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。     

基于神经网络技术和小波分析的发动机 气缸气密性能检测研究

提出了一种基于小波分析和神经网络技术检测发动机气缸气密性能的新方法。对电涡流位移传感器拾取的飞轮位移信号直接进行时域采样 ,通过处理和小波分析 ,获得反映发动机启动瞬时转速尺度参数 ,BP神经网络以此作为输入向量 ,从而有效地检测发动机气缸气密性能。     

探空火箭图像采集与压缩系统的研究与实现

针对探空火箭的应用要求,研究并实现了一种多路实时图像采集和压缩系统,介绍了系统实现的方案以及采用的两种关键技术。系统采用了基于ARM和FPGA的嵌入式系统架构,以专用的压缩芯片作为图像处理单元,通过采用提高摄像头分时复用的可靠性和优化压缩比控制方案两条技术途径,解决了图像低功耗、实时压缩等问题。系统电路结构精简,集成度高,灵活性强。实际测试表明:系统性能可靠,具有轻小型、低成本、低功耗等特点,在空间环境垂直探测实验中,系统拍摄到火箭箭头与发动机分离、电场探测伸杆展开等重要画面,使用边缘强度评价法对所得图像进行质量评价,图像清晰度满足科学研究与工程应用的需要。     

利用小波变换进行空间目标电磁特征提取与识别

高分辨雷达目标识别是当前高技术领域的一个研究重点,以一维高分辨距离像为原始信号,利用小波分析作为目标特征矢量提取的工具,对利用几种代价函数构成的特征向量的分类效果进行了详细的研究,提出了将小波变换、模糊神经网络和信息融合相结合的雷达目标识别方法,仿真结果表明,所提出的目标识别方法是一种有效的雷达目标识别方法.     

小波边界元法

将边界上的函数展成小波级数,利用循环矩阵方法,从核函数边界上的值,得到离散的积分方程系数矩阵,求解未知的小波级数系数,从而得到边界积分方程近似解,文中计算了一个二维拉普拉斯方程的解。     

有关光学薄膜激光损伤阈值测试方法的国际标准剖析

简要介绍国际标准(草案)ISO/DIS 11254《光学表面激光损伤阈值测试方法》,阐明其合理性、先进性,并对不足之处加以说明。     

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.     

基于UPF的WNN学习算法及其应用

为改善小波网络(WNN)的非线性建模能力,提出一种基于改进无迹粒子滤波(UPF)的WNN学习算法。算法先引入最小偏度策略减少无迹变换(UT)的Sigma采样个数,改进无迹Kalman滤波(UKF);再用改进UKF算法选取粒子滤波的重要性密度函数,构成新型UPF;最后,将SUPF作为WNN的学习算法进行训练和测试。实验表明,基于新采样策略UPF与基本UPF的WNN模型精度总体接近,但速度更快,效率更高,某型军用飞机气动力建模也验证了算法的有效性与可行性。     

基于改进的软阈值小波包网络的电力信号消噪

为了克服传统软、硬阈值在信号消噪中存在的不足,首先构造了一种新的软阈值函数,并将小波包变换和神经网络相结合;然后,基于改进的软阈值小波包网络对实际采集电力信号进行消噪。MATLAB仿真结果表明:改进的软阈值小波包网络比传统硬、软阈值小波包消噪的信噪比高,且均方根误差小,是一种非常有效的电力信号消噪方法。