海杂波FRFT域分形特征在动目标检测中的应用

文中研究了海上动目标雷达回波与海杂波在分数阶Fourier域(FRFT域)的分形特性,利用两者幅值起伏程度的不同,提出了一种基于FRFT域分形维数差异的动目标检测方法。该方法以处处连续而不可导的非平稳不规则信号模型——分数布朗运动作为FRFT域分形模型,通过仿真分析实测海杂波数据的分形曲线,证明海杂波在FRFT域的无标度区间内具有分形特性。提取出FRFT域海杂波与动目标回波的分形维数,并利用其固有的差异进行目标检测。经不同极化方式下海杂波数据仿真,验证了算法的有效性。     

基于小波变换的单脉冲雷达目标RCS测量方法研究

随着现代信号处理技术的发展,对非平稳信号分析和处理的小波分析技术已成功应用于雷达目标特性分析领域,大功率单脉冲雷达作为我国航天测控网的主干设备,具有一定的目标特性识别能力。本文主要针对脉冲雷达RCS测量原理,讨论了基于小波变换的单脉冲雷达空间目标RCS测量方法,提出应发挥窄带低分辨率雷达在未来空间目标识别中的作用。     

基于分形理论的红外图像港岸背景抑制方法

为了实现港岸背景的抑制,提出了一种基于分形理论和小波变换的背景抑制方法。首先,在高斯去噪的基础上,使用Otsu方法对图像进行粗分割;然后,对粗分割得到的背景图像进行分形降维处理,选定序列图像的比较区域;最后,利用小波变换的奇异值检测特性,在比较区域寻找序列图像比较的基准点,从而确定序列图像的移动范围,进而实现序列图像背景抑制。通过对实际港岸背景红外图像的实验,验证了所提方法的可行性和有效性。     

基于离散小波变换的航迹关联算法研究

本文基于1-D离散小波变换(DWT)提出了一种航迹-航迹关联算法。由于目标航迹数据是非平稳随机序列,因此采用离散小波变换方法分析,利用基于F分布的假设检验模型来描述小波分解高频小波空间与低频尺度空间能量的比率,结合"去相关"方法分别讨论了航迹相关与无关的情形,并给出了一种仿真方法。仿真结果表明算法的有效性和在分辨两条相近航迹方面的优越性。     

小波包变换对遥测速变数据噪声消除效果的改进

在介绍小波包定义和降噪声原理的基础上,提出了采用小波包变换降低噪声的方法。为验证该方法的有效性,将其用于某型导弹试验中所测遥测数据的降噪处理中,并与小波变换降噪效果进行比较。结果表明,小波包变换改进了遥测速变数据的消噪效果,是速变信号降噪一种更为有效的方法。     

基于小波变换的雷达测量数据的随机误差分析

小波变换是各领域科学研究必备的有力工具。本文介绍了小波变换的理论知识,具体讨论它在雷达测量数据随机误差分析中的应用,包括小波变换去噪的原理和过程,使用改进MAD方法计算随机误差方差。仿真结果表明,小波变换简单有效,在实践中具有应用价值。     

分形理论和小波在脉象识别中的应用

首先介绍了运用现代科学对脉象分类的意义和传统的脉象分类方法,尔后提出利用分形理论提取脉搏信号的分数维和基于小波变换的多尺度空间能量分布特征作为波形的重要特征,用于脉象分类识别.利用这些特征矢量用BP神经网络对实测的脉象数据进行了分类,取得了令人满意的分类正确率.通过两种提取方法相比较,盒维数方法更简单易行.     

无人机动态RCS测量及数据统计分析

以某无人机的动态RCS特性作为研究对象,设计了无人机的测试飞行航路,应用非线性最小二乘估计方法,对采集到的无人机动态RCS试验数据进行X^2分布和对数正态分布模型的参数估计,降低了测量噪声对统计模型参数估计的影响,较为理想地解决了数学统计模型参数估计中试验数据测量噪声的影响,并对某无人机的动态RCS统计分布特点做了分析。     

基于数据驱动的结构钢表面应力磁巴克豪森噪声表征方法

磁巴克豪森噪声（MBN）技术可用于定量评估铁磁材料的表面应力。当前MBN法应力评估技术存在特征量选取较难、定量预测模型复杂且对标定数据集的拟合精度较低的不足。提出一种数据驱动的非线性映射算法拟合MBN噪声和应力的关系，研究了基于小波包变换系数的时频特征替代统计特征量，减少了样本数据计算量。采用MBN噪声在小波包变换时-频域内的小波包变换系数作为特征向量，利用基于奇异值分解的数据降维算法降低特征向量的维数，将经过数据降维后的特征向量输入反向传播（BP）神经网络进行模型训练以建立预测模型。结果表明：采用基于奇异值分解的数据降维算法可降低模型的复杂度，利用降维后的小波包变换系数特征向量训练BP神经网络可实现铁磁材料表面应力的高精度预测。建立的表征方法有效解决了铁磁构件应力分布成像问题，在预防应力腐蚀、提高疲劳强度等损伤预警方面具有广阔的应用前景。     

滚动轴承早期故障的特征提取与智能诊断

在基于小波变换的滚动轴承故障诊断研究中,目前普遍存在小波变换参数选取和故障特征计算无法自动完成的问题。基于此,提出了一种基于二进离散小波变换的滚动轴承故障特征自动提取技术,实现了小波函数参数的自动选取和故障特征的自动提取。同时,基于结构自适应神经网络方法建立了滚动轴承的集成神经网络智能诊断模型。最后,利用实际的滚动轴承实验数据验证了所提方法的有效性。     

红外图像特征提取的一种方法

小波变换是信号处理、图像处理的重要工具,已广泛应用于信号分析、数据压缩和边缘检测等各个领域。本文基于图像小波变换,提出了一种红外图像特征提取的一种方法。通过对红外图像进行小波分解,设置门限,将小波变换系数转换为二进制,然后将二进制小波系数再转换为十进制,这样既得到了红外图像的特征,又压缩了数据。通过大量的红外图像目标识别实验,证明本文提出的方法是有效的。     

小波分析在外测数据降噪处理中的应用

小波变换分析是一种同时在时间(或空间)域和频率域内进行局部化的新方法;利用小波变换及其自适应性,可在不同尺度上分析和处理数据,通过特定的方法达到消除随机噪声的目的。本文简单介绍了小波分析理论的基本原理和方法,详细介绍了该方法在信号处理中的分解与重建算法,以及基于小波分析方法的降噪原理。在此基础上,将小波变换应用到外测弹道数据的滤波降噪处理中,通过仿真和实测数据的运算结果表明,应用小波分析的降噪方法对喊噪声的数据具有很好的效果,在工程应用中有看十分广泛的应用前景。     

裂纹转子非线性振动特征的谐波小波与分形识别

通过对谐波小波的分析研究,指出了谐波小波对振动信号局部频段分析的优良特性。采用谐波小波对裂纹转子的非线性振动信号在低频段进行了分析。理论分析与实验结果表明:对实际裂纹转子信号,经谐波小波的频段分析后,能够得到通常难以由理论分析与实验结果获得的非整数倍周期分叉的非线性特征频谱。计算了裂纹转子的分形维数,发现裂纹转子的振动信号比理论结果要复杂、可以用多重分形作为判断实际转子是否有裂纹的一个特征。提出了用谐波小波变换后的奇异谱来识别裂纹转子非整数倍周期分叉的非线性特征频谱的方法,并对实际转子信号进行分析,得到了明显的非整数倍周期分叉的奇异谱。      

小波分析在外测数据降噪处理中的应用

小波变换分析是一种同时在时间（或空间）域和频率域内进行局部化的新方法;利用小波变换及其自适应性,可在不同尺度上分析和处理数据,通过特定的方法在室消除随机噪声的目的,本文简单介绍了小波分析理论的基本原理和方法。详细介绍了该方法在信号处理中的分解与重建算法,以及基于不波分析方法的降噪原理,在此基础上,将小波变换应用到外测弹道数据的滤波降噪处理中,通过仿真和实测数据的运算结果表明,应用小波分析的降噪方法     

小波变换在遥测数据处理中的应用

采用离散小波变换方法对在轨卫星遥测数据进行处理，利用噪声和信号在不同小波尺度上的性质不同．基于极大极小化思想选取去噪处理中的阈值，达到分离噪声和信号的目的。结果表明：利用小波变换可有效消除卫星遥测数据的噪声。     

高斯型小波在APC识别中的应用

研究了高斯型复小波时频分析方法用于人机耦合振荡(APC)探测的有效性和可行性。基于小波理论分析了高斯型复小波的时域和频域关系,构造了高斯型复小波滤波器。确定了一组识别APC的逻辑模型和参数,并对一起横向APC事件的记录数据进行了分析处理。结果表明,高斯型和双曲高斯型复小波变换都可较准确地探测出APC,但后者实时性更好。     

一种局部自适应内窥镜图像降噪模型

在内窥镜图像处理中,如何消除图像中的噪声一直是个热点问题。由于图像二进小波变换在每次分解时不进行下抽样,所以其表示同小波级数相比是冗余的,且图像二进小波变换的部分系数扰动不会带来重构图像的严重失真。因此,在相同的误判概率下,二进小波变换的图像去噪效果会好于小波级数变换的图像去噪效果。基于这个思想,文章从二进小波理论入手,提出一种自适应二进小波去噪模型,简称ADWD。该方法利用图像信息、噪声信息与小波系数之间的关系,采用局部自适应的方法识别噪声像素,避免了直接确定噪声门限的困难。实验结果及分析表明该方法对Gaussian噪声和Pepper噪声均有较高的信噪比,且对图像的细节有较好的保持能力。     

动态测量误差的希尔伯特-黄分解

针对傅立叶变换、小波变换等方法在分解动态测量误差时存在的不足,即选用不同的基函数会导致不同的分解结果,提出了基于希尔伯特-黄变换（HHT）的动态测量误差分解方法。该方法不需要选取基函数,可以自适应地分解动态测量误差信号;对一个混联式动态测量系统建立了全系统误差模型,并用该方法对测量系统的总误差信号进行了分解;与傅立叶变换、小波变换的分解结果相比,希尔伯特-黄变换的分解结果更准确,与测量系统的误差理论模型基本一致。     

非合作目标动态RCS仿真方法

针对非合作目标难以开展动态测量的问题,根据空气动力学原理提出了一种非合作目标动态雷达散射截面（RCS）仿真方法。该方法首先建立测量背景下典型飞行航路模型,然后计算雷达视线在机体坐标系上的时变姿态角。根据姿态角开展电磁计算,获得F-117A隐身攻击机在侧站平飞、背站拉起、对站俯冲、侧站盘旋4种航路下的动态RCS数据。着重分析了动、静态RCS特性在起伏目标检测性能评估上的差异。结果表明：静态RCS特性难以反映目标运动时真实的雷达特性,利用静态数据描述目标特性可能导致错误结论,而文中方法获取的动态RCS数据可以提高结论的完整性和可信度。     

基于小波域维纳滤波的激光陀螺数据处理研究

针对激光陀螺随机漂移数据的非平稳特性,设计了小波滤波器,使经小波滤波后的数据近似成为平稳序列,并进行了相应的平稳性检验.在小波变换的基础上,结合维纳滤波器处理平稳信号能力强的特点,提出了一种小波域维纳滤波法.仿真试验表明,此方法更显有效性.