高分辨率SAR图像相干斑噪声抑制方法

文章主要提出了一种新的基于小波变换对高分辨率合成孔径雷达（SAR）图像相干斑噪声抑制的算法。首先从SAR图像相干斑噪声产生的机理出发,论述了通过传统的滤波方法．在抑制高分辨率SAR图像的相干斑噪声的同时损失了大量的边缘信息和纹理细节而采用小波变换降噪的优越性和必要性;其次详细地论述了在小波域中如何利用高频局部的统计特性和分解尺度大小来选取滤波窗口尺寸进行滤波;最后通过实验结果说明了此方法比采用传统的固定窗来实现对高分辨率SAR图像的降噪、保留边缘信息和纹理细节有着更好的性能。     

改进Retinex算法的低照度图像增强研究

全局增强未过多考虑图像局部细节,单独使用局部增强会损失图像的亮度。多尺度Retinex算法既能保持动态范围压缩又能实现整体再现,但易出现光晕现象,色彩失真,图像细节信息容易丢失,且运算时间较长。针对上述不足,提出了图像融合增强算法：采用离散小波变换实现对局部增强、全局增强图像及改进多尺度Retinex增强图像的融合。改进多尺度Retinex算法使用引导滤波替换高斯滤波估计反射分量。通过对仿真结果定性以及在峰值信噪比,结构相似度等方面进行定量对比,实验结果证明较原图和MSR(multi-scale retinex)算法处理图像,该算法针对图像昏暗、提取信息不全问题具有更好的显示效果。     

利用小波方差进行原子钟频率稳定度的估计

离散小波变换可以在不同尺度上分解时间序列,而不同尺度的波动性可用小波方差来表征。从小波方差的定义入手,系统地归纳了基于极大重叠离散小波变换(MODWT)的小波方差估计方法,及其等效自由度(EDF)的实用计算方法。最后利用一个实测算例进行计算分析,并与相应的重叠阿伦方差、重叠哈达玛方差进行比较,通过实验分析可以看出小波方差可有效消除原子钟信号非线性和非平稳性的影响,通过选择适当的小波基函数,如D4、D6小波,其方差可以像哈达玛方差一样,减少调频闪变噪声和调频随机游走噪声的泄露,适用于原子钟频率稳定度的表征。     

基于小波变换的GPS载波相位周跳检测与修复

载波相位周跳检测与修复是实现GPS高精度定位的难点之一。小波变换具有空间局部性好的特点,本文利用小波变换把载波相位观测量分解为高频和低频分量,提出了利用小波系数局部极值点检测相位周跳的方法。基于载波相位和多普勒频率共同约束的埃尔米特多项式,外推周跳时刻载波相位,与观测值比较确定周跳的大小,从而修复周跳。利用飞机实际观测数据和仿真的高动态数据进行了计算,给出了计算结果,表明该方法可以对高动态情况下载波相位周跳进行准确探测和修复。     

基于多特征融合的电磁换向阀故障模式识别

为提高基于驱动端电流检测的电磁换向阀故障诊断方法的可靠性和识别准确度,开展了电磁换向阀故障模式识别方法研究。提出一种基于多特征融合的方法对电流信号时频分析和时域参数的特征值提取融合;通过设计电磁换向阀驱动端电流信号的采集实验,获取电磁换向阀驱动端电流的时域信号和二阶变化率的多特征曲线,提取时域参数及二阶变化率相应频带能量作为特征值,构建多特征融合的特征向量;采用基于径向基核函数的多分类支持向量机对电磁换向阀进行模式识别。结果表明：基于多特征融合的支持向量机较基于能量特征值的支持向量机可提升8.7%的识别精度和42.11%的验证准确率。     

某型涡扇发动机振荡现象分析

在试车时,某型涡扇发动机经常发生高转速下的振荡现象。运用小波变换的方法,对比各信号突变点的时序,发现控制器是发动机发生振荡的原因;发生振荡时,发动机同时在加速控制回路和转速控制回路中运行,转速回路的切入切出通过微分环节将脉冲信号引入了回路,从而使发动机产生了振荡。     

基于小波域贝叶斯估计模糊萎缩的SAR图像降斑算法

提出了基于小波域高斯混合模型贝叶斯估计模糊萎缩的SAR图像降斑算法.该算法分析了SAR图像在平稳小波变换(SWT)域中的统计模型,并用高斯混合模型对其进行描述,推导出基于贝叶斯估计的信号最小均方误差(MMSE)的模糊萎缩因子.籍此再根据小波域相邻尺度间小波系数的相关性,采用分区域模糊萎缩思想,很好地得到无斑点真实信号小波系数的估计值.仿真结果表明该算法在大大抑制斑点噪声的同时,有效地保持了边缘,其性能优于改进Lee滤波、小波软阈值和SWT萎缩降斑算法.     

基于时频切片分解的时变系统参数识别

系统参数识别分为时不变系统参数识别和时变系统参数识别两大研究方向,其中时不变系统参数识 别的研究已趋于成熟,而时变系统参数识别的研究则仍然处于起步阶段。对于多自由度时变结构,提出一种基 于时频切片分解的时变系统参数识别方法。该方法采集结构的振动位移响应,根据时频分解计算得到响应在 整个时频段内的时频能量分布图;依据结构的时频分布特性,选择多个时频切片窗分解响应信号,再对分解出 的信号分别进行逆变换计算完成时域上的信号重构;重构出来的信号对应于结构的各阶模态位移响应信号,利 用Hilbert变换提取信号瞬时频率,从而识别出结构各阶频率。通过一个三自由度的弹簧阻尼质量仿真实验, 验证了该方法具有良好的识别精度和工程实用价值。     

多尺度自适应直接信息采样与重构

现有的直接信息采样(Analog-to-Information Conversion,AIC)方法在压缩感知框架下,将采集和压缩过程融合,但并未充分考虑不同稀疏成分在信号重构当中的地位。针对该不足之处,提出一种多尺度自适应直接信息采样与重构算法。该算法充分考虑小波变换后的高频信号和低频信号在重构中的不同地位,实现速率自适应的直接信息采样。同时,给出变速率采样下的信号重构策略,以解决常规重构算法在速率自适应采样时失效的问题。仿真结果表明,多尺度自适应AIC系统可以获得比传统AIC系统更好的AFSNR性能。     

星载角跟踪接收机角误差包络检测

针对星载角跟踪接收机中角误差合成信号的特点，提出一种基于复Morlet组合小波的角误差信息提取方法。该方法首先对星载角跟踪接收机中角误差合成信号的频域特性进行分析，角误差包含在角误差合成信号的包络中，频率上则表现在调制基波的谐波分量处。然后采用Morlet小波作为母小波，根据角误差合成信号的频域特性选取合适的小波尺度参数和位置参数可以有效的提取合成信号包络信息，从而解算角误差信息。在调制基波频率确定的情况下，合适的小波尺度参数和位置参数能准确对调制基波谐波分量进行提取，从而实现角误差的包络检测。该方法对±10kHz范围内的多普勒频偏不敏感，解决载波多普勒估计不准情况下的角误差提取。最后通过计算机中的Matlab对Morlet组合小波角误差合成信号包络提取进行仿真，证明该方法的可行性和有效性。