基于小波变换和支持向量机的水下目标分类方法

水下目标识别技术是世界各国十分重视的研究课题之一,具有重要的理论和应用价值。简要介绍了小波变换、多分辨率分析及支持向量机的基本原理,针对舰船辐射噪声信号,利用小波变换来完成信号的预处理和滤波,在小波变换后信号的多尺度子空间上提取信号的能量特征参数,归一化处理后构建特征向量,最后用支持向量机算法进行分类。仿真结果表明,利用小波变换的多分辨率分析和支持向量机能对舰船辐射噪声信号进行有效分类识别。     

红外空中小目标小波域检测方法

针对空中远距离红外小目标检测的实际问题,提出了一种基于小波变换的检测算法.该方法首先对小目标图像进行小波分解并在考虑高频系数能量的基础上对噪声和背景边缘系数进行抑制,然后将遗留下来的高频系数通过线性映射变换成灰度图像.其次对3个方向的高频图像按照一维最大熵法进行二值化处理并通过形态开算子进一步滤除噪声,随后将高频图像两两相与关联生成单帧检测结果,并进一步利用帧间目标位置的相关性完成小目标检测过程.最后,在原图像中以检测结果图像的质心为中心生成跟踪窗口.试验结果表明,相对于通常的小目标检测算法,提出的算法在背景抑制、检测准确度以及速度方面都具有一定的优势.     

利用化学键能评估火箭推进剂的能量特性

本文介绍利用化学键能评估火箭推进剂的能量特性的方法     

化学毒剂及相关化合物的色谱及质谱分析检测研究进展

介绍了当前对毒剂及相关化合物的色谱及质谱分析检测研究进展和发展趋势。仪器设备方面,气相色谱-质谱联用仪仍是主力仪器：但对热不稳定性及难挥发性化合物来说,用液相色谱-质谱来分析则更为合适;发展现场可用的、便携式鉴别技术和设备也是一个发展趋势。分析化合物方面,不能局限于附表化学品,应该积极开展对毒素及毒物与生物体加合物等复杂化合物的分析研究。样品基质方面,应该展开对新型消毒剂样品及生物样品的研究。     

兵器发展的主线依然是能量杀伤

在不同类型的战争时代,兵器的演变主要围绕能量运用的不同方式而展开.本文从能量的传递、转化和控制,分析兵器的发展历史,继而得出能量杀伤一直是军事斗争的主题,也是信息化时代兵器发展的主线.     

基于高阶谱净化的水声目标宽带调制信号检测

针对水声目标解调谱轴频提取中低信噪比和低频信号干扰严重的问题,给出了一种检测水声目标辐射噪声宽带调制信号的方法。首先利用希尔波特变换解调出信号包络,进而计算出解调谱;根据螺旋桨桨叶旋转产生的调制线谱存在明显的谐波关系,利用高阶累计量对角切片对解调谱进行净化;根据线谱波形特征进行线谱检测识别得到比较干净的线谱成分。通过实际舰船噪声检验分析,该调制信号检测方法能够较好的检测出水下目标辐射噪声中调制线谱的基频以及谐波成分。     

基于小波变换模极大值的自适应阈值图像去噪算法

依据白噪声小波变换性态与信号奇异性相比具有显著不同的特点,在大尺度下设置阈值,去掉噪声信号而保留图像细节信号引起的模极大值点。在阈值设置问题上,采用自适应阈值的方法,克服单一阈值不能在每级尺度上将信号与噪声作最大分离的缺点。实验表明,与单一阈值去噪方法相比,该方法不仅可以保留图像边缘信息,而且能提高去噪后图像的峰值信噪比2~5 dB。     

本征模式函数与经验模式分解方法分析

介绍本征模式函数IMF满足的条件和定义,分析了经验摸式分解EMD的前提、本质及其对非线性平衡系统数据处理所体现的优越性,并以隧道采集的风力数据处理为例,对上述理论进行了验证,展示了这种新方法的作用和效果。最后,从理论上证明了所处理数据的完备性及EMD成员正交性应满足的条件。     

基于小波包频带能量检测的神经网络故障诊断技术

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。     

激光远场光斑检测中信号采集与转贮技术研究

设计了16×16面阵靶板多路探测信号的采集与转贮系统电路,用于信号采集及向上位机的传送。系统采用W 77E58为采集电路的CPU,以FT245BM为核心构成USB接口电路,实现了256路信号的快速采集与转贮,较好地解决了对多路探测器实时快速采集和向上位机传送的问题,从而使激光远场光斑测试系统能够实时测量远场光斑的能量分布和变化情况。