信号去噪的小波互除方法

小波变换具有良好的时频局部化性质 ,特别适合于分析和处理突变信号。本文在Mallat模极大值去噪方法的基础上 ,提出一种新的小波变换去噪方法———互除法。该方法在小波系数的影响域内计算和估计信号的真实系数 ,从而进行信号重构 ,避免了复杂的交替投影算法。与以前的一些方法比较 ,互除法在平均误差和可视化方面有很好的效果。     

基于酉变换的正交投影自适应波束形成

正交投影 (OP)自适应波束形成算法性能优良 ,但需要进行复协方差矩阵特征分解 ,运算量大。提出了一种基于酉变换的OP自适应波束形成算法 ,该算法对取样协方差矩阵Toeptitz化后利用酉变换将其转换为实矩阵 ,然后对实矩阵特征分解进行自适应波束形成。波束形成器的实值运算可节省大量计算时间。理论分析和计算机仿真结果表明此方法是有效的。     

一种新的频域自适应算法

分析了现有自适应滤波算法,并且提出了在有色噪声背景下能够快速收敛的频域自适应新算法.使用牛顿法搜索性能表面和近似于递归最小二乘(RLS)算法的结构,利用现有的拟牛顿QN(Quasi-Newton)时域自适应算法原理,通过快速傅里叶变换(FFT)将其应用于频域.结合快速块最小均方自适应滤波算法FBLMS(Fast Block Least Mean Square)中的并行处理方法对算法的运算过程进行了改进.由于调整了数据格式和增益矩阵的系数加快了迭代过程的收敛,并且提高了信号处理的效率.附加的计算机仿真结果分别给出了在白噪声和有色噪声输入相同汉明窗条件下,新算法、LMS算法和拟牛顿算法QN的自适应系统辨识的效果比较图,表明新算法能有效用于色噪声下的自适应滤波.     

X编号Walsh变换的几种快速算法

本文给出X编号沃尔什(Walsh)变换的几种快速算法,并且对它们作了此较,以便于X编号Walsh变换在实际中的应用。     

图形变换的矩阵方法在激光加工中的应用

本文介绍了图形变换的矩阵方法在激光加工中的应用。经试加工证明,该方法能明显提高工效,且满足使用要求。     

基于小波和模糊神经网络的涡喷发动机故障诊断

提出了一种基于小波和模糊神经网络的涡喷发动机故障诊断方法。即利用小波变换获取特征域，取特征域上的峰值因子、脉冲因子、裕度因子、偏态因子、峭度因子及频谱最大值作为神经网络的输入，并对神经网络的输入、输出进行模糊化处理，以神经网络进行诊断。将该方法成功地应用于某型涡喷发动机的故障诊断，结果表明，该方法诊断效果明显。     

基于自适应提升小波收缩阈值图像去噪算法

提出了一种自适应提升小波收缩阈值去噪方法，改进了提升算法中预测算子的计算方法，在更新算子中引入了自适应，最后在阈值处理方面使用了实践证明效果比较好的收缩阂值，仿真证明，经去噪后，图像在性能指标上有一定的提高，图像的细节能够很好地保持。     

飞机雷达燃油液位测量系统实现

介绍了飞机雷达燃油液位测量系统的构成及在飞机供油系统油量数据采集和处理中的应用实例,论述了雷达燃油液位测量技术的发展趋势.     

基于小波变换和神经网络的机械故障检测方法

针对机械故障中遇到的问题,提出了基于小波变换和神经网络故障检测方法,小波变换理论能够根据被分析信号的特征,自适应地选择相应频带,使之与信号频谱相匹配,从而提高了时-频分辨力。利用小波变换对信号原始信息进行分解,得到信号的不同特征向量。将不同的特征向量送入不同子神经网络进行诊断,并通过神经网络做出最后的诊断。该系统具有知识自动获取、识别速度快、鲁棒性及容错能力强等特点,实例证明该系统是有效的。     

一种全息滤波用于粒子场层析的方法

本文介绍用4F傅里叶透镜系统和全息滤波器对粒子场分布作全息记录的原理和方法。理论和实验结果表明,这种记录方法能同时准确记录位于输入平面和在其前、后相同距离平面上的粒子分布,并能根据清晰的粒子像直接判读出粒子尺寸和空间位置。若应用不同的全息滤波器,就能在输出平面上记录与滤波器相匹配的三个层次平面上的粒子分布。这种用4F系统的全息滤波记录方法,实质上是用全息术测量粒子场分布的层析法。文中还介绍了制作这种全息滤波器的原理和方法。