基于小波多方向信息组合的纹理图像检索

针对基于单一小波和复小波的纹理图像检索方法中图像纹理的向性信息不够多、影响检索率的问题,本文提出了一种将传统小波和复小波分解后得到的方向子带信息进行组合,并计算其一阶统计矩以提取特征,以Canberra距离度量相似性,从而提高纹理图像检索率的方法。对Brodatz图像库的仿真实验表明,本文提出的方法优于传统小波和复小波。     

基于脉内特征的雷达信号分选新方法

提出了一种基于脉内特征和基于核方法的模糊C-均值算法(KFCM)相结合的雷达信号分选方法.首先利用小波变换法提取雷达信号的脉内特征,然后基于KFCM对信号进行分选.计算机仿真表明,在满足一定信噪比的条件下,该方法可以准确地实现雷达信号的分选.     

LSP参数降维格型矢量量化应用研究

在分析LSP参数降维量化可行性的基础上,设计预处理机制实现了一种无码书LSP参数降维格型矢量量化算法,并提出了两个不同量化速率的VQ方案与MELP算法进行了对比。在24 bit/frame的实验方案中,组合4合成语音的PESQ均分超过了2.5,在无码书的条件下接近MELP有码书MSVQ的性能,可以满足低速率语音编码的音质要求并降低系统对空间复杂度和计算复杂度的需求。     

小波变换在漏磁检测信号处理中的应用

在对军用装备进行漏磁无损检测时,漏磁信号中含有大量噪声,针对这种情况,介绍了小波变换消噪理论.在数字化实现中,离散小波变换是利用Mallat分解与重构算法来完成.仿真试验中,选取二阶样条小波为小波函数,对从漏磁检测装置中采集到的漏磁信号进行消噪.结果表明将小波变换应用于炮管漏磁检测中,能提高检测信号的信噪比和抗干扰能力.为漏磁信号分析、特征提取和缺陷漏磁反演打下了基础.     

雷达信号调制类型自动识别的一种新方法

雷达辐射源信号调制类型的自动识别是电子战系统的关键技术之一.深入分析了小波变换法提取信号脉内特征的基本原理,提出一种基于小波变换法提取的脉内特征自动判别信号调制类型的新方法.仿真结果表明,在满足一定的信噪比条件下,新方法能准确识别给定信号的调制类型.     

基于效果的网络中心战模型研究

基于效果的网络中心战是利用物理域内分布式传感器网络、指挥控制网络和武器平台网络.通过网络内部以及网络之间信息域中高质量的信息共享,实现军事人员认知域态势感知共享和部队自同步,是信息时代的一种新兴的作战样式,体现了"兵力分散,效果集中"的信息化战争的作战思想.通过分析基于效果的网络中心战,建立了基于效果的网络中心战体系结构模型和未来军事行动中实施该理论的任务进程模型,对我军未来信息化作战条件下联合作战的实施具有一定的指导意义.     

基于遗传算法的结构测试数据自动生成

生成测试数据是软件测试的主要过程,将遗传算法引入到测试数据的自动生成中,重点介绍其生成过程,并对遗传操作进行改进,在一定程度上降低算法的过早收敛性.最后构建出基于遗传算法的测试数据生成模型.并用实例证明算法的高效性.     

一种鱼雷电磁引信目标信号特征识别的新方法

描述了表征信号奇异性的Lipchitz指数方法,分析了小波变换检测信号奇异值的原理,结合鱼雷电磁引信目标信号的包络信号在到来和结束时刻以及在最大值点存在奇异值的情况,提出了一种识别包络信号的幅度变化率和持续时间特征的新方法。在Matlab环境中对该方法进行了仿真分析,结果表明:相比传统的模拟电路的识别方法,该方法识别精度高。     

低复杂度LDPC码译码算法

提出了一种低复杂度的LDPC码译码算法CSPA(combined sum-productalgorithm),该算法初始迭代采用和积译码算法(SPA),当大部分信息趋于稳定时,将算法切换到选择节点更新算法(SNU)。仿真表明:在中长码时,新算法克服了SNU算法收敛速度慢和较高错误平台的不足;与和积译码算法相比,该算法以微弱的性能损失换取复杂度的有效降低。     

基于神经网络的舰载网络入侵检测方法研究

基于神经网络的舰载网络入侵检测方法研究