二维混沌置乱矩阵构成置换群的理论和实验证明

群论是研究对称性问题的强有力的数学工具.混沌指的是确定性非线性动力系统表现出来的内在随机性,具有有界、非周期、对初始条件和参数极度敏感等特点,由其产生的离散序列可用来对数字图像等数据进行加密.目前已有的文献中对二者之间的关联现象鲜有研究.基于群和混沌的基本理论,结合置换群的概念,从理论和实验两方面证明了二维混沌置乱矩阵对置换变换构成置换群的结论,并由此指明了试图用不同初值,经不同混沌系统产生多个混沌二维置乱矩阵对数字图像、视频等多媒体数据进行多重置乱加密以加强安全性的做法的无效性.     

软件无线电数字信号处理器体系结构研究

软件无线电因被认为是无线通信技术未来的发展趋势而受到广泛关注.目前数字信号处理器是软件无线电发展的瓶颈.通过分析、比较目前几种较为典型的软件无线电数字信号处理器结构,归纳总结各种结构各自设计出发点和优缺点,并对软件无线电数字信号处理器的发展趋势做了展望.     

关联规则挖掘在发动机故障分析中的应用

大部分关联规则挖掘算法仅以出现频率作为阈值来产生关联规则,然而在发动机故障数据分析领域,很多关键故障的出现机率较低,采用传统的挖掘算法无法适应航空发动机故障分析的需要.提出一种新算法,称为权重式多重支持度关联规则挖掘算法,此算法可针对不同重要度的故障定出不同的支持度阈值,由此产生的关联规则,可以解决高重要度但出现较少的故障不易被挖掘的问题.     

卡方分布参数检验的多门限空海目标分类方法

目标高度是空海目标分类的重要特征.机载雷达测高精度不高,特别是对远距离目标的测高精度更差,因而利用机载雷达提供的高度信息进行空海目标分类存在很大的不确定性.为了能有效地利用机载雷达提供的高度信息进行空海目标分类,提出了一种基于卡方分布参数检验的多门限空海目标分类方法.首先,基于假设检验的思想,给出了空海目标分类判别函数,并采用了多门限决策方式;然后,结合统计理论给出了各门限的设置,并对算法进行了仿真;最后,讨论了该方法在实际中的应用.     

信号源检定装置不确定度的评定

在填写"建立计量标准技术报告"时,要求报告中所涉及的内容要准确、可靠,对所测的数据及实验结果要实事求是。其重要目的是应根据分析结果直接判断计量标准是否符合国家检定系统表和国家计量检定规程的要求,做出计量标准是否可以开展所申请项目的检定校准工作的结论。就不确定度的评定做了详尽的分析,并给出了相应的算法。     

调相信号自动识别的高阶累积量方法

在信号调制类型识别中,在相干、同步条件下实现调制识别是一类比较典型的研究方法,假设已经实现精确的载波同步并已知精确的定时同步信息.先在相干、同步条件下,利用高阶累积量来进行MPSK信号调制类型识别,然后对频率误差和位定时误差对识别算法带来的影响进行了研究.结果表明算法对一定的频差和定时误差具有鲁棒性.     

火灾视频监控报警系统的应用研究

分析了智能视频监控火灾报警系统研究的发展现状和趋势,研究火灾视频监控报警系统的工作原理、系统组成、有关火焰图像处理算法和火焰的视频图像信号特性,在此基础上,提出系统设计方案,为将智能视频监控报警应用于消防工作进行有益的探索和研究。     

累积和检验算法应用于主动声纳检测时的性能

研究了一种基于瞬态信号检测的累积和序贯检测器,其检验统计量由归一化匹配滤波器输出决定,受到声纳方程估算的信噪比影响.从理论上分析了该算法的虚警和检测性能,并和归一化匹配滤波器作了比较.海试数据的验证结果表明,该算法检测性能优于归一化匹配滤波器,并且对混响有较好的抑制作用.     

基于MBB对应关系的视频中多物体快速跟踪

针对视频监控应用中对视频物体跟踪算法实时性、容错性要求高的特点,提出了一种基于MBB对应关系的快速跟踪算法。该算法放弃了传统的点匹配跟踪算法,从对相邻两帧物体MBB的重叠特性的分析出发,快速确定物体与物体间、物体与场景间的复杂对应关系,并综合利用直方图匹配等方法,解决物体重复出现后的标识问题。通过对NUDT和PETS视频数据的实验分析证明,该算法能够对复杂场景中多个物体同时进行跟踪标识,准确检测处理物体进入、离开场景,以及物体间的合并、分离和遮挡,对复杂环境和预处理造成的错误有较好的容错性。该算法参数设置简单易行,结合预处理快速算法,整个检测跟踪算法耗时大大低于同类算法。     

近似熵在发动机故障诊断中的应用研究

介绍了近似熵的概念、主要特点及其算法,提出了基于近似熵的特征提取方法,并且讨论了近似熵值计算中3个参数的选择原则,并对发动机声信号进行了分析处理。通过对比正常状态与故障状态的近似熵值,根据其变化有效地提取发动机故障特征,从而实现了对发动机状态的监测与诊断。实验结果表明近似熵在分析复杂信号特征方面具有很强的能力,在判别机械设备运行状况方面具有很好的效果,是一种行之有效的新方法。