基于提升的双自适应小波变换算法研究

小波变换的传统提升算法的滤波器固定,不能随输入信号的变化而改变,针对该问题,结合现有的自适应算法,提出一种双自适应小波变换算法,并对该算法的更新和预测过程进行了自适应调整。实验证明,该算法比传统的提升算法和单纯的自适应更新或自适应预测算法具有更优越的性能。     

NHibernate在Web-MIS开发中的应用研究

描述了基于.NET的持久化框架NHibernate,分析了NHibernate的工作原理,构建了基于NHibernate的Web-MIS的框架结构,给出了系统开发的实现步骤。实践表明,NHibernate能有效地实现关系型数据与对象模型之间的转换,提高系统的开发效率。     

基于模糊AHP评判的舰艇编队防空队形优化研究

针对队形变化给编队防空能力带来的五个方面的影响,建立了编队防空队形综合评判的指标体系,并应用模糊层次分析法建立了编队防空队形优选模型。以驱逐舰艇为例,求出了在一定条件下的最佳防空队形——菱形队形。该模型简单易行,容易在计算机上实现,初步解决了编队防空队形优选问题。     

基于小波变换速变非平稳信号的消噪

本文针对遥测速变数据中噪声干扰有用信号分析的处理问题,提出了基于小波分析理论, 利用二进制小波变换对含噪信号进行小波分解,然后选取适当的阈值,对小波分解系数进行阈值量化,最后再对高低频系数重构,实现信噪分离.并在导弹试验数据中得到了验证.分析结果表明小波变换是非平稳信号消噪一种有效方法.     

一种基于DCT和SVM的人脸识别新方法

文中提出了一种新的人脸识别方法,该方法采用DCT提取人脸特征,并采用SVM对该特征进行分类识别。基于该方法,对ORL人脸库进行分类识别,仅用28个特征平均识别率达到97.4%。仿真结果表明,该方法显著地降低了特征维数和计算复杂度,明显提高了特征的可辨别能力,而且,SVM可以有效地提高分类器的分类和推广能力。     

天线与目标特性时域测量系统中的信号处理方法

研究了时域测量系统的信号处理方法.介绍了背景信号对消的预处理方法,将FFT和啁啾变换应用在时域超宽带紧缩场测量系统中,并对大数据量测量时啁啾变换算法和FFT算法的效率进行了比较.     

双正交重叠变换系数基于上下文的算术编码算法

提出了一种双正交重叠变换(LBT)系数基于上下文的算术编码算法.针对二进整数LBT在DSP实现过程中出现的精度和计算复杂度问题,提出了一种适于DSP并行处理的LBT定点实现方法.编码算法包含60种上下文概率模型,熵编码采用MQ编码,并根据并行处理的需要,将MQ编码从位平面扫描过程中分离,根据分离后的结构特点,设计了改进的MQ编码器.并对算法的DSP实现进行了研究.实验结果表明,本压缩算法压缩性能和SPIHT相当,稍逊于JPEG2000,算法容易并行,硬件计算复杂度很低.     

氧化铝气凝胶复合材料的制备与隔热性能

以仲丁醇铝为先驱体,采用溶胶一凝胶工艺制备氧化铝溶胶,并将其与无机陶瓷纤维毡复合经超临界流体干燥得到氧化铝气凝胶隔热复合材料.利用扫描电子显微镜(SEM)和氮气吸附等方法对样品微观结构进行分析,利用热平板法对材料的隔热性能进行测试,并分析了氧化铝气凝胶隔热复合材料隔热机理.研究表明:与氧化硅气凝胶相比,氧化铝气凝胶具有更好的耐高温性能,经1000℃热处理后仍然能够较好地保持其纳米多孔结构;将气凝胶与纤维复合后,充分发挥了氧化铝气凝胶优良的隔热特性,使得复合材料的隔热性能较纯纤维毡有了明显的改善,其热面温度1000℃时导热系数为0.0685 W/m·K.     

融合对数极坐标和改进窄带法的图像分割方法

基于曲线演化的水平集算法近来已被广泛应用于图像分割中,针对其计算速度慢的问题,提出一种新的基于改进窄带法的图像分割方法INBM(Improved Narrow Band Method).INBM首先将均匀采样的图像映射到对数极坐标系中,由视网膜空间分辨率机制可知,注视点都在图像兴趣区,由此形成初始轮廓,然后用改进的窄带水平集(Level Set)方法演化曲线得到最终分割结果.改进窄带法是通过降低窄带区域内的水平集函数求解个数,来减少计算时间.实验结果表明,该方法大大提高了图像分割的速度.     

无味卡尔曼滤波在空对海单站BDO-TMA中的应用

针对空对海单站无源只测方位-多普勒目标运动分析(BDO-TMA)问题应用无味卡尔曼滤波(UKF:Unscented Kalman Filtering) EKF进行了对照研究,建立了该应用场景下的离散非线性滤波估计模型,Monte Carlo仿真运行结果表明,UKF在该应用背景下是切实可行的,具有更高的估计精度和更强的收敛特性.