一种光电定位数据实时降噪方法

无人机搭载光电载荷进行目标定位,实际噪声对定位精度影响很大.为消除噪声影响、进一步提高定位精度,提出了定位数据实时降噪方法.该方法基于提升小波原理,给出了数据降噪的递推格式,并根据实际噪声的特点和分类,实时地识别并剔除数据中的脉冲噪声.实例仿真证明:该方法具有处理速度快、效果好的特点,满足定位算法对数据处理实时性的要求...     

分数域图像混合噪声盲复原方法

提出了一种在分数傅里叶变换域中对图像进行复原的新方法.对于模糊且含有高斯噪声和啁啾噪声的图像进行分数傅里叶变换,利用各种噪声在分数域中的性质估计出复原图像的分数谱,再通过逆分数傅里叶变换返回空域,获得复原图像.在图像受到多种因素导致退化的情况下,以及在无任何先验知识的前提下,此方法可以简化复原过程,进行图像盲复原.     

旋转运动模糊的盲复原

摘 要:旋转运动模糊图像的盲复原是一个挑战性的课题.提出了一种新颖的模糊参数的估计方法:首先将旋转运动模糊图像分割成子图块,并将各子图块的运动模糊近似为直线模糊,运用基于Hough变换方法和微分自相关方法估算出各子图块的模糊尺度和方向,构成整图的离散旋转运动场.然后利用所得到离散运动场,用最小二乘技术估算出整图的旋转...     

LPI雷达信号特征提取综合时频算法

如何准确提取LPI雷达信号脉内特征参数一直都是雷达信号处理中的一个难点.提出一种综合时频算法来提取雷达信号的脉内特征,首先把稳健的小波变换法与分辨率较高的伪威格纳威尔分布(Pseudo Wigner-Ville Distribution,PWVD)法进行截断综合,再对综合的时频图提取小波脊线从而得到稳健、高精度的脉内特征参数.仿真实验说明了该算法的有效性.     

浅谈变换方法在中学数学解题中的运用

1.引言 变换方法是一种特殊的化归方法,是一种常用的数学方法,它是"问题解决"的一种重要手段和方法.     

基于Haar小波的海底地形匹配方法研究

提出了一种基于地形的小波场特征的相关匹配的方法.在小波场的相关匹配技术中,由于小波的垂直分量和水平分量反映了图像的边缘等高频信息,所以分解后的小波特征场相关性小,有比较高的匹配精度;同时,由于数据量压缩,提高了匹配速度,适应于地形匹配的快速实现.     

关联维数在齿轮箱振动信号特征提取中的应用

论述了关联维数的基本概念和性质,给出了定量描述分形特征的重要参数———关联维数的计算方法,分析了齿轮箱故障时振动的特点.通过对试验获取的齿轮故障振动信号进行分析计算,确定了关联维数与齿轮箱故障程度之间的联系.结果表明,齿轮箱的不同运行情况对应的关联维数有明显不同.因此,可用关联维数作为区分齿轮箱工作状态的特征参数.     

基于提升算法的二维DWT高效VLSI实现结构

以CDF9/7小波为例构造了一种二维DWT变换的高效VLSI结构。采用改进的提升算法,减少了关键路径上的延时。把乘法器系数表示为CSD形式,将乘法优化为最少的移位加操作。提出了一种行变换和列变换同时进行的方法和实现结构,并且整个结构采用流水线处理。通过VHDL的行为级仿真,得到的数据和软件仿真的结果相同,证明了该结构的正确性。和其它结构相比,该结构处理速度更快,并且硬件利用率可达100%。     

基于LWT的纹理特征提取方法

介绍了一种利用局部沃尔什变换(LWT)提取图像纹理特征的新方法,给出LWT的定义,并分析了LWT系数的统计特性及其各阶矩的纹理鉴别性能。结果表明:自然纹理图像的LWT系数一般不服从正态分布,其偶数阶矩具有较好的纹理鉴别性能,奇数阶矩的纹理鉴别性能较差,因此选取LWT系数的偶数阶(2、4、6阶)矩作为纹理特征。与Haralick[1]、Wang和He[2,3],以及HuiYu[5]等人提出的纹理特征相比,基于LWT的纹理特征具有更好的鉴别性能,并且计算简单。     

FFT-MTD滤波器组优化设计与仿真

介绍了用FFT算法实现雷达信号动目标检测(MTD)的方法,为提升MTD在强杂波环境下的检测性能,对加权FFT优化MTD时窗函数的选取进行了讨论,比较了6种窗函数加权时FFT等效多普勒滤波器组的幅频特性和改善因子,得出了适合于MTD的最佳窗函数,并针对某型雷达信号体制进行了仿真分析和验证,结果表明优化方法增强了MTD在杂波背景下的检测性能.