红外与可见光图像融合算法性能评估

在研究小波分析的基础上,鉴于不同小波函数和融合规则对融合效果的影响,通过改变小波函数和融合规则对红外与可见光图像进行大量融合实验;首先,研究了不同类型小波函数的性质,分析了不同融合算法的特点;接着,对融合实验结果进行了定量分析和比较,为不同应用目的和场合正确选择合适的小波函数和融合规则进行红外和可见光图像融合提供了理论依据.     

基于线对线突然短路的同步电机瞬态参数辨识

准确地辨识同步电机参数,是分析电力系统运行和控制系统设计的前提.利用最小二乘或卡尔曼滤波等方法辨识电机三相同时突然短路试验数据,是传统电机参数辨识的主要方式.受同步电机三相同时突然短路的可操作性和电机参数模型的强非线性等因素的影响,电机瞬态参数难以准确测量.利用改进的小波变换和人工神经元网络辨识参数的新方法,结合容易实现的同步电机线对线突然短路试验,辨识得到了三相同步电机的瞬态参数,有效提高了电机参数的辨识精度.仿真试验表明,该方法是有效的.     

基于Hilbert变换的包络解调法在鱼雷电磁引信中的应用

分析了鱼雷电磁引信的目标信号及其低频调制包络的特性,阐述了Hilbert变换的原理,提出了一种基于Hilbert变换的包络解调法并对其解调原理进行了推导.在Matlab/Simulink环境下,对上述的包络解调法应用于电磁引信目标信号的解调进行了仿真.结果表明,相比传统的电磁引信检波方法,Hilbert 变换法具有解调输出信号波形失真小和解调稳定性高的优点.     

基于阶次小波包与粗糙集的轴承故障诊断

针对齿轮箱启动过程中振动信号表现为非平稳、非高斯特征及传统诊断方法诊断精度不高的现状,将阶次小波包和粗糙集理论引入轴承的故障诊断中,提出了一种新的故障诊断方法。首先利用阶次跟踪算法对瞬态振动信号进行重采样,得到等角度分布振动信号,其次采用小波包对该信号分解—重构,并对每个频段的能量进行归一化,构成特征向量,通过粗糙集理论得到清晰、简明的决策规则,最后通过故障实例验证该方法的有效性。     

模糊小波包在漏磁信号处理中的应用

采用小波包去噪方法解决漏磁信号的噪声抑制问题。针对软、硬阈值处理中存在的缺陷,提出了模糊阈值处理方法,应用该方法对采集的漏磁信号进行消噪处理。实验结果表明,与传统小波包的去噪效果相比较,模糊小波包降噪方法不仅较好地剔除信号中的噪声,而且保留了原始信号中的有效成分,是一种可行的方法。     

基于访问特征负载预测的负载均衡算法

为了提高web集群负载均衡的效果,结合web服务用户访问静动态内容的特征,提出了一种基于访问特征负载预测的负载均衡算法。首先建立网络带宽负载和CPU、内存综合性能负载的小波包一支持向量机回归混合预测模型;然后根据用户请求的类型,结合负载预测的结果对任务进行分配和调度。仿真结果表明：与传统的基于负载预测的负载均衡算法相比,基于访问特征负载预测的负载均衡算法能达到更好的负载均衡效果,从而有效提高web集群的整体性能。     

基于误差传递和逐步回归法的火控系统精度分析

利用坐标变换得到射击诸元解算模型,根据得到的射击诸元解算模型的教学表达式,用隐函数微分法得到每个射击诸元影响因素的误差传递系数,利用精度分析模型建立射击诸元精度表达式.然后用均匀试验设计法确定典型射击条件,在这些典型射击条件下,计算各误差传递系数,根据给定的某组火控系统各设备的精度指标,进而计算火控系统各典型射击条件下的火控系统精度值,并确定合理的精度指标期望值.要获得这组火控系统各设备的精度指标下,任意指定射击条件下的系统精度值,利用已算出的各典型射击条件下的系统精度值,采用逐步回归分析方法,可获得火控系统各射击诸元参数的精度与各射击条件的函数关系近似表达式.     

一种应用于超大数据库的人脸识别方法

针对数据库中待识别人脸数目巨大,计算困难的问题,提出了一种基于小波变换和主成分分析的人脸识别方法。该方法首先对数据库中的人脸进行小波变换,然后对小波变换后的图像进行主成分分析提取特征,将特征送入BP神经网络进行训练、识别。经过对比实验,结果表明：该方法可以在保证较高识别率的前提下,大大降低数据维数,从而该方法可以应用于超大数据库的人脸识别。     

基于相位相关的快速亚像素全局运动估计

为了实现亚像素级图像快速全局运动估计,提出了一种基于相位相关的快速亚像素全局运动估计方法。首先对待计算的两幅图像进行下采样并计算整像素级的全局运动矢量,然后选取两幅图像重叠的部分进行插值,再计算亚像素级的全局运动矢量。最后,将整像素级和亚像素级的计算结果进行加权计算,得出亚像素级的全局运动位移。实验结果表明,文中算法对噪声影响、光照变化和局部遮挡具有较好的鲁棒性,同时能够有效地提高运动估计的精确性和计算效率。     

一种新的Gabor小波支持向量机人脸识别算法

提出了一种新的基于Gabor小波特征重组的支持向量机人脸识别方法。该方法首先计算5个尺度和8个方向的Gabor小波变换结果,再把不同人脸中的同一尺度和方向的变换结果进行特征重组,得到40个新特征矩阵,分别利用PCA方法降维去噪,最后构造40个支持向量机分类器并采用选票决策机制决定识别结果。实验结果表明,该方法不仅拓宽了主元分析法中累积方差贡献率可选范围,并在一定程度上解决了核参数选择难的问题,同时取得了理想识别效果。