离散小波改进算法在机动车辆换挡信号降噪中的应用

针对机动车辆换挡信号中存在大量强电磁及环境振动噪声的问题,同时考虑到实时性和硬件实现性能的需求,基于最小带宽离散小波算法,提出了简化的、适用于工程实现的小波分解层数确定方法;然后利用初始阈值对各层小波系数进行分类,利用各层中各类系数均值差的模及均方差为依据,设计了各层阈值的自适应迭代确定算法,同时改进了阈值的量化函数。仿真对比试验和应用测试结果表明,该算法具有较好的降噪效果,适用于机动车辆的相关信号检测与降噪。     

禁忌单亲遗传算法的某指挥控制舱协同任务规划

指挥控制舱是武器系统中指挥控制的功能核心,通过多人协同交互完成指控任务。为提高人员协同效率和操控效率。建立了以完成所有任务的时间最短为目标函数的多人协同任务规划模型。在求解模型时,采用禁忌单亲遗传混合优化算法,通过无性繁殖的方法,减少了在子代中产生无效染色体的情况,提升了算法的效率,通过禁忌算法有效避免陷入局部极小值。通过实例分析,算法使总任务执行时间减少了12豫。本模型以及求解算法在解决指挥控制舱多人协同任务规划时具有可行性,对指挥控制舱任务流程设计具有一定参考价值。     

动态多因子相关算法及其改进

以组网雷达情报综合处理为背景,针对多站多目标航迹相关问题,首先介绍了动态多因子相关算法的基本原理,然后在此基础上提出了几点改进措施。利用位置因子的重要性对相关判定区域做了限制;利用航向因子对判决结果进行二次修正,同时结合目标的机动检测问题,提高了对目标强机动的检测能力;此外,根据实验结果还对综合处理中的航迹配对准则进行了修正。通过算法的改进不仅改善了航迹相关的质量,还降低了运算量。最后给出了改进后的算法流程图。     

一种基于DSP的雷达/电视视频图像压缩解压缩技术

在基于多媒体DSP处理器DM642并行处理平台上,提出一种雷达、电视视频图像压缩解压缩技术系统方案。采用多尺度小波分解技术和MPEG4压缩解压缩技术,分别对采样后的雷达视频、电视及红外视频数据压缩并分发到网络,由终端接收解压缩后融合实现多层多窗口综合显示。应用该方案可以实现舰载视频传感器和显控台以及武器系统的动态组合,提高装备的使用灵活性。     

燃爆信号的小波包分析在内燃机故障诊断中的应用

在燃爆信号小波包分析的基础上介绍了内燃机的脱机故障诊断技术、小波分析的特点和具体应用方法 ,提取出了对燃爆信号的诊断判据 ,为内燃机工作状态的判断提供了一种有效方法。     

小波变换在零件边缘检测中的应用

目前对机械零件的尺寸、口径等参数的测量大多采用接触测量,而利用零件图像的边缘信息进行非接触测量,则是一种新的更好的检测方式。用此方法可以对机械零件图像的边缘进行精确的检测,再根据相应的数学关系得到相关参数的值,不但可以提高零件检测的精度,还可以大大节省人力和物力。模拟边缘检测技术的具体过程,依次采用最佳阈值迭代算法、小波变换模极大值法、边缘连接局部处理法对零件图像边缘信息进行边缘检测和提取,并对检测过程进行了重点分述。最后,通过一个具体实验,验证了小波技术与其他技术结合使用所获得的良好效果,从而进一步显示了小波变换在边缘检测技术中应用的巨大潜力。     

基于二代小波的三维虚拟人脸的LOD简化模型研究

针对三维虚拟人脸数据量大的问题,结合曲面多分辨率细分模型,首次提出了具有C2连续光滑的对称性双正交三次B样条小波的快速提升构造方案。算法通过引入 s-lift和w-lift算子,根据B样条的两尺度及小波二阶消失矩关系构造了l和h滤波器。定义了一个与顶点角标无关的提升运算以得到一个平面张量积形式的B样条小波函数,从而将提升构造算法推广到二维,研究了三维人脸网格曲面的张量积小波变换LOD控制算法。对误差计算进行了定义和分析,并对三维人脸的LOD小波控制算法进行了优化。结果表明:二代小波LOD模型压缩率高,人脸曲面失真度小。     

基于二维小波变换的空间目标识别算法

对于空间目标识别这个具有挑战性的研究课题,提出了基于二维小波变换的空间目标识别算法。该算法首先对空间目标的ISAR像进行二维小波变换,然后从近似分量和细节分量中提取奇异值特征,最后应用径向基函数(RBF)神经网络进行分类识别。计算机仿真实验表明,该算法取得了比较好的识别效果。     

基于细分小波的图像压缩算法研究

层次细节模型LOD(Level of detail)和感兴趣区域模型ROI(Region of Interesting)是静止图像压缩及网络传输技术中两个重要模型.通过将灰度图像网格化,并在图像网格上进行B样条细分小波变换,实现了图像的LOD压缩算法.并通过Gouraud明暗处理技术将网格还原成压缩过的灰度图像;同时,该算法还可方便地通过ROI区域选择,使ROI区域比背景区域获得更好的图像质量.     

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。