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321.
针对传统归一化相关跟踪算法运算量较大的问题,提出一种基于多尺度分解的归一化相关跟踪算法。该算法根据目标大小对目标模板和实时图像进行高斯金字塔分解,然后从最高尺度图像开始搜索,并将最大相关点作为下一级搜索的预测值,直至匹配成功。实验结果表明,该算法能够稳定地跟踪目标,而且计算速度优于传统的归一化相关跟踪算法。  相似文献   
322.
研究并实现了一种新的低速率语音编码方案。通过将时长调整算法作为声码器的预处理和后处理,不需要修改声码器结构就能灵活地实现低速率语音编码。文中选择基于STFT的时长调整算法、SOLA算法、WSOLA算法分别与2.4kb/s和600b/s的声码器相结合,仿真结果显示,新方案进一步降低了语音编码速率,为低速率语音编码研究提供了一条有效的新思路。  相似文献   
323.
针对复杂装备故障信号提取困难、故障诊断精度低的现状,根据小波变换对处理非平稳信号的优越性和支持向量机(SVM)对模式分类的良好性能,提出了一种基于小波变换与SVM的故障诊断模型,并选取配电系统进行故障诊断仿真实验。结果表明该模型能利用少量训练样本完成故障诊断,有效提高装备故障诊断精度。  相似文献   
324.
永磁体退磁故障是永磁电机的常见故障,对电机退磁故障进行早期检测和诊断可以有效防止灾难发生,具有重大意义。建立不均匀退磁故障状态下的Maxwell2D电机模型,利用仿真软件Maxwell2D与Simplorer构建永磁同步电机联合仿真系统,分别对电机的正常状态模型与退磁故障模型进行仿真,并对相电流信号进行分析。利用EMD-LSSVM变换建立的故障诊断模型对不同程度的退磁故障进行诊断。仿真结果表明:该模型可以精确地识别出微弱的退磁故障,验证了联合仿真退磁模型的正确性。  相似文献   
325.
叶簇环境下,当动杂波比较复杂时,常规的目标检测算法CFAR和DPCA不能有效地滤除杂波。提出了一种基于Hough变换的叶簇环境下SAR/GMTI动目标检测算法(HD),该算法在叶簇杂波比较复杂的情况下能够有效滤除动杂波,提取出动目标。首先,介绍了叶簇扰动环境下的场景建模,并且给出了建模分析和建模场景仿真;其次,给出了HD算法推导过程;最后,在建模基础上对该算法和常规算法进行了对比仿真实验。实验结果表明,该算法在较低信噪比情况下也能保持较高的检测概率。  相似文献   
326.
在大时宽带宽线性调频(LFM)体制高分辨逆合成孔径(ISAR)雷达中,目标高速运动将引起严重的回波多普勒色散,如果不消除该影响则不能正确成像。针对该问题,设计了一种通过调频傅里叶变换对目标脉内运动参数进行估计,补偿回波脉内走动得到目标距离像的方法。该方法首先估计脉内运动参数,初步补偿脉内走动,然后估计运动轨迹进一步精确补偿脉内走动,补偿脉内走动后通过包络对齐消除脉间走动,得到目标距离像。算法的主要过程在脉冲重复周期内进行,可以满足实时成像和参数估计的需求。  相似文献   
327.
在基于图像的识别系统中,图像发生几何变化或目标被部分遮挡会给识别带来困难,这时必须根据具体情况提取合适的目标特征。基于矩原理,运用Harris多尺度角点检测及SIFT(Scale Invariant Feature Transform)描述算法,研究了基于不变矩和角点特征的目标识别算法。两种特征都具有平移、旋转、尺度不变性。仿真分析表明,在理想情况下,利用不变矩可以获得较高的识别率;而当目标被部分遮挡时,角点是一种有效的识别方法  相似文献   
328.
基于小波变换和Feistel密码结构的图像置乱技术   总被引:1,自引:0,他引:1  
由于图像信息在网络进行传输时,很容易被非法截取.而隐写术能起到保护机密信息免受攻击的作用,因而得到了广泛的研究和应用.置乱技术虽然是隐写术的预处理过程,但它在隐写术中起着非常重要的作用.提出了一种新的基于小波变换和Feistel密码结构的图像置乱方法,其置乱的对象是载体图像中的小波系数,置乱算法基于Feistel密码结构,密钥采用变形约瑟夫遍历产生,属于"一次一密"的密钥生成.将该方法用于油料信息图像隐藏实验取得了良好的效果.  相似文献   
329.
低信噪比下识别雷达辐射源信号的调制类型是电子战系统的关键技术之一.深入分析了小波去噪和小波变换法的基本原理,提出一种在低信噪比下基于小波变换法自动判别信号调制类型的新方法.仿真结果表明,在较低信噪比条件下,该方法能准确识别给定信号的调制类型.  相似文献   
330.
针对具有弹性基础的无限梁在移动的振动质量激励下的响应问题,采用考虑剪切变形和转动惯量的铁木辛柯梁理论建立梁的微分方程,并利用双重傅立叶变换求解,得到梁的运动方程。最后,通过一个数值计算的实例,分析了振动质量以及其移动的速度对梁的响应的影响。结果表明,振动质量本身对梁的响应的影响不可忽视。  相似文献   
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