希尔伯特-黄变换在脉冲涡流信号消噪与识别中的应用

针对传统方法无法有效识别不同尺寸细小裂纹所产生的脉冲涡流信号,提出一种基于希尔伯特-黄变换的脉冲涡流信号消噪与识别算法。对脉冲涡流信号进行集成经验模态分解并通过归一化自相关函数及其方差特性分选出含有噪声的本征模态函数;对含噪声的本征模态函数进行阈值消噪并与未做处理的本征模态函数重构成无噪声信号;对无噪声信号进行希尔伯特-黄变换并计算出希尔伯特边际谱;根据希尔伯特边际谱的差异识别出不同细小尺寸的表面与下表面裂纹。实验结果表明了所提方法的有效性,经过集成经验模态分解消噪,消除了噪声对脉冲涡流信号的干扰;而基于希尔伯特-黄变换的方法则能够有效识别出不同尺寸的裂纹。     

奇异积分方程在裂纹板条动态断裂分析中的应用(I)

利用积分变换方法,将含Ｇｒｉｆｉｔｈ裂纹的无限长板条问题转化为Ｌａｐｌａｃｅ变换域中一Ｃａｕｃｈｙ型奇异积分方程。通过求解奇异积分方程和对裂纹尖端场的渐近分析,获得了Ｌａｐｌａｃｅ变换域中的动态应力强度因子。     

多维离散变换与小波的并行算法及其实现

讨论了多维 DCT和多维 DWT的并行行列算法和并行多项式变换算法 ,并用 Log P模型对算法进行了分析。在仔细分析一维和二维离散小波变换与小波包变换计算结构的基础上 ,提出了它们的并行算法。算法只需相对较少的通信时间 ;适合大规模并行机 ( MPP)和工作站或微机机群系统 ;方法也适合信号处理中的各种塔式分解过程。用 Fortran语言和 PVM编制了算法的程序。在机群系统和大规模并行机上的实验表明 ,算法是正确的且具有较高的加速比。     

基于小波域隐Markov模型的SAR图像滤波方法

在小波域隐Markov模型(HMM)的基础上提出一种新的合成孔径雷达(SAR)图像的滤波方法。首先根据小波变换的内在特征,建立小波域的隐Markov树(HMT)模型,通过EM算法可以获得该HMT模型的参数估计。然后根据SAR图像的统计性质,将SAR图像的乘法斑点杂噪声在局部范围内近似为加性白高斯噪声,通过最小均方差(MMSE)估计可以获得信号的小波变换值。通过对真实SAR图像的应用,结果说明该方法可以在保存图像细节特征的情况下有效地抑制图像的噪声。     

人手操作的联体计算

机器人的一个重要理论问题是如何控制机械手以获得所需要的运动。本文将人手操作的基本运动,抽象为具有七个构件而有九个自由度的刚体系统,严格地分析了这些运动,并根据实际情况考虑到各构件的重力、控制力和摩擦阻力,因此能完成人手操作的多种功能。而为了便于在计算机上实施运算利用Kane方程建立了以广义坐标表达的运动微分方程,这可作为分析机械手运动的理论依据。     

分形信号的滤波算法

提出了分形信号的小波分解与重构的一种快速算法。针对分形信号的自相似和长时相关的特点，采用离散小波变换（DWT）对分形信号进行多尺度分解，使其成为各尺度上的近似平稳信号，从而可利用通常的Wiener滤波或Kalman滤波方法进行估计，然后再由DWT进行多尺度重构，估计出被噪声污染了的原始信号。重点对DWT的滤波过程进行算法设计，并估计了计算复杂度。     

一种基于灰色粒子滤波算法的机动AUV航深内测方法

本文提出了一种将灰色预测和小波变换与标准粒子滤波相结合的灰色粒子滤波算法（GPF）,并将其应用于机动AUV的航深内测。GPF针对机动AUV航深内测过程中由于AUV运动状态未知和测量噪声不断变化而导致的滤波失效问题,在粒子采样过程中结合了标准采样和灰色预测采样,保证了采样得到充分多的有效粒子。在计算粒子权重时,利用小波变换跟踪测量噪声统计特性的变化,提高了各粒子似然概率计算和权重分配的正确性。最后以外测法测得的高精度的机动AUV航深作为真实航深,对该GPF算法进行了实验对比验证,并与EKF和MMPF算法的结果作对比,实验结果表明了本文方法的有效性和实用性。     

基于二维小波变换的空间目标识别算法

对于空间目标识别这个具有挑战性的研究课题,提出了基于二维小波变换的空间目标识别算法。该算法首先对空间目标的ISAR像进行二维小波变换,然后从近似分量和细节分量中提取奇异值特征,最后应用径向基函数(RBF)神经网络进行分类识别。计算机仿真实验表明,该算法取得了比较好的识别效果。     

一种基于Hough变换的线型群体队型识别方法

作战群体的队型是作战群体的重要属性之一,它往往反映了群体中各成员之间的协作关系,直接体现着该群体近期的作战意图、身份及威胁等态势信息。为了给指挥人员的态势评估及军事指挥提供更多深层次的战场信息,从而为其决策提供更好的支持,重点研究了作战群体线型队型的识别问题。利用Hough变换的点线对偶特性,给出了线型队型的模板建模方法,提出了基于参数点聚类的线型队型特征提取方法,进而给出了基于模板匹配的线型队型识别方法。仿真实验表明,该方法是行之有效的。     

基于时频的逆合成孔径雷达的距离—瞬时多普勒成像方法

为了对机动目标进行ISAR成像,以在时间和频域同时具有高分辨率的时频变化替代傅氏变换作谱分析,得到机动目标距离—瞬时多普勒像。实测数据处理结果表明,与直接用距离—多普勒(R D)算法相比,该方法得到的图像质量有明显提高。