算法的特点;接着,对融合实验结果进行了定量分析和比较,为不同应用目的和场合正确选择合适的小波函数和融合规则进行红外和可见光图像融合提供了理论依据.     

电晕放电辐射信号分析的小波基函数选取

研究电晕放电辐射信号既有利于消除其危害又有助于加强对其利用。针对小波变换提出在不同情况下对不同类型的电晕放电进行分析时,选取小波基函数的方法,理论上可以通过信号与小波波形的匹配或者通过计算信号与小波相关系数的方法来确定,而在不确定放电类型时可进行实际分析。     

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.