改进Bubble函数的多分辨率边缘提取方法

在数学上,通常用Bubble函数来描述神经系统的侧抑制现象.Bubble函数在频域里相当于一带通滤波器,它可以反映不同的时域、频域特性,但它不具有调节带宽的功能.因此对Bubble函数进行改进,改进后的Bubble函数能够通过调节参数来获取不同时域、频域响应和滤波效果.最后,用改进的Bubble函数将小波和侧抑制有机地结合,构造出多分辨率侧抑制网络,该网络利用小波变换去除噪声、侧抑制网络突出边缘,从而可以准确、有效、快速地提取出图像边缘.     

直升机低空突防中威胁因素的作用距离

分析了武装直升机在实施低空突防时的主要威胁来源.通过对雷达探测原理和低空条件下雷达受到的限制分析及其威胁作用距离计算,阐明了低空探测时常规雷达的不足,介绍了目前新的低空电磁探测方式;通过红外探测、噪声探测的原理和特点研究,表明了这两种方式在直升机低空突防威胁中的重要性,计算了其作用距离;讨论了上述三种方式作用距离,计算结果可以为航迹规划中参考轨迹和安全走廊的确定提供了参考.     

一种强噪声背景下语音增强方法的研究与实现

提出了一种基于传统谱相减语音增强算法的改进方法,加强了其滤除噪声的功效,提高了强噪声背景下语音信号的信噪比和可懂度。实验表明,该算法能够很好地滤除强噪声,增强语音,甚至对于滤除与语音频段几乎重叠的噪声信号,效果也十分显著。最后与传统减谱法相比较,分析了该算法的优缺点。     

某型履带车辆稳态噪声的分析与控制

对某型履带车辆稳态噪声的试验数据进行了曲线拟合,根据拟合结果分析了履带车辆行驶参数和路面状况对噪声的影响,并依经验提出了降低噪声的措施和方法.     

VLF/LF大气噪声模拟

由于无线电大气噪声所涉及的现象非常复杂,观测结果又具有局限性,所以它的理论分析比较困难。本文通过对大气噪声特性的分析,指出影响大气噪声的主要参数,并利用噪声特征经典分析模型建立了仿真模型。最后对模拟数值和实测数据进行了比较,结果证明,模拟数据与观测数据有较好的一致性。     

加权核范数最小化和改进小波阈值函数的图像去噪算法

针对加权核范数最小化算法存在结构残余噪声以及无法较好地保持图像边缘结构的问题,提出基于加权核范数最小化和改进小波阈值函数的图像去噪算法。利用全变分模型对噪声图像进行初步去噪,使用噪声图像与初步去噪后的图像进行差分运算,对差分后得到的噪声残差图像使用改进的小波阈值函数去噪,将小波去噪后的残差图像与初步去噪图像叠加,将叠加后的图像使用基于残余噪声水平迭代的加权核范数最小化算法进行二次去噪。相较于当下主流去噪算法,经该算法处理后的图像的PSNR和SSIM值均有所提升,能够更好地保持图像的纹理结构,且在高噪声环境下效果更佳。     

多子带雷达信号融合噪声抑制方法

全极点模型对信号构建线性模型,通过对模型进行定阶和计算可以得到估计信号的各个参数,从而实现信号预测。子带融合之前需要进行相干处理,可以通过相干函数等方式解决。root-MUSIC算法在低信噪比环境中极点选择并不稳健,会导致模型在阶数上判断错误。为解决全极点模型方法中子带融合在信噪比低时模型阶数估计不准的问题,提出一种噪声抑制方法。对信号Hankel矩阵的主对角奇异值矩阵加权处理,以消除噪声分量,并利用整体前向预测矩阵得到整体频段极点值与极点幅值,由此估计出低信噪比时的多子带融合信号。结果表明所提方法在仿真环境下,在信噪比-20 dB至10 dB时,相较于传统极点模型方案具有更好的估计结果。     

逆变器-异步电机电磁噪声的分析与研究

利用Ansoft建立了样机的二维模型,计算了样机在空载运行下的各性能参数,分析了样机内的磁场分布情况.在此基础上,计算了负载大小、机壳设计尺寸和逆变器供电对异步电机电磁噪声的影响.仿真分析表明:通过合理改变机壳尺寸和质量以及选择合适的逆变器开关频率的方法可实现异步电机的降噪.     

基于非平衡格林函数铁磁-量子点系统的散粒噪声

借助Anderson模型的哈密顿量,利用格林函数和运动方程,研究了铁磁电极的量子点系统的极化输运特性。结果表明:通过调节微波外场、铁磁电极的磁矩相对取向与温度等,均能实现控制体系中自旋极化电流的目的,达到自旋阀效应,为研究新的自旋电子材料提供了理论依据。     

基于相位估计的湍流降质图像盲复原

地基望远镜观测的空间目标图像受大气湍流的影响,其分辨率受到很大的限制。为了提高湍流降质图像的复原效果,提出一种改进的盲解卷积方法。首先,考虑观测图像受到高斯噪声和泊松噪声的干扰,推导出基于混合噪声模型的盲解卷积代价函数;然后,根据傅里叶光学原理,利用波前相位表示点扩展函数,将点扩展函数从像素值估计转换为参数估计;最后,通过参数化表示方式,将代价函数寻优从约束最优化问题转换为无约束最优化问题。模拟实验结果验证了本文模型与数值算法的有效性。