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311.
针对传统脉冲耦合神经网络(PCNN)模型在多聚焦图像融合领域应用中面临的参数繁杂等问题,提出一种基于剪切波(shearlet)变换与改进型PCNN的多聚焦图像融合方法。相比以往的变换域方法,shearlet具有理想的图像信息捕捉性能以及较低的计算复杂度,因此,可利用shearlet将待融合图像进行多尺度多方向分解。其次,对经典PCNN模型加以改进,综合运用清晰度水平以及协调矩阵完成低频子带图像以及一系列高频子带图像的融合过程。最后,运行shearlet反变换得到最终融合图像。仿真实验选取了若干组待融合图像进行仿真,验证了该方法在主、客观评价两方面的优越性。 相似文献
312.
313.
针对传统的间歇采样重复转发干扰不能完全对准真实目标,且干扰作用效果单一的缺点,分析了间歇采样重复转发参数对干扰效果的影响,确定调频参数,使得压制假目标群完全对准真实目标;提出一种基于移频重复转发的高效干扰方法,对采样周期内频率分量位于带宽两端的采样信号,采用分段移频的方法,使得转发的子脉冲在同一时刻叠加脉压增益,形成超前或滞后的欺骗假目标,频率分量位于带宽中间采样信号采用固定移频调制,形成压制假目标群。仿真结果验证了假目标空间分布推导的准确性,该方法可对真目标同时进行欺骗和压制干扰,具有双重作用效果,资源利用高效。 相似文献
314.
高速动目标回波能量的相参积累一直是国内外学者的研究热点。针对时间反转变换-二阶Keystone变换-吕分布(TRT-SKT-LVD)算法在积累过程中丢失速度信息的问题,提出时间反转变换-一阶Keystone变换-Radon变换(TRT-KTR)算法实现动目标速度的分离与相参积累。通过时间反转分离出目标的速度信息,采用低通滤波器和线性平滑法消除噪声引起的突变点的影响。用一阶Keystone变换校正目标速度引起的距离走动。利用Radon变换估计速度模糊数并进行补偿实现相参积累。仿真证明,该算法可以有效分离并积累目标的速度分量,且拥有较低的运算量。结合TRT-SKT-LVD后的联合算法可积累出目标距离、速度、加速度三维信息,实现多目标检测。 相似文献
315.
316.
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在分析了机组的工作特性和功能需求的基础上,推导出了可以完成机组功能需求的期望行为,设计出了可以实现期望行为的机组结构。重点研究了柴油机功率确定、储能飞轮惯量优化及增压器匹配设计等问题,并将废气涡轮增压柴油机应用到该型机组。对机组的设计进行了试验验证。试验结果显示,机组性能满足设计要求。针对试验过程中负载突加初期的增压器供气滞后问题,提出了电力辅助涡轮增压方案,该方案可有效降低机组的燃油消耗和动态调速率。 相似文献
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320.