一种新的红外图像目标检测方法

提出了一种新的海空背景下受强杂波、噪声污染的红外图像目标检测算法,算法利用了小波变换的多分辨率、多尺度特性,将要检测的图像分解到不同频率的多个尺度上,再采用形态学的背景估计和形态滤波技术,对分解后的子图像进行处理、小波重构。仿真实验表明,该算法可较强地抑制云层、海浪以及海天线的强杂波背景和强噪声的干扰,可检测出信杂比(SCR)为2的目标,适用于舰载红外警戒系统。     

天线宽频辐射功率的FDTD数值计算

为了实现混响室的仿真电场值与实测值的直接对比,需要计算发射天线的宽频辐射功率．基于坡印廷矢量的面积分,利用时域有限差分算法和快速傅里叶变换,得到了天线宽频辐射功率的快速计算方法．应用该方法对半波偶极子天线和短偶极子天线进行数值仿真,通过仿真值与理论值的比较,验证了该方法的正确性．该方法适用于任何能够用FDTD进行合理建模的电磁设备的辐射功率计算,且一次计算即可得到宽频辐射功率,不仅为混响室仿真结果的归一化打下基础,而且也是分析其他电磁设备宽频辐射特性的可行方法．     

基于FRFT的LFM信号检测与参数估计

目标运动使雷达回波表现为初始频率和调频率参数均为未知的线性调频(LFM)信号,精确且快速地检测和估计出未知参数的LFM信号是雷达信号处理的主要工作。文章利用LFM信号在特定阶数的FRFT域呈现出能量聚集特性,介绍了基于FRFT的二维峰值搜索、模最大值两步搜索和预判法三种LFM信号检测与参数估计算法。通过在高斯白噪声背景下对三种算法的仿真进行分析、比较,结果表明:在低信噪比条件下,基于FRFT模最大值两步搜索算法估计精度高,计算量较小,为工程应用提供可能。     

基于多尺度压缩感知的信号重构

压缩感知是近几年新兴的采样理论,它指出如果信号在某些基上是可压缩的,那么通过很少的观测即可获得信号的准确重构。当信号采用小波基并在压缩感知的基础上,提出了多尺度压缩感知,数值仿真结果表明多尺度压缩感知可以给出更好的重构效果。     

基于希尔伯特-黄变换的海杂波特性分析

在雷达探测区域内,海杂波是影响雷达探测性能的主要因素.对于高分辨雷达而言,海杂波具有明显的非线性、非平稳性,针对这一特性,小波变换被广泛应用,但不可避免地具有窗函数的局限性.希尔伯特-黄变换作为一种新兴的自适应信号处理方法,应用简便,妥善避免了W.Heisenberg不确定性原理的限制,对于处理非线性,非平稳信号有着清晰的物理意义与应用前景.把上述两种方法应用于海杂波特性分析,比较两者的优缺点.结果表明,希尔伯特-黄变换具有更好的时频聚集性.     

分数域图像混合噪声盲复原方法

提出了一种在分数傅里叶变换域中对图像进行复原的新方法.对于模糊且含有高斯噪声和啁啾噪声的图像进行分数傅里叶变换,利用各种噪声在分数域中的性质估计出复原图像的分数谱,再通过逆分数傅里叶变换返回空域,获得复原图像.在图像受到多种因素导致退化的情况下,以及在无任何先验知识的前提下,此方法可以简化复原过程,进行图像盲复原.     

旋转运动模糊的盲复原

摘 要:旋转运动模糊图像的盲复原是一个挑战性的课题.提出了一种新颖的模糊参数的估计方法:首先将旋转运动模糊图像分割成子图块,并将各子图块的运动模糊近似为直线模糊,运用基于Hough变换方法和微分自相关方法估算出各子图块的模糊尺度和方向,构成整图的离散旋转运动场.然后利用所得到离散运动场,用最小二乘技术估算出整图的旋转...     

LPI雷达信号特征提取综合时频算法

如何准确提取LPI雷达信号脉内特征参数一直都是雷达信号处理中的一个难点.提出一种综合时频算法来提取雷达信号的脉内特征,首先把稳健的小波变换法与分辨率较高的伪威格纳威尔分布(Pseudo Wigner-Ville Distribution,PWVD)法进行截断综合,再对综合的时频图提取小波脊线从而得到稳健、高精度的脉内特征参数.仿真实验说明了该算法的有效性.     

浅谈变换方法在中学数学解题中的运用

1.引言 变换方法是一种特殊的化归方法,是一种常用的数学方法,它是"问题解决"的一种重要手段和方法.     

基于Haar小波的海底地形匹配方法研究

提出了一种基于地形的小波场特征的相关匹配的方法.在小波场的相关匹配技术中,由于小波的垂直分量和水平分量反映了图像的边缘等高频信息,所以分解后的小波特征场相关性小,有比较高的匹配精度;同时,由于数据量压缩,提高了匹配速度,适应于地形匹配的快速实现.