基于K-means聚类与NSCT的图像融合算法

传统的基于NSCT的图像融合算法,通常是对原始图像进行NSCT变换,然后进行不同尺度系数的融合,没有对原始图像进行针对性的分析。对此,提出了一种基于K-means聚类的图像融合算法。利用K-means聚类对图像中具有不同特征的目标进行分类,对分类后的图像进行NSCT分解得到低频和高频子带系数。根据分类图像的特点,采用自适应的融合规则实现不同子带的融合。将融合系数进行NSCT反变换得到分类后的融合图像,再进行叠加得到最终的融合图像。实验结果表明,算法在保留图像纹理信息、提升对比度等方面效果更为突出,客观质量评价结果表现得也更好。     

基于对象等级化方法的EWC2S需求分析

电子对抗指挥控制系统(EWC2S)的军事需求分析是制约电子对抗指挥控制系统建设质量的关键因素.在提出了对象等级化方法的基本概念后,探讨了如何利用此方法进行电子对抗指挥控制系统的需求分析,并举例说明该方法的具体应用.     

关于因果稳定系统的系统函数H（z）收敛域的讨论

本文指出了《数字信号处理》教材中关于因果稳定系统的系统函数H(z)收敛域所存在的不足 ,并就此问题进行了分析和讨论。最后对因果稳定系统的系统函数H(z)的收敛域给出了正确的表示。     

小波变换在过零调制信号检测中的应用研究

将小波分析理论应用于配电网络过零调制信号的检测中,解决了在强噪声、低信噪比的配电网络中通信误码率高的难题,提高了系统的信噪比。给出了小波变换Mallat算法的分解和重构公式。信号仿真表明,应用该方法可以很好地从复杂环境下提取有用信号的特征。     

二值化联合变换相关器识别复杂背景目标时的阈值选取

讨论了利用二值化联合变换相关器对复杂背景目标进行相关识别的阈值选取问题。由于不同阈值对二值化联合变换相关器识别结果有很大的影响,阈值过高,会损失过多的联合变换功率谱中的有效成份,使相关峰减弱;阈值过低,会使联合功率谱中的噪声放大,相关峰可能被淹没在噪声之中。因而存在一个最佳阈值。实验表明,最佳阈值位于联合功率谱最大灰度值的40%～50%之间,在此阈值范围内,相关峰值较高,噪声也得到有效抑制。     

利用FFT算法模拟联合变换相关器

由于联合变换相关器结构灵活,易于实现相关运算,目前在诸多领域得到了广泛的应用。实际应用中,联合变换相关器的光学系统带来的噪声会对识别效果产生较大的影响。采用快速傅里叶变换算法,由计算机模拟光学联合变换相关器可消除光学系统带来的噪声,达到理想的识别效果。通过实验验证了该方法的可行性。     

一种双正交循环码M元扩频接收机的研究

本文提出了一种采用双正交循环码的M元扩频接收机方案．每个用户只需要一条扩频码就可实现M元扩频,大大降低了对M元扩频的选码难度。该接收机利用一个变换域匹配滤波器实现了对M元扩频信号的解扩．有效地降低了M元解扩的运算量和设备复杂度。文章最后讨论了该接收机在单用户和多用户条件下的误码特性。     

时频分析在变加速运动目标速度测量的应用

针对多普勒频率非线性连续变化的变加速运动目标,提出了基于短时傅立叶变换和魏格纳-维尔分布的速度测量方法,并根据其数学原理,利用毫米波测速雷达设计了运动目标的速度测量方案.信号仿真表明,低频段Wigner-Ville法更能够反映目标的微小速度变化,高频段STFT时频处理精度更高且测速精度能达到0.5 %.实验采集数据处理...     

基于小波变换和中值滤波的无人机图像去噪算法

在无人机航拍图像的实时传输过程中,有可能会同时受到脉冲和高斯混合噪声的污染,为后续图像的识别造成很大的困难.针对这种情况,提出了一种基于中值滤波和小波变换相结合的图像去噪方法.仿真结果表明,该方法不仅能有效地滤除脉冲和高斯的混合噪声,而且可以很好地保留图像的细节信息,改善图像的视觉效果.     

FRFT应用于雷达抗主瓣压制干扰技术研究北大核心

压制干扰信号从天线主瓣进入雷达接收机,会严重影响雷达的性能,通常的副瓣抗干扰技术难以奏效。线性调频(linear frequency modulation,LFM)信号在分数阶傅里叶域(fractional Fourier transform,FRFT)会出现能量高度聚集的现象,利用LFM信号的这一特征,提出了基于FRFT的雷达抗主瓣干扰技术。首先对接收到的主瓣干扰混合信号进行FRFT处理,然后在FRFT域滤波去除大部分压制干扰和噪声的能量,最后FRFT逆变换恢复出目标信号。仿真实验表明,新方法对脉冲压缩以后的峰值信噪比有较大的改善,较大地提高了脉冲压缩雷达的检测性能,具有良好的应用前景。