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.     

一种基于神经网络的变换域数字水印提取算法

从理论上分析了变换域数字水印嵌入和提取过程,研究了图像处理和攻击对水印产生破坏的机理,并在此基础上提出了一种基于神经网络的变换域数字水印提取算法。实验证明,该算法对各种常见攻击具有较强的鲁棒性。     

级数的三角形变换及其应用

通过级数的三角形变换证明了一个命题,由此得到了几个重要的结果。     

一类非线性时滞双曲型偏微分方程的振动性

研究一类非线性时滞双曲型偏泛函微分方程解的振动性,利用微分不等式方法和广义Riccati变换,获得了该类方程在第一类边值条件下振动的新的充分条件,所得结果通过实例加以阐明.     

基于EMD的改进小波阈值降噪法在超声信号处理中的应用

针对超声检测回波信号中的大量噪声,分析了超声检测回波信号的特性,考虑经验模式分解（EMD）和小波哗噪的优点,在改进阈值函数基础上提出一种基于EMD的小波阈值降噪方法．该方法利用EMD对超声信号进行分解,对高频分量用改进小波阈值函数方法进行处理,再结合低频分量重构得到降噪信号．仿真实验结果表明,该方法降噪效果优于小波软、硬阂值降噪,进一步提高了重建信号的信噪比,降低了其均方根误差,是一种可行的超声信号降噪方法．     

两个积分中值定理内点性的新证明

积分第一中值定理和第二中值定理是定积分理论中两个十分重要的定理,近年来关于其内点性的讨论非常广泛。首先根据连续函数的介值定理,用一种新方法证明积分第一中值定理的内点性;然后提出一个实例,说明积分第二中值定理在通常条件下不具有内点性;最后利用定积分存在的充要条件和Abel变换的手段,证明积分第二中值定理在加上一个非常一般化的条件时具有内点性。     

直扩/跳频测控信号捕获算法研究

指出了将直扩/跳频用于航天测控在信号捕获时的特殊性,针对这些特殊问题提出了混合扩频测控的捕获方案,并对其中的2个方面进行了改进.采用基于凯泽窗PMF-FFT方法来实现对频谱幅值的扇形衰减进行改进,采用抛物线插值法对多普勒估计时产生的栅栏效应进行改进.理论分析和仿真结果表明,与原有算法相比较,在相同积分时间内,凯泽窗PMF-FFT方法比直接PMF-FFT能够有效降低FFT输出的峰值衰减,减小频谱泄漏;抛物线插值测频能够有效减少频谱估计误差,从而利于后继跟踪的快速建立.     

基于分数阶S面模型的四旋翼轨迹跟踪控制

四旋翼无人机具有欠驱动、非线性、强耦合的特点。针对四旋翼无人机轨迹跟踪控制中跟踪精度低,抗外界干扰能力弱的特点,通过对四旋翼无人机进行四元数建模,使用误差四元数作为控制器输入,消除了无人机在机动角度过大时的奇点问题,提出了一种分数阶S面的控制方法,即将分数阶PID控制与S面控制融合,作为一个新的控制器。轨迹跟踪试验表明,分数阶S面控制器在四旋翼无人机控制模型中的累计误差明显小于分数阶PID,证明了该方法具有抗风扰能力强、跟踪精度高的特点。     

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...     

一种有效的常规雷达目标识别方法

基于小波变换和进化网络提出一种有效的常规雷达目标识别方法。即首先利用 Mallat算法对雷达目标一维距离像进行特征提取和压缩 ,然后在进化规划的基础上提出一种混合进化算法来优化设计由多层前向网络构成的分类器。实验结果表明 ,整个目标识别系统的结构简单 ,同时具有较好的推广能力