基于层次方法和PCA特征变换的宫颈细胞识别

对宫颈细胞多分类,可以自动识别出不同状态的细胞,进而为宫颈癌诊断提供科学依据。在用6种多分类算法实验后,选取支持向量机（SVM）作为基分类器,先用一对一策略（one- versus -one）训练6个分类器进行3分类,然后再训练1个2分类器,这种二层4分类方法提高了识别准确率。又考虑不同层特征模式的差异性,在保证识别性能同时,每层分类前先采用主成分分析（PCA）法将原始154维特征变换到低维空间,去除冗余特征,加快识别速度。实验证明,所提层次PCA法在宫颈细胞分类中相比6种传统多分类方法有更高的识别准确率,可达90%以上;识别速度也较普通层次法提升了21.31%。     

基于改进Radon-wigner变换的微弱目标加速度估计算法

针对已有Radon-Wigner变换（RWT）对线性调频连续波（linear frequency modulated continuous wave,LFMCW）雷达目标加速度估计计算复杂高、精度低的问题,提出了一种改进的RWT算法。该算法通过熵值法得到加速度的粗估计,对RWT结果求二阶原点矩减小搜索计算量,并且提出了RWT插值方法,将其应用到迭代RWT中用于提高加速度估计精度。实验结果表明,该算法在低信噪比的情况下可以准确检测出匀加速微弱目标,计算量较小且精度较高。     

平稳小波的侧抑制网络边缘提取方法

侧抑制网络具有“突出边框,增强反差”的功能,但其增强反差的同时也增强了噪声,其抗噪性较差。正交小波阈值去噪法对图像噪声有一定抑制作用,然而对于图像中噪声幅度较大的情况下,正交小波变换会使图像边缘失真,甚至模糊。基于平稳小波变换的图像去噪法,可以有效降低噪声的同时较好地保持图像的质量,与基于正交小波变换的阈值降噪方法相比,有明显的优越性。因此利用新Bubb le函数将平稳小波和侧抑制网络结合起来,用平稳小波变换去除噪声、侧抑制网络突出边框,从而准确、有效地提取出图像的边缘。     

舵机大动作测试数据关联判读方法

针对电动舵机大动作测试数据人工关联判读工作量大、效率低、故障诊断难的问题,提出一种基于离散小波变换和多约束特征点提取的关联判读方法。根据测试数据量大、类型多的特点,分别采用离散小波变换以及多约束特征提取算法对不同类型的测试数据进行特征提取,剔除异常值,准确定位各个数据的大动作时刻,提取出特征值;使用时间关联判读方法对提取的特征点进行判读,给出了判读异常情况下的故障诊断结果并自动生成判读报表。为验证关联判读方法的有效性,进行了自动判读算法的实验测试验证。结果表明：该方法可在45 s内完成舵机测试数据的关联自动判读和故障诊断,而依赖专业技术人员的人工判读方法至少需要335 s,每个大动作点的数据判读效率提高了6倍以上。     

基于FRFT的低信噪比LFM信号参数快速估计算法

基于分数阶傅里叶变换(Fractional Fourier Transform, FRFT)对线性调频(Linear Frequency Modulated, LFM)信号参数进行估计,问题关键是确定FRFT最佳阶数,根据误差迭代思想提出新的参数估计算法,该算法利用归一化带宽和旋转角的转化关系,由估计误差推算角度差值,有效降低了运算量,不需要调频斜率正负的先验信息,改进的对数搜索算法可以进一步提高参数估计结果的稳定性和可靠性。仿真结果表明,信噪比在-8 dB以上时该方法在高效率的前提下仍具有良好的参数估计性能,平均估计误差在1%以内,估计结果接近Cramer-Rao下限,满足工程实时处理需求。     

一种无人机辐射源调制样式识别算法

针对小型无人机威胁低空领域且在复杂电磁环境下难识别的问题,提出了 一种基于卷积神经网络的信号识别算法.首先,分析了无人机应用背景下直接序列扩频信号的特性,并采用短时傅里叶变换获取信号时频特征;然后,利用提出的能量阈值降噪法降低时频特征中噪声成分;最后,设计了卷积神经网络用于分类识别.仿真结果表明,该算法在信噪比为-6 ...     

一种PCNN和边缘检测协同的SAR图像分割算法

针对高分辨率SAR(synthetic aperture radar)图像目标复杂,且具有严重的相干斑噪声,灰度出现剧烈起伏导致目标边缘模糊难以实现精准分割的问题,提出了一种分数阶傅里叶变换(fractional Fourier transform,FrFT)域中里兹分数导数(Riesz fractional deri...     

初速分级中射程重叠量新的确定原则和计算方法

本文对现有射程重叠量的数值和确定原则进行了简要分析,指出了现有初速分级方法存在的问题,在此基础上提出了应用非标准条件下修正量之差计算射程重叠量的新观点,并给出了数值结果。     

用PCG-FFT法求解二维电磁散射问题

本文在CG—FFT的基础上提出了一种新的方法,即PCG—FFT(预处理共轭梯度法一快速傅里叶交换)相结合法用于求解二维、TM波入射情况下的电磁散射问题。本文以等效电流做为积分方程中的未知函数进行求解,是一种求解电磁散射问题的有效途径。由于应用了PCG方法,与CG法相比,降低了对计算机的内存要求。而FFT算法又节约了CPU时间。因而,与经典的MOM方法及CG—FFT方法相比,可有效的处理电大尺寸物体的散射问题。本文在理论推导的基础上,给出了数值计算结果,与CG—FFT相比较,结果吻合的很好,而收敛速度显著提高。     

利用遗传算法求解整周模糊度

建立了一种基于简单遗传算法的改进模糊度搜索方法求解载波相位测量中的整周模糊度。首先采用UDUT 和LDLT 分解对整周模糊度进行整数高斯变换以降低各整周模糊度之间的相关性 ,然后利用遗传算法进行整周模糊度搜索。在种群个体较少的情况下 ,为了避免早熟使搜索陷入局部最优 ,提出两种变异算子 ,保持个体的多样性。仿真结果表明改进后的算法较使用简单遗传算法具有更快的搜索速度和鲁棒性。