基于运动形态学的掠地飞行器视频检测方法

 结合数学形态学、视频图像运动分析以及数学统计分析方法，提出了一种用于空中预警控制系统(AWACS)的小型掠地飞行器运动形态学视频检测方法。该方法首先应用形态学tophat滤波提取出视频图像中的可疑目标(SO)，并求取SO的运动参数，利用真实目标和类目标干扰的不同运动特性，应用数学统计的方法对各运动参数进行分析以剔除部分类目标干扰，从而获得潜在目标(PT)的灰度分布和运动参数。在应用形态学tophat滤波器进行可疑目标提取中，一种新的金字塔型结构元的引入有效减少了虚警数量。外场试验表明，该检测方法能够有效抑制航拍掠地飞行器视频图像中的地物干扰，降低虚警目标的数量。     

视频条件下SAR仿真

分析了合成孔径雷达信号处理过程,在视频条件下使用VC 6.0与SimuLink结合构建了机载合成孔径雷达仿真系统软件,采用RD算法实现了点目标成像仿真,与在中频条件下相比速度上具有显著的优势。     

失速起始检测的低频平均频谱幅值法

高速多级轴流式压气机在中低转速的失速起始总是以短周期扰动的形式出现。为了在压气机整机进入深度失速前检测到失速起始信号，通过分析提出了一种基于低频平均频谱幅值的失速起始信号检测方法。对某轴流式压气机压力测量信号的分析结果表明，该方法是准确、可靠和快速的，有望用于失速起始的实时检测。     

基于小波变换的自适应多用户检测算法

在分析传统自适应多用户检测的基础上 ,提出了一种基于小波变换的自适应多用户检测算法。用小波变换进行前处理 ,然后再通过 LMS算法实现自适应多用户检测。与通常的自适应多用户检测算法相比 ,该算法利用了小波变换对小波空间进行了分解 ,信号经小波变换后自相关性会下降 ,收敛速度提高。同时在此分解过程中 ,根据信号与白噪声在不同尺度上的小波变换模极大值表现完全不同的特性进行信号的消噪。理论分析和仿真结果表明 ,该算法收敛速度较快 ,计算量增加较少 ,易于实时实现 ,而且具有良好性能。同时仿真实验表明 ,收敛速度与小波基选择有关 ,对于同一小波基系列 ,小波基的正则性越好收敛速度越快     

遗传算法设计梯度子实现优化的图象边界检测

计算机图象处理技术可广泛应用各种图象测试、模式识别和计算机视觉等领域，而图象边界检测是计算机图象处理的最基本和最低层的步骤之一。由于噪声的干扰和图象光照不均匀等因素的影响，目前的图象边界检测方法还不能有效地检测出各种不同模式的边界。本文提出了一种基于遗传算法和灰度梯试算子的图象边界检测法，通过对样本图象的训练，设计对训练样本模式最优的灰度梯度算子，增加了对噪声的抗干扰能力，并且使被检测出的边界更准确。     

腰形柱壳的有限条元解

本文用考虑了曲率影响的两结线低阶有限板条元分析了腰形柱壳的力学性能这种条元位移参数少,能较好地体现壳体的几何特性。     

组合导航信息融合滤波的研究(英文)

提出一种组合导航信息融合新方法,该方法能提高容错性能,更好地进行故障检测、隔离和重构.同时,当故障发生时,由于融合了系统信息,它能使重构的系统以更高的精度工作.采用这种滤波器设计了捷联惯导系统、GPS、多普勒雷达三传感器信息容错系统.仿真结果表明, 这种设计方法对陀螺、加速度计、GPS、多普勒雷达的软故障是有效的.     

香烟条包拉线图像检测的研究

研究香烟条包外包装所出现的无拉线或拉线错牙等异常现象的图像特征,设计检测算法,并开发相关软件系统。经过实例检验,系统可以有效地对香烟条包外包装出现的上述现象进行检测,能满足香烟生产企业在线检测的需要。具有自动化程度高、判决速度快、算法简单等优点。     

基于B-样条插值的图像边缘检测

为了能高质量地进行图像边缘检测,提出了一种新的基于B-样条插值的边缘检测方法.该方法为了保证图像边缘检测后的质量,采用3次B-样条对图像的像素点灰度值进行插值运算,提出了基于B-样条插值的一阶和二阶微分算子,并引入数字滤波技术加以实现.利用B-样条可分离的特性,实现了2维空间的基于B-样条插值的连续图像的重构函数,在此基础上提出了用于边缘检测的基于3次B-样条的一阶梯度模板和二阶微分模板.该方法非常适合于采用硬件的并行化实现,极大地提高了图像处理速度和边缘检测质量.     

R/S方法求解网络流量自相似参数的实现与应用

基于网络流量具有统计自相似性的理论,通过计算自相似参数Hurst值来检验流量的自相似程度。采用R/S方法对流量数据进行分析,给出了R/S方法详细的实现算法,通过实验的分析与比较,验证了自相似性的存在。自相似性是正常网络流量具备的特征,当流量发生异常时,Hurst值会出现明显的变化,本文将这一变化应用于DDoS攻击检测做了初步的探讨。基于自相似理论的网络流量异常检测技术与传统的基于统计异常技术和数据包特征匹配等方法相比,具有更高的准确性和可靠性。