基于小波矩特征和神经网络的灰度图像识别算法研究

小波矩结合了矩特征和小波特征，既反映了图像的全局性信息，又反映了图像的局域性信息，并且具有旋转、平移和缩放不变性。文章研究了基于小波矩的灰度图像特征提取算法，并将其与BP神经网络组合，利用神经网络的强学习能力和容错性，形成一个灰度图像识别系统。仿真实验表明，在图像失真较小的情况下识别率可达到100％，较之未提取特征的神经网络识别方法而言，网络收敛速度与识别精度都有较大的提高。     

被动单脉冲导引头对噪声调频干扰的角跟踪

研究了被动振幅和差单脉冲导引头对宽带噪声调频干扰源的响应和跟踪特性 ,并重点探讨了主波束内存在两个非相干干扰源的情况下导引头的角跟踪规律 ,最后提出了存在两个噪声调频干扰时导引头提取角信号的一种方法。计算机仿真验证了该方法的正确性和有效性