一种图像相关性去噪算法

利用图像经非下采样Contourlet分解后相邻尺度间和相邻方向间系数的相关性,定义了方向相关因子β并用其修正相邻尺度间系数的积和设定阈值函数,取消传统相关性去噪中逐步判定边缘细节的迭代计算,即可实现根据子带含有信息量的多少对噪声和图像边缘细节进行一次判定从而将二者有效分离的目的。实验结果表明:该算法不仅克服了恢复图象中的伪Gibbs失真和边缘"毛刺"现象,更多地保留了图像的边缘细节,提高了图像的PSNR值,而且降低了运算复杂度,缩短了编解码时间。     

基于Arnold置乱的数字图像加密技术研究

从概述图像置乱基本原理出发,说明基于Arnold变换的数字图像置乱及其恢复方法。初步仿真后发现,该法局限于在一个方向上(位置空间)进行图像置乱,图像保密性和彩色图像置乱效果存在局限,因此引入通过密钥改进的Arnold置乱数字图像加密方法,使得图像的安全性和加密效率有效提高。     

不均匀光照下的虹膜定位算法研究

虹膜定位是虹膜识别中的基础性环节。针对经典虹膜定位算法易受光照影响且速度慢的问题,分析不均匀光照对虹膜定位的影响,提出最小二乘法粗定位与微积分算法精定位相结合的虹膜定位方法：首先利用形态学灰度运算处理虹膜图像,对处理图像阈值化后提取并修复瞳孔区域,利用最小二乘法对瞳孔区域下部边界点进行内边缘粗略拟合;然后根据外边缘点存在区域的灰度梯度确定虹膜外边缘点,利用最小二乘法进行外边缘粗略拟合;最后利用微积分算法精确定位虹膜内外边缘。以中国科学院虹膜库CASIA（version 2.0）1 200幅虹膜图像做实验,平均耗费时间为4.38 s,定位成功率为98.3%。与经典的Daugman算法和Hough变换算法相比,所提出的算法对不同光照条件下的虹膜图像能更准确、快速地定位。     

导航雷达视频及方位信号提取电路设计

介绍一种采用数字信号处理器（DSP）TMS320VC5402和复杂可编程逻辑器件（CPLD）M4A5-128/64实现导航雷达视频信号和方位信号的数字提取处理电路的设计方法。重点介绍了电路的设计方案、工作流程、雷达视频信号和方位信号的A/D 变换硬件接口设计以及CPLD的逻辑电路设计,简要介绍了TMS320VC5402的软件设计思路。通过采用DSP和CPLD实现对导航雷达信号数据的快速提取。     

基于二阶Keystone的微弱运动目标检测

雷达技术是为了探测远距离目标而发展起来的.弹载雷达处理回波信号,实现对移动目标的测速与测距.微弱运动目标的"远距、低可探测、高机动"性使传统的检测方法难以识别、探测、跟踪.为提高对这类目标的检测能力,常会对信号进行积累.但由于目标的运动,长时间积累会产生跨越距离走动单元与跨速度单元现象.研究了匀加速运动目标回波信号模型...     

自动控制系统故障诊断技术的发展与展望

通过将自动控制系统的故障诊断分为基于数学模型的方法、基于信号处理的方法和基于知识的方法三大类进行讨论,得出了故障诊断技术的发展概况与发展趋势。进一步给出了故障诊断技术典型新应用,并指出了故障诊断技术中存在的问题和未来的研究重点。     

利用行波管放大器产生微波波段拍波实验

介绍了一种先利用初级源进行小功率合成产生微波波段拍波 ,然后再用单只行波管放大器进行功率放大产生较高功率微波波段拍波脉冲的方法 ,目的在于为高功率微波效应研究提供方便、实用的拍波效应源。实验结果显示 :利用单只行波管放大器可以在微波波段产生拍频为 1MHz～几百MHz的拍波 ,并可以调节两个频率分量在总输出中的功率比例 ,实验获取的拍波脉冲输出功率为 2kW ,脉冲重复频率为 10kHz。实践证明 ,这种方法可以满足部分高功率微波拍波效应研究的需要 ,有一定的推广应用价值     

直列式内燃机往复惯性力对瞬时转速影响的仿真研究

提出了两种由直列式内燃机往复惯性力计算转速波动的仿真模型 ,对不同气缸间惯性力的相位耦合进行了仿真分析 ,证明缸数对转速波动的幅度和频率均有着很大的影响 ;利用希尔伯特变换对转速波动信号进行时频分析 ,证明了多缸机转速波动波形为调频余弦曲线     

锥脊波导SOA光耦合机制的理论分析

针对半导体光放大器 (SOA)与单模光纤的耦合问题 ,详细介绍了当前最新的锥脊光波导耦合技术 ,用光波电磁场干涉理论建立了锥脊光波导的传输模式方程 ,并根据光波的全反射理论 ,揭示了锥脊光波导等效折射率的渐变规律 ,从理论上分析了锥脊波导SOA的光耦合机制 ,理论分析与相关报道的实验结果吻合 .     

“兽营”中打造“战争机器”——美军特种兵选拔训练探秘之（四）“魔鬼”教官——斯瓦尔回忆教官波纳斯

从美国特种部队新兵训练营熬出来的人,都说自己的教官是特种部队中的“魔鬼”,而我的教官——波纳斯可以说是一个最凶的“魔鬼”,在整个训练期间,他把我整得死去活来。但时至今日,我却从内心深处特别感激他。