船舶辐射噪声奇异值特征

船舶辐射噪声的奇异值是船舶噪声的固有特征,采用小波变换模极大值方法可计算船舶辐射噪声的Lipschitz指数,同类船舶同一工况下的Lipsehitz指数均值统计量分布具有良好的稳健性,可作为船舶分类的特征量.     

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。     

基于分组测试的小波变换图像编码

将分组测试与基于块结构的小波图像编码相结合,构造了一种具有多种可伸缩能力的编码结构,在保证分辨率和保真度可伸缩性的同时提供了对压缩图像的随机访问能力.结合上述编码结构,提出了一种低复杂度,具有分辨率、保真度可伸缩和随机访问能力的图像无损压缩算法.实验结果表明:该算法的无损编码码率与JPEG2000接近.     

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。     

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。     

基于自适应小波正交基神经网络的参数辨识

提出了一种基于小波正交基神经网络的非线性在线辨识方法.小波变换具有良好的收敛速度和逼近精度,神经网络具有强大的非线性映射能力、自学习、自适应等优势,采用正交基小波函数作为神经网络的基函数构成小波神经网络,该网络兼有小波函数和神经网络的优点;制导航弹数字仿真结果表明, 该方法对含噪声数据进行处理效果好,能很好地满足非线性在线辨识的需求.     

基于小波分解的柴油机振动信号特征提取方法

柴油机振动是一种多振源的复杂振动形式,其机体表面振动是内部各种激振力共同作用的综合反映。在柴油机使用过程中技术状态的改变将导致激振力发生不同的变化,因此测量机体激振信号有利于对柴油机技术状态进行监测。通过测量不同技术状态的柴油机机体振动信号,利用小波包分析的方法,将柴油机振动信号按其特征频率进行了小波分解和重构,提取了振动信号特征。分析结果表明,此方法能够提高信噪比,提取的振动信号特征能够反映柴油机技术状态的变化。     

基于复杂背景的图像分割算法

针对圆柱形钢棒在线计数特定的复杂背景提出了基于双阈值结合数学形态学运算的分割算法。首先分别根据2个阈值进行分割得到2幅二值图像,然后根据目标是圆形以及其大致位置等先验知识分别对2幅图进行腐蚀,开启,闭合等数学形态学运算,最后将高阈值分割得到的图像中的边界信息叠加到低阈值分割得到的图像中。实验结果表明,本方法作为本系统的图像预处理是有效的。     

重复脉冲激光辐照InSb(PV)型探测器的热损伤

在建立高斯型重复脉冲激光辐照InSb(PV)型探测器物理模型的基础上,采用近似解析解的形式计算了圆柱形InSb靶板的二维温度场。通过数值分析得出了在激光辐照时,InSb(PV)型探测器的温升与时间的关系,并计算出相应的损伤阈值。研究表明:在高斯型重复脉冲激光辐照下,损伤阈值受到脉冲数目、宽度、重复频率以及脉冲激光光斑半径的影响,InSb(PV)型探测器会发生熔融损伤,发生于迎光面的光斑中心。对于一定厚度胶层的InSb(PV)型探测器,只有强度大于一定阈值时重复脉冲激光的辐照才可能发生熔融损伤,越薄的胶层对应的损伤阈值越大。为了增加InSb(PV)型探测器的激光对抗能力,应该减小胶层厚度。     

遥感图像的小波压缩方法

本文讨论了遥感图像小波压缩方法中几个影响压缩性能的关键因素，通过比较提出了较优的压缩策略，将其应用于遥感图像压缩，取得了较好的效果。