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221.
提出了一种基于正弦模式的音频水印算法,用于解决目前音频扩频水印算法以伪随机序列作为嵌入信息的不足.并对水印在嵌入和检测过程中涉及到的关键技术进行了分析,给出了对其鲁棒性进行测试的过程和结果.结果表明,此算法具有水印易于生成和检测,实现简单,且对宿主信号影响小以及鲁棒性好等优点.  相似文献   
222.
基于小波包频带能量检测的神经网络故障诊断技术   总被引:3,自引:0,他引:3  
利用小波包频带能量检测技术对观测信号进行处理,从中获取反映故障特征的信息,以此作为输入对网络进行训练,可对故障进行比较可靠的分类。同时介绍了利用小波包频带能量检测技术提取观测信号特征向量的方法和步骤,以及基于松散小波神经网络的故障诊断方法。最后结合某型导弹舵系统故障诊断的实例,给出仿真试验,证明了该方法的有效性。  相似文献   
223.
将Langevin型双稳态随机共振系统应用于水声时变线谱信号的检测,提出了设计水声线谱检测系统可以利用的外在参数。在水听器端建立了时变线谱模型,考查了随机共振系统对水声环境的适应能力。实验发现在信噪比变化、声压起伏、线谱漂移等情况下,系统都能较好的工作,为水声领域新型线谱检测系统的设计提供了依据。  相似文献   
224.
毫米波因其分辨力强、穿透性强、光子能量低的独特优势,在无损检测领域具有极大的潜力.针对毫米波无损检测应用,结合距离徙动算法和非均匀快速傅里叶变换的思想,提出一种适用于非均匀平面阵列的三维成像算法.该算法利用非均匀快速傅里叶变换在波数域重构信号频谱,克服了非均匀空间采样对传统基于傅里叶变换的成像算法的限制;该算法应用非均...  相似文献   
225.
基于系统仿真的故障检测与辨识技术研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
胡峰  孙国基 《国防科技》1999,20(2):50-56
本文将系统仿真技术应用于故障检测与诊断(FDD),提出了通过实测信息在线交互减小解决理论轨线偏差的思想,建立了基于系统仿真FDD逻辑结构,针对MIMO系统和线性动态-测量系统构造了具有良好统计性质的故障辨识算法,为故障检测、故障辨识、故障时间的确定和故障模式识别提供了实现的可能性。本文的思想和方法不但可用于CVDS的故障检测与诊断,对大规模复杂系统的故障分析也具有借鉴和参考价值。  相似文献   
226.
低可见雷达目标探测技术研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
以分布式雷达检测理论为基础,讨论了多基地雷达的检测性能。检测对象为SwerlingⅠ,Ⅱ,Ⅲ,Ⅳ型起伏目标,本地接收机输入端信噪比的分布及中央处理器的判决策略可按需要随意键入,编制了全系统的检测软件,并在IBM-4381计算机上对五个多基地雷达的联合检测作了理论计算。采用多数判块,在虚警概率为10^4前提下,可望在75%发现概率处,获得较单站检测时高3dB以上的信噪比改善。  相似文献   
227.
228.
军事电子信息处理中的人工神经网络技术   总被引:2,自引:0,他引:2       下载免费PDF全文
本文首先分析了现代战场环境对军事电子系统智能信息处理的应用需求,然后对人工神经网络理论与技术在军事电子信息处理中的现实应用与潜在前景给出了一个较为详细的介绍与分析。着重介绍了神经网络在雷达、红外及声纳目标的检测、识别、多机动目标跟踪及武器系统的智能控制等方面的应用情况,力图展示神经网络用于军事电子信息处理的特色与优势。最后分析了人工神经网络技术发展与应用中存在的一些问题。  相似文献   
229.
王展  皇甫堪 《国防科技》1998,19(1):51-56
设计边缘检测算子的一般方法首先是根据边缘检测的性能测度如信噪比(SNR)等定义一个代价函数,这样就将边缘检测算子的实现问题转换成为对代价函数的最优化问题。不幸的是,二维或高维边缘检测算子的优化问题一般均较复杂,计算上难于实现。本文通过对设计算子的一些期望性能的设定,简化了优化问题,并根据简化的信噪比测度代价函数,设计并实现了一种较优的利用拉普拉斯算子的基于零交叉的二维边缘检测算子。该算子具有旋转不变的特性,其支撑域有限并且边缘保持平滑。本文在理论上对设计算子进行了性能分析并与高斯—拉普拉斯算子进行了比较。对一些实际图象的处理结果验证了算子的设计思想和实现方法。  相似文献   
230.
基于多尺度小波变换的二维图像角点检测技术   总被引:11,自引:0,他引:11       下载免费PDF全文
提出一种基于多尺度小波变换的二维图像角点检测算法。首先利用二维零交叉边缘检测算子对图像进行边缘提取得到二值边缘图,通过基于边素(边过程)的围线跟踪算法得到图像的边缘围线。对边缘围线的方向曲线进行多尺度小波变换,利用变换结果的局部最大值信息检测和定位出图像角点。仿真结果表明该算法可有效地实现二维图像的角点检测与定位,具有较高的精度  相似文献   
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