基于小波变换与数学形态学的红外图像分割方法

提出一种基于小波变换和形态学相结合的红外图像分割方法,该方法利用小波变换和形态学消除红外图像的混合噪声,抑制背景干扰和增强目标;通过选择适当的结构元素进行系列形态组合运算,自适应确定阈值,提取目标;利用形态学水线区域分割法对图像进行分割,分离目标区域。实验结果表明,该方法能有效检测和分割出低信噪比复杂背景红外图像中的目标。     

低可观测条件下的一种信号检测方法

针对在低信噪比条件下,检测机载合成孔径雷达(SAR)信号比较困难的情况,综合谱图-Hough变换法可以进行能量积累和小波变换具有比较有效抑制杂波的特点,提出了一种检测SAR信号的方法,即基于谱图-Hough变换和小波变换的检测方法。运用该方法首先对SAR信号进行谱图-Hough变换,谱图-Hough变换能对SAR信号进行能量积累,降低虚警概率,然后使用小波变换排除Hough空间中的虚假峰值。仿真结果表明了该算法能够有效地抑制杂波,达到检测的目的。     

粒子PHD滤波存活粒子采样新方法

针对多目标跟踪粒子概率假设密度滤波算法中存活粒子的重要性密度采样问题,给出一种结合最新量测信息的存活粒子重要性密度采样新方法.该方法根据最新量测集中的各个最测与目标粒子的单步预测状态的似然值,以概率选取量测值,利用无迹变换获得粒子的重要性密度函数,并对其进行采样实现粒子概率假设密度滤波中存活粒子的采样,有效地减轻了粒子的退化现象. 3目标跟踪仿真试验中,当目标模型与跟踪算法使用的目标模型不匹配时,采用所提出的存活粒子采样方法的粒子概率假设密度滤波算法最优子模式分配距离下降约70km.论文给出的存活粒子采样新方法显著地提高了多目标跟踪粒子概率假设密度滤波算法的鲁棒性.     

一种电阻-时间变换器及应用

以张弛振荡器为基础,提出了一种用电阻-时间变换电路将所测信号转化为量化时间的信号检测新方法。分析表明,该变换器电阻变化与输出时间呈线性关系,电路误差小、抗干扰,调理简单,给出了应用这种电阻时间变换器进行多路检测的单片机系统实例。     

基于小波包变换和伪魏格纳分布的轴承故障诊断

将小波包变换理论和伪魏格纳分布应用于齿轮箱故障诊断中,结合实例对轴承的振动信号进行分析,结果表明:小波包变换能有效地提取各频段的高频成分,通过对提取的信号做伪魏格纳分布,结果能形象、直观地反映出轴承故障的时-频信息,而且对故障信息具有较强的判别能力。     

浅论三维可视化技术应用

三维可视化技术引发了科研分析手段的革命,抢占三维可视化技术研发的制高点是我国学术界的紧迫任务,本文简要叙述了三维可视化技术的数学基础和编程基础,列举了三维可视化技术的应用现状,并结合作者的开发实践介绍了某三维作战仿真场景的研发情况。     

汉语原型句蜕向英语多元逻辑组合的变换

汉语原型句蜕的英译形式多种多样,其中变换成英语的多元逻辑组合是涉及比较复杂变换细节的一种,因而成为颇具特色的语义块构成变换子类.文章从概念阐释入手,详尽分析了这种变换的语言现象、变换的必要性以及实施变换的技术准备.     

无线传感器网络中多传感器动态自适应调度算法

无线传感器网络中,目标跟踪往往通过节点之间的协作完成。在无迹变换卡尔曼滤波基础上,提出一种多传感器动态自适应调度算法进行目标跟踪。该方法根据预测跟踪精度来确定采样间隔,然后基于特定的检测概率,为下一时刻选择一组传感器,形成一个临时工作组,并指定某一个传感器作为中心节点进行数据融合。仿真结果证明了该算法能有效提高跟踪精度和可靠性。     

分数阶Fourier变换的多相码雷达信号分离算法

利用多相码雷达信号在某个分数阶域内呈现多个间隔相等的冲击这一特性,提出了一种基于分数阶Fourier变换的多相码雷达信号分离算法,首先将混合信号以特定的旋转角作分数阶Fourier变换,然后通过窄带通滤波器抽取多相码雷达信号,去除大量噪声和其他干扰信号,最后再经过分数阶Fourier反变换,恢复出时域的多相码雷达信号。理论分析和仿真实验表明,该算法计算量小,分离效果好,可实现较低信噪比下的多相码雷达信号分离。     

基于区域的小波变换图像压缩

由于小波变换的全局分解性,因而并不适用于固定形状（或对象）的图像分解。为了解决这个问题,本文提出了基于感兴趣区域的小波变换（RWT）,在计算复杂度上与现有算法相比有所减小。由于RWT算法仅仅处理原始图像中的区域部分,因而与传统的小波变换相比,它的计算复杂度要小的多。实验结果表明,图像中的任何区域都可用RwT算法分解,用R册逆运算完全重构。此外,在压缩比相同的情况下,由于RWT算法产生较少的高频的信息,因而要比形状自适应小波变换实用。