分形信号的滤波算法

提出了分形信号的小波分解与重构的一种快速算法。针对分形信号的自相似和长时相关的特点，采用离散小波变换（DWT）对分形信号进行多尺度分解，使其成为各尺度上的近似平稳信号，从而可利用通常的Wiener滤波或Kalman滤波方法进行估计，然后再由DWT进行多尺度重构，估计出被噪声污染了的原始信号。重点对DWT的滤波过程进行算法设计，并估计了计算复杂度。     

利用Hough变换实现目标检测与航迹启动

经典的目标检测方法是Ｂａｙｅｓ方法，通常为门限检测。本文将利用Ｈｏｕｇｈ变换推导一种通过非相参积累实现目标检测和航迹启动的方法。针对目标的信噪比不同的情况，讨论了两种非相参积累形式，一种是直接积累，另一种是二值积累。二值积累在检测微弱目标时有独特的优越性。本文还讨论了两种非相参积累方法的理论检测性能。     

基于小波变换和数据融合的多导联ECG信号QRS波群精确检测算法

本文首先对单导联心电图（ Ｅ Ｃ Ｇ）信号的小波变换进行假设检验，得到 Ｑ Ｒ Ｓ波群的位置和检验的虚警漏报概率，然后对 １２ 导联检测结果作峰点比对融合和决策加权融合处理，最终得到精确的 Ｑ Ｒ Ｓ位置。实验表明这种方法对各种主要病症的 Ｑ Ｒ Ｓ波群均能准确检出，正确率在 ９９９５％ 以上。     

弹道目标微多普勒特性基于逆Radon变换的稀疏表示

作为识别空间弹道目标的有效方法,微多普勒特性提取对于雷达系统的时频分辨率提出了很高的要求,因此,要求雷达系统具有更高的采样频率。作为近年来新兴的技术手段,在远低于奈奎斯特采样定理的采样频率下,压缩感知技术可以对具有稀疏特性的信号实现高精度还原。对空间弹道目标时频分布进行逆Radon变换,在变换后的IRT域内获得时频分布的稀疏表示,从而可以借助压缩感知技术有效降低采样频率的要求。     

基于HHT军用电源逆变器电力谐波检测分析

电能逆变器是军用电源系统的核心,为提高军用电源输出电压电力谐波分析效果,提出改进型希尔伯特-黄变换(HHT)方法的检测分析方法,并设计基于LabVIEW平台的电压谐波检测和分析装置。在研究双闭环控制策略的基础上,针对模态混叠问题,先使用数字滤波器对输出电压信号进行预处理,再进行改进HHT分析,得到输出电压谐波分量的幅频分布,并利用MATLAB对军用电源逆变器模型进行仿真。结果表明该方法可以对军用电源变换器输出谐波分量实时检测和分析,计算精度高,分析效果好,为下一步的谐波抑制方法研究提供有力支持。     

FRFT与时域联合处理的欺骗干扰抑制方法北大核心

针对斜率抖动线性调频(SVLFM)脉冲压缩雷达受假目标欺骗信号干扰的问题,提出一种分数阶傅里叶变换(FRFT)滤波和时域联合处理的欺骗干扰抑制方法。通过分数阶傅里叶变换将欺骗干扰信号中与回波信号调频率相差较大的干扰分量进行滤波处理,对滤波后信号进行分数阶傅里叶反变换到时域后,利用相同调频率的LFM信号经加窗脉冲压缩后,最大幅值与窗函数宽度成线性关系,而不同调频率的最大幅值不随窗函数宽度变化的特点,进一步将与回波信号调频率相近的干扰分量进行区分。最后通过仿真验证了低信干比条件下,该方法能够有效滤除多分量假目标欺骗干扰信号,正确检测目标回波信号。     

基于小波变换模极大值恢复的信号消噪方法

大多数的信号常具有某种奇异性 ,并携带有随机噪声 .首先回顾了信号奇异性与小波变换模极大值之间的关系 ,然后利用信号与噪声的Lipschitz指数的符号不同 ,在S .Mallat等人工作的基础上 ,给出了从信号中去除噪声的具体算法     

矢量偏差小波函数（Ⅰ）

在文献[1-6]的基础上提出了一种新的信号表示方法,并用最优控制理论实现了数值测试,结果表明该方法明显优于传统方法。     

基于小波变换的图像编码方法概述

小波变换将图像分期为一些不同频率、不同方向的子图像,这些子图像间存在较强的相关性,如何利用子图像间的相关性来提高编码效率是小波变换编码中研究的一个主要问题,本文从小波与分形、小波与树特征编码、小波与矢量量化三方面总结了近几年国内外基于小波变换编码方法的主要成果,并对基于小波变换的图像编码方法的发展方向作了展望。     

混合量化与基于小波的图像压缩

本文针对基于小波的图像压缩,提出一种新的快速有效的量化方法。该方法将矢量量化的高效率和标量量化的简单性有机地结合起来,称为混合量化（ＨＱ－ＨｙｂｒｉｄＱｕａｎ－ｔｉｚａｔｉｏｎ）。它不需要进行码书训练,不要做乘除法。并用标准测试图像与其它著名方法的压缩结果进行了比较。