一种基于FPGA的超高速FFT处理器设计

通过采用合并字节的预整序单元、全并行的基4运算单元、首级存储单元外置的移位延时整序结构和逐级 扩充字长的定点算法,用FPGA实现了一个超高速的基4全并行流水线FFT处理器;在66MHz时钟频率下,处理速度可 达到256K点／ms。     

小波分析和人工神经网络在金属超声无损检测缺陷分类中的应用

基于金属超声检测中的缺陷脉冲回波为非稳态信号的特点，对高温合金材料超声检测信号的小波变换进行了特征分析，提取了各级小波分解信号的能量分布特征，最后将这些特征输入人工神经网络进行训练和分类，实验表明，这种方法具有良好效果。     

应用小波分析方法处理非平稳信号的研究

本文综述小波分析这一前沿领域的发展现状，介绍了小波变换及其Mallat快速小波算法，对比分析了小波变换与短时傅里叶变换之间的差异，指出这种基于多分辨方法的小波变换特别适合于非平衡信号的分析与处理，并且应用该方法对实测信号进行了有效的时频分析。     

一种基于红外序列图像的弱小目标检测方法

针对天空背景下红外运动弱小目标的检测问题,提出一种结合小波变换和管道滤波的序列图像的检测算法。首先对红外序列图像采用小波变换,再采用全局门限法进行阈值分割提取出潜在目标,用形态开运算去除噪声点,以减少候选目标数目,最后再使用管道滤波的方法确定真实目标。实验结果表明,该方法能有效地检测运动红外弱小目标,显著提高红外弱小目标的检测概率,并易于硬件实现。     

悬挂发射装置的总体设计方法研究

以高压气体作为弹射能源为思路，研究了悬挂发射装置的动作过程和运动规律，提出了一套新型悬挂发射装置的设计方法。对近年来逐步发展的现代设计方法如何在悬挂发射装置设计中推广应用，指导新型悬挂发射装置研制的全过程作了阐述。本文考虑多种因素的影响，应用变质量系统的能量方程和牛顿第二定律建立气压传动装置的数学模型；将拉氏方法和机构动力学引入弹射机构装置的数学建模中，在求解考虑管壁摩擦和截面积变化的准一维非定常流守恒型方程组时采用算子分裂技巧来构造差分格式，本文将小波分析中奇异性检测理论应用到结构优化，对基于系统仿真技术的动力学参数，结构尺寸，气源参数和导弹重量等进行多目标全面优化，将小波分析中非线笥浮动阈值去噪理论应用到含噪试验的数据处理中，取得比传统降噪滤波及一般的小波和小波包逆变换重建信号更好的效果；将模糊数学理论应用到系统的可靠性分析和综合评判中，可以更好地完善系统的设计方案，运用弹射投放性能测试技术对悬挂发射装置的设计方案进行了试验验证。     

运载火箭飞行测量数据误差分析的小波方法

以提高火箭飞行跟踪测量数据处理精度为目的。结合弹道处理的实际，将小波理论运用于火箭弹道测最数据的分析。本文首先针对火箭飞行弹道测量数据的特征，应用小波理论建立了弹道测量数据事后误差分析处理方法的杠架模型，创建了雷达测量数据诸元的多项式和B样条时序分析模型，提出并验证了雷达测量数据的随机分布模型；其次，对受到噪声干扰时间段数据模型出现严重病态的情况，建立了基于多项式拟合和B样条函数选取有限时间段拟合的火箭弹道建模和预测的二次建模方法；最后，利用所提出的分析处理方法对某次任务两个测量站雷达弹道测量数据的分析，处理效果显著，精度理想。实验验证了上述方法是一种理想的弹道测量数据事后误差分析处理方法。     

试飞测试数据的数据特性分析

提出利用小波变换的多分辨率特性 ,对安装在飞机机翼上的应变传感器的实测数据进行分析 ,得出其频率特性。并将该方法与传统快速傅立叶变换分析结果进行比较 ,探讨了使用小波变换对工程实测数据进行分析的可行性。     

基于小波分解与分形内插相结合的地形数据压缩方法

地形匹配制导中需要使用大量的地形数据，因此有效的地形数据压缩技术是非常重要的。传统的地形数据压缩方法主要采用线性内插的方法，但这对于地形起伏较大的山区地形失真太大，不能满足高精度导航的要求。本文基于小波分解与分形内插相结合的方法，提出了一种新的地形数据压缩方法，它具有压缩比高，保真性好，解码快的特点，特别适合山区地形数据的压缩。     

小波变换在遥测信号检测中的应用

为了更好地分析和处理弹载固态记录仪所记载的助推火箭在发射时对弹体的冲击和振动信号，本文利用小波变换所具有的空间局部化性质，在对原始采样数据的奇异性及奇异性位置和奇异度的大小的分析中，以及在导弹型号试射实验的后视数据分析中，取得出了良好的分析效果。     

基于Contourlet区域对比度的遥感图像融合算法

为综合利用多传感器遥感图像之间的信息，提出了一种基于contourlet变换的遥感图像融合算法。Contourlet是近年发展起来的一种多尺度几何分析工具，比小波变换更适合对图像等二维信号进行处理。算法的思想是将源图像分别进行contourlet变换，在contourlet域完成图像信息的融合，最后通过逆变换得到融合结果。根据分解系数特性，首次提出了contourlet域的区域对比度作为高频子带的融合规则，系数选择更符合人类视觉系统的要求，使得融合图像更有意义。低频子带采用基于区域能量的加权平均作为系数融合规则，在充分保留图像主要信息的前提下进一步增强了算法的稳定性。实验结果表明该算法在性能上明显优于PCA及小波图像融合等传统算法，且能够有效增强源图像的对比度和细节信息。