一种基于Mellin变换的水声宽带相关模糊函数的快速算法

提出了一种基于Mellin 变换的快速算法,其特点是在给定的某一时刻得到不同尺度下的变换结果,算法的运算量与待分析的时延成正比,而在固定时刻下的运算量为两个2M点的FFT和一次2M点复数乘法(M为待分析的尺度的个数).该算法的优点是实时性好,且适合于水声信号领域尺度跨度小、尺度分析较细的特点,并给出了与直接法、CZT法的比较结果.     

永磁直线同步电机矢量控制系统建模与实现

针对永磁直线同步电机(PMLSM)的特点,建立PMLSM在dq两相坐标系下的数学模型。介绍了永磁直线同步电机矢量控制系统并给出了硬件和软件的设计思想。通过对控制电流以及电机位置的实验分析,验证了所研究的基于矢量控制的永磁直线同步电机矢量控制方法的有效性。     

纹理影像特征选择及K-means聚类优化方法

Gabor变换和K-means算法是最为常用的纹理分析方法。然而,采用Gabor变换得到的纹理特征向量具有较高的维数,影响算法的运行效率;K-means算法也易受初始类中心的影响而导致分类精度下降。因此,通过Relief算法对采用Gabor变换所提取的纹理特征进行选择,得到合适的纹理特征子集。进一步采用差分进化算法,对K-means算法的聚类中心进行优化从而提高纹理识别精度和效率。实验结果表明:提出的方法所需用到的纹理特征向量的维数相对于原始特征集有大幅降低,较之基本的K-means算法,纹理识别的精度也有较明显的提高。     

使用融合乘加加速快速傅里叶变换计算的向量化方法

融合乘加指令加速快速傅里叶变换计算的向量化方法,通过变换快速傅里叶变换的蝶形单元运算流程,将传统计算方式中独立的乘法和加法操作组合成次数更少的融合乘加操作,使得时间抽取法基2快速傅里叶变换算法的蝶形单元计算的实数浮点操作由原来的10次乘(加)操作减少到6次融合乘加操作,时间抽取法基4快速傅里叶变换算法的蝶形单元计算的实数浮点操作由原来的34次乘(加)操作减少到24次融合乘加操作;优化了蝶形因子的向量访问,减少存储开销。实验结果表明,提出的方法能够显著加速快速傅里叶变换的计算,取得高效的计算性能和效率。     

基于AM-LFM和IRT的旋转微动目标成像算法

在雷达成像中,基于CS的方法因其压缩采样的特性而在高分辨雷达成像中得到广泛应用。然而由于其是一种基于参数化的成像方法,对观测位置误差特别敏感。在实际中,一般无法知道精确的观测位置。观测位置的误差会造成成像结果位置的偏离、散焦以及无法聚焦。针对基于压缩感知的成像算法存在的观测位置依赖性问题,提出了一种基于调幅-线性调频(AM-LFM)分解和逆Radon变换(IRT)的微动目标成像算法。该方法根据分解后信号调频率分离目标微动信号与主体信号,再进行IRT成像。仿真及实验结果验证了算法的可行性和有效性。     

基于快速傅里叶变换的扫描单发单收面阵近场成像技术

近年来,扫描单发单收面阵近场成像技术在安检、医疗等民用领域中引起了广泛关注.然而,传统的距离徙动算法在对回波进行处理的过程中无法避免多步近似和插值操作,并且忽视了信号传播衰减带来的不利影响.因此,提出了一种基于快速傅里叶变换的扫描单发单收面阵近场成像技术,该技术通过保留回波模型中的幅度衰减因子,并根据目标回波方程特性对...     

基于DMFT的空间目标微动特征提取

空间目标的高速轨道运动,会导致微动曲线的展宽和走动,将对后续的微动特征提取产生不利影响。针对这一问题,提出了一种基于离散匹配傅里叶变换(DMFT)的空间目标微动特征提取方法。首先分析了高速空间目标的信号回波模型;其次,根据回波信号的特点提出了一种基于DMFT的补偿参数估计的方法;最后,采用Hough变换提取了目标的微动特征。仿真实验验证了该方法的有效性和鲁棒性,结果表明微动特征的提取精度得到了明显提高。     

一种基于Hadamard变换与SVD的彩色图像双水印算法

针对实际应用中彩色图像的版权保护问题,提出了一种结合Hadamard变换与奇异值分解（SVD）的非盲水印算法。实验证明,该算法对加噪、JPEG压缩、剪切、缩放和旋转攻击均有较强的抵抗力,具有较好的实用价值。     

运动潜艇的感应电场分布

采用相对论电磁变换法计算了单个磁偶极子匀速运动时产生的感应电场三分量。利用沿圆柱表面排列的磁偶极子阵列近似模拟潜艇的磁场分布,通过对磁偶极子阵列运动感应电场三分量的积分运算,得到了潜艇运动感应电场的分布规律,解决了由高斯定理计算感应电场因电场方向不同难以进行积分运算的难题。利用海水中布放的传感器,实际测量了运动潜艇模型的感应电场,测量结果验证了所提出的感应电场计算方法的正确性。     

一种新的小波收缩统一阈值函数

提出一种新的小波收缩统一阈值函数,并证明了新阈值函数具有收敛性,通过调节可变参数的取值可以改变新阈值函数的趋向,为图像阈值去噪的自适应处理提供了可能.此外,给出了新阈值函数的期望、方差与风险的关系式.仿真结果表明新阈值函数不仅能有效去除噪声,而且比两种经典的阈值函数有更高的灵活性,可以获得更高的信噪比和更好的视觉效果.