基于Teager能量算子的解调方法

为实现调制信号瞬时幅值和瞬时频率的分离检测,研究了Elilbert变换解凋方法和Teager能量算子解调方法,给出了详细算法和应用注意事项。利用仿真信号对两种解调方法进行了对比分析,结果表明：Teager能量算子解调方法解调效果较好,町红机械振动信号的解调分析中广泛采用。     

平稳小波变换的红外图像模糊阈值去噪

提出了一种基于平稳小波变换的红外图像模糊阈值去噪方法.对红外图像进行平稳小波变换后,对小波系数进行模糊阈值处理实现图像去噪.仿真结果表明,与正交小波模糊阈值、平稳小波统一硬阈值和维纳滤波去噪方法相比,该方法具有良好的去噪性能,并且在去除红外图像噪声的同时,能够获得很好的边缘保持效果.     

小波分析在SINS解析粗对准中的应用

给出了捷联惯导系统(SINS)解析粗对准时的捷联矩阵算法和相应的误差角公式,论述了基于正交小波的信号分解理论.对惯性器件的输出信号进行了功率谱分析并进行了小波变换分析处理,有效地滤波了干扰信号和随机噪声,减小了漂移误差角,大幅度地提高了粗对准的精度.     

时空离散度复杂背景运动目标快速检测

复杂背景下运动目标的快速检测一直是目标跟踪领域的难点.灰度投影法可将时空域内的图像序列由三维信号压缩为二维信号来处理,且压缩后的信号噪声仍能通过高斯滤波来消除;之后计算灰度投影向量的时空离散度,并采用水线阈值分割技术查找离散度曲线的波峰,从而确定运动目标所在位置,实现运动目标的快速检测.该方法计算简单,对于摄像机抖动、目标被部分遮挡或背景中景物非完全静止等等复杂背景情况,均能快速准确地检测到运动目标.     

一种陀螺随机漂移的高精度组合建模方法

随机漂移是制约陀螺精度的一个重要因素,提出了一种对陀螺随机漂移精确建模的方法.利用小波降噪技术消除信号中的高频噪声,再将降噪后的数据序列平稳化,对平稳化后的数据序列进行AR建模、卡尔曼滤波,得到陀螺随机漂移的估计量.用Allan方差等方法对仿真结果进行了检验,表明了该方法的有效性.该模型可用于补偿惯导系统中陀螺漂移产生的随机误差,以提高制导精度.     

基于GIS的重庆人口空间离散化模型研究

传统的人口统计数据一般是以行政区划为单元的二维表格数据,这种数据不能以直观的形式表达人口在自然地理空间和人文地理空间的分布与格局.目前多采用的按面积平均或单因子影响权重的人口离散化方法,仍然不能很好地模拟人口的实际空间分布.研究表明土地利用类型、地形坡度、河流、道路以及城镇居民点对人口分布有较大影响,通过较为客观的方式赋予各影响因子对人口分布的影响权重,提出了人口加权多因子离散化模型,并依据该模型对重庆地区的人口统计数据进行了离散.最终生成的栅格人口密度数据既与区县统计人口数据保持一致,又反映了各市县内部人口分布的空间变化.     

自动控制系统故障诊断技术的发展与展望

通过将自动控制系统的故障诊断分为基于数学模型的方法、基于信号处理的方法和基于知识的方法三大类进行讨论,得出了故障诊断技术的发展概况与发展趋势。进一步给出了故障诊断技术典型新应用,并指出了故障诊断技术中存在的问题和未来的研究重点。     

小波分析在火控电视跟踪器图像处理中的应用

介绍了火控电视跟踪器的组成,讨论了传统的图像处理算法思想,在简单的情况下,应用于火控电视跟踪器的处理系统,可取得较好的效果.同时提出了在较复杂的环境下,利用小波分析在边缘检测,图像数据压缩,图像拼接和镶嵌中,能优于一般方法,可较好反映出图像信号的突变.     

一种改进的多聚焦图像融合算法

针对小波变换在进行多聚焦图像融合时存在的边缘失真问题,提出了一种基于双正交小波变换的图像融合算法.对图像分解后的高频分量采用一种基于区域的融合策略;对分解后的低频分量通过度量图像区域质量来选择该区域中心像素从而确定融合图像的低频分量,最后进行双正交小波反变换得到融合图像.通过对多聚焦图像的仿真实验表明,此算法得到的融合图像在清晰度和对比度方面都得到了较大提高,是一种有效的图像融合算法.     

一种新的基于小波变换的多尺度边缘提取方法

选取二维高斯函数的一阶偏导数构造小波函数,利用小波变换的多尺度特性,结合"非极大抑制"的方法,提取图像的多尺度边缘信息.对传统的小波变换算法进行了简化,显著降低了算法的复杂性和计算量.通过调整小波变换的尺度,既能够获取图像的细节边缘信息,又可以提取图像的粗轮廓边缘信息,仿真实验取得了比较理想的结果.