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。     

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。     

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。     

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.     

小波分析在图像消噪中的应用研究

对小波分析和小波包的基本理论进行了简单介绍,详细分析了基于小波和小波包对图像进行消噪的处理技术,并且利用MATLAB对两幅含噪图像分别进行了计算机仿真实验,最后结合理论分析和模拟结果讨论了阈值的选取方法。实验表明,图像消噪效果与阈值的选取密切相关。     

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。     

参数化滤波器逼近问题的全局最优算法

基于Lipschitz下界估值和分枝定界技术,给出了一维参数化小波滤波器逼近问题的全局最优算法。由于充分利用了滤波器逼近问题的特点,本方法将原来的Lipschitz算法的线性收敛速率提高为二次收敛速率。     

基于小波网络的非线性系统辨识研究

小波网络为非线性系统辨识研究提供了一种有效的方法,但目前用于小波网络学习的进化算法易陷入局部极小等缺陷.结合生物免疫系统的概念和理论,在非线性系统辨识中引入基于免疫算法的小波网络.该算法中抗体通过浓度相互作用的机制来促进或抑制抗体的生成,借此保持抗体的多样性,并产生了高亲和力的抗体对种群进行不断的更新,提高了算法的全局搜索能力和收敛速度.最后,把基于免疫算法的小波网络用于一个非线性系统辨识的标准实例中,仿真结果验证了该算法的有效性.