基于小波域隐Markov模型的SAR图像滤波方法

在小波域隐Markov模型(HMM)的基础上提出一种新的合成孔径雷达(SAR)图像的滤波方法。首先根据小波变换的内在特征,建立小波域的隐Markov树(HMT)模型,通过EM算法可以获得该HMT模型的参数估计。然后根据SAR图像的统计性质,将SAR图像的乘法斑点杂噪声在局部范围内近似为加性白高斯噪声,通过最小均方差(MMSE)估计可以获得信号的小波变换值。通过对真实SAR图像的应用,结果说明该方法可以在保存图像细节特征的情况下有效地抑制图像的噪声。     

像素级图像融合方法分类与比较

图像融合的目的是将同一场景的多幅图像的互补信息合并成一幅新图像 ,以便更好地对场景进行监视和侦察。介绍了像素级图像融合的几种方法 ,按空间域和变换域对各种方法进行了分类 ,并对各种方法进行了比较。重点评述了小波用于图像融合的优点     

HOUGH变换与航迹关联

在雷达情报自动化处理过程中 ,无论是集中方式还是分布处理方式 ,都要进行航迹关联 ,即要识别哪些航迹源于同一目标。利用 HOUGH变换方法 ,将航迹映射到参数空间进行聚类 ,从而达到航迹自动综合的目的。仿真实验表明 ,这种方法是行之有效的。     

小波方法在滚动轴承振动信号分析中的应用

通过分析滚动轴承表面损伤类故障信号的特点,提出了基于小波包分解和信号重构技术的滚动轴承故障精密诊断方法.试验表明,该方法是有效的,适用于滚动轴承早期故障的振动监测和诊断.     

环境新闻在中国的发展及其特征简析

环境问题已经成为一大社会问题,环境新闻成为媒体和公众关注的焦点。国内环境新闻作为一个新兴的报道题材,已迅速闯进主要新闻传媒的主阵地,并逐渐成为与时政新闻、经济新闻、科技新闻等并驾齐驱的报道领域,成为各家传媒和记者争相采访报道的重要内容。本文从环境新闻的概念与产生入手,分析其在中国的发展。     

基于人工神经网络的特征压缩方法及应用

分析了人工神经网络特征提取方法用于特征压缩的原理,研究了多层网络的隐层提取模型、Oja网络模型和基于Sanger算法的网络模型,以坦克柴油机燃油系统典型故障的特征处理为例,采用Sanger算法对特征参数进行了压缩,实现了特征空间的约简。该方法有利于简化分类器的设计,对于解决复杂设备的状态检测与故障诊断问题具有重要意义。     

高掺量碳纤维增强活性粉末混凝土力学性能实验

采用一种新的碳纤维自分散工艺和专用分散设备制备出了掺量达胶结材质量8％的碳纤维增强活性粉末混凝土;研究了碳纤维掺量对活性粉末混凝土的力学性能影响规律。实验结果表明,在碳纤维掺量高时,活性粉末混凝土的力学性能受碳纤维掺量和水胶比两个因素共同作用。     

基于快速方向重叠变换的图像压缩

传统二维DCT无法稀疏表示除水平或垂直方向外的边缘,而具有强方向表示能力的方向预测离散余弦变换(DPDCT)计算复杂度过高.针对这些问题,快速方向重叠变换(FDLT)沿给定的方向模式进行变换,避免了DPDCT中的插值运算,并进一步集中分散在变换块间的能量,可以快速、稀疏地表示图像中各向异性边缘信息.此外,FDLT通过设计块边界提升,保证了算法完全重构.实验表明,FDLT计算复杂度不超过DCT的2倍.采用同样的编码方法,基于FDLT的压缩图像与基于DCT的压缩图像相比,峰值信噪比可提高0.5dB以上,而且图像边缘细节更加清晰、完整.     

小波变换在漏磁检测信号处理中的应用

在对军用装备进行漏磁无损检测时,漏磁信号中含有大量噪声,针对这种情况,介绍了小波变换消噪理论.在数字化实现中,离散小波变换是利用Mallat分解与重构算法来完成.仿真试验中,选取二阶样条小波为小波函数,对从漏磁检测装置中采集到的漏磁信号进行消噪.结果表明将小波变换应用于炮管漏磁检测中,能提高检测信号的信噪比和抗干扰能力.为漏磁信号分析、特征提取和缺陷漏磁反演打下了基础.     

国防生体育教学形式拓展探究

地方高校国防生的体育教学训练往往沿袭了普通大学生的体育教学形式,针对性不强,影响了国防生军事体育素质的提高。通过调查分析指出,国防生体育教学训练形式应从开展新生体能强化训练、军事体育竞赛等方面来进行拓展。