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.     

基于小波包能量谱的装备悬臂梁结构损伤诊断

在机械结构发生损伤时,振动信号的频谱能量将表征机械结构损伤的类型及其位置等信息;引入小波包能量谱来判断机械结构的损伤类型,定义机械结构损伤的小波包能量谱评价因子,利用该因子可以判断机械结构的损伤位置;悬臂梁结构损伤诊断实验表明,该方法可以有效地识别悬臂梁结构的损伤类型及其位置等信息.     

基于FFT的数字回波信号时域波形优化研究

对数字信号的波形优化进行了研究,提出基于快速傅立叶变换的数字信号时域波形优化算法,对信号的时域波形数据进行分类.通过建模研究,可以解决实际问题中未知波形优化函数的问题;利用快速傅立叶变换对环境信号和目标信号进行域变换处理,将信号投影至频域进行优化处理,对频域信号特性进行分析发现,利用该信号频谱特征可以对信号进行分类,从...     

基于改进型HHT变换的起动电动机故障特征提取

针对装甲车辆起动电动机发生早期故障时的不可预知性,加上现有的维修方式大多是定期保养维护,使得起动机的早期故障得不到有效检测,进而引发更深层次的故障。从电机振动信号的非平稳非线性特点出发,对比分析了当前时频分析技术的优缺点;选用了基于HHT变换的时频分析方法对振动信号这个随机信号来提取特征向量,并提出了改进型的HHT变换理论,对模态混叠和虚假分量的问题加以消除和验证;最后,将改进型的HHT变换方法应用到实物验证。结果表明,能够有效地提取到电机不同状态下的具有紧凑性、代表性和广泛性的特征向量。     

基于改进协方差控制的传感器管理算法

针对传统的基于协方差控制的传感器管理算法使用全遍历方法所造成的计算量大,以及传感器切换频繁的问题,提出了一种基于改进协方差控制的传感器管理算法。该算法在每一时刻首先判断前一时刻所用传感器组是否能够满足目标跟踪需求,以滤波协方差与期望协方差的偏差作为参考,结合量纲变换和特征值求取,为协方差偏差矩阵经过量纲变换后得到的量纲一致阵的所有特征值设定一个精度阈值,然后判断滤波协方差是否满足期望,从而决定是否维持当前选择的传感器组。在目标作匀速、匀加速、协同转弯等多种场景下进行了算法性能测试分析,仿真结果表明,该算法不仅在大部分场景下满足目标跟踪精度,而且能够提高传感器管理算法的实时性,同时降低传感器的切换频率。     

基于小波包和支持向量机的舰用发动机故障诊断

舰用发动机是一个复杂的大系统,由于受到海洋恶劣气候的影响,其故障发生的概率大大增加,因此,对舰用发动机故障诊断进行研究具有重大实际意义。以舰用发动机的主泵轴承为例,提出了基于小波包和支持向量机的故障诊断方法。首先采用振动加速度传感器获取轴承的振动信号,然后对采集数据进行多层小波包分解,求各频带信号能量,形成各种故障模式下的特征向量。将形成的故障特征向量训练集输入到支持向量机,通过训练建立诊断分类器,并运用测试数据对建立的诊断分类器进行测试。实验结果表明,该方法可以很好地实现舰用发动机故障诊断效能,具有很好的工程应用前景。     

多指数连续相位调制信号的早迟环定时同步

针对多指数连续相位调制信号提出基于序列检测的早迟环定时同步,利用维特比算法的幸存度量构造定时误差估计器。根据误差估计的S曲线和方差,优化定时误差捕获范围和估计精度、消除环路假锁点,同时利用多指数连续相位调制的脉冲幅度调制分解对定时误差估计器进行简化。仿真结果表明,优化后的早迟环定时误差捕获范围最大可达±0.5个符号周期,估计精度在中低信噪比下能够接近修正的克拉美罗界,在高信噪比下也有较好的估计性能;当早迟环定时支路的分支度量简化至最大似然序列检测的1/8时,对多进制、部分响应的多指数连续相位调制信号,造成的解调性能损失小于0.5 d B。     

基于不同能量值特征优选的水声目标识别

采用Bartlet平均周期图、小波变换和经验模态分解方法分别提取信号的频段能量值特征、IMF能量值特征,重点对IMF能量值特征进行特征优选。通过设计BP神经网络分类器,对实测的四类舰船目标的辐射噪声信号进行测试,取得了较好的识别效果。     

基于shearlet与PCNN的多聚焦图像融合方法

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。     

基于循环谱相关的雷达信号脉内分析改进算法

针对传统的雷达信号脉内特征分析算法存在的局限,提出了一种基于循环谱相关的雷达信号脉内特征分析的改进算法。该算法将传统的循环谱估计方法进行了改进,能对雷达信号脉内调制方式进行识别并提取脉内特征参数,然后结合改进的小波变换的优点,对识别出的相位编码信号进行相位突变点的提取,最后输出至完善的脉冲描述字中。改进的算法能够在较低计算量的同时保证较好的脉内特征参数的估算精度。仿真结果表明,在较低信噪比下,该算法仍然具有较好的性能。