小波变换在弹箭遥测数据处理中的应用

由于遥测参数的时变性和各种干扰的影响，传统的Ｆｏｕｒｉｅｒ分析往往不能给出令人满意的处理结果。小波变换是一种同时在时间（或空间）域和频率域内进行局部化分析的新方法；利用小波变换及其自适应性，可以在不同的分辨率下分析和处理数据，尤其是处理非平稳信号。本文介绍小波分析的基本原理，说明利用小波变换将遥测信号在时频平面上表示的方法。在此基础上，将小波变换应用于实测遥测数据的分析和处理，从被噪声淹没的数据中成功地恢复出冲击信号，提高了箭遥数据的信噪比。     

小波阈值滤波在过滤PPG信号时的误差分析

近年来,随着人们对心率变异性的认知越来越深入,各种分析心电数据的算法应运而生。小波变换技术在识别RR间期过程中的起到了非常重要的作用。然而小波变换本身存在一定的误差,这种误差产生的原因是由小波变换的本质决定的。该误差对测试数据的影响,需要具体情况具体分析,不能一概而论。本文分析了小波阈值滤波在过滤PPG信号数据时产生误差的原因,并给出了这一误差的实际测试结果。     

小波分析在火箭飞行遥测数据判读中的应用

针对运载火箭飞行数据特点,提出基于小波变换的飞行数据判读方法。结合小波变换的时频分析特性,论述小波变换保持数据局部正则性的理论依据。使用某型运载火箭的某次实际飞行数据,论证了小波分析方法在飞行数据判读中的适用性。尤其是在故障数据判读方面,与现有遥测处理结果相比,小波分析能够更为有效地屏蔽噪声影响、提取真实数据趋势、准确捕获故障模式,为飞行过程评定、火箭结构验证、火箭性能优化提供有力数据支撑。     

雷达信号脉内特征的小波分析

提出利用小波分析的方法分析雷达信号脉内特征，介绍了小波变换的方法并分析了利用小波变换的方法分析雷达信号脉内特征的可行性。对几种雷达信号进行了小波变换的模拟分析。结果表明，小波变换是分析雷达信号脉内特征的有力工具。     

基于局域波分解的微机械陀螺信号提取研究

在某型微机械陀螺实测数据的基础上,提出采用局域波分解的方法进行陀螺信号提取研究。根据局域波分解的滤波特性,采用一种新的滤波方式。首先将某一时刻的多个瞬时频率分解到不同的基本模式分量中,对信号进行局域波分解;根据分量相关系数判别噪声;对分量进行时域尺度滤波,得到重构后的去噪信号,进而得到陀螺真实信号。在实测数据上,通过局域波分解和小波变换进行信号提取对比分析,试验表明,两者均能很好的信号去除噪声,提取陀螺信号,但硬件实现上局域波分解更容易,更有实际工程意义。     

超低空导弹引信抗海杂波干扰的信号提取方法

由于超低空导弹工作在海杂波背景下,其引信的信号检测易受干扰。传统的信号处理方法效果不佳,而小波变换有多分辨分析的特性,可以有效滤除杂波带来的噪声,然后根据回波信号频率,辨别真假目标。基于雷达引信实测数据进行仿真,实验结果表明,该方法能够有效滤除大部分噪声信号,从而提高超低空导弹作战能力。     

小波变换在信号去噪中的应用

阐述了小波变换去除信号噪声的基本原理和方法。研究利用小波变换技术对信号噪声进行抑制和去除非平稳信号的噪声。实例证明,基于小波变换在非平稳信号噪声抑制和去噪分析中具有很好的应用效果。     

基于RCS观测序列的空间目标识别算法

针对低分辨率雷达体制下的空间目标识别问题,提出了基于RCS观测序列的空间目标识别算法.该算法首先对空间目标的低分辨雷达RCS观测序列进行离散小波变换,然后在时间-尺度平面上提取十个有效的统计特征,最后基于模糊分类来识别空间目标.应用四类空间目标的实测数据进行了仿真实验,取得了比较好的识别效果.     

实测爆炸分离冲击数据的分析和处理

由于爆炸分离冲击环境的频带宽(可到100 kHz)、加速度大(可到300 000gn),常常导致测量数据失真。对实测的爆炸分离冲击数据应分析、确认、修正后才能使用。分析了放大器的压摆率对信号频率的限制,讨论了某实测爆炸分离冲击信号零漂产生的原因,应用小波分析的方法对失真的冲击波形进行了分解和重构,提取了真实的爆炸分离冲击信号。     

液体火箭发动机启动段振动信号的小波去噪

液体火箭发动机试验启动段的振动信号中包含有大量的噪声分量,通过小波变换的Mallat算法对振动信号进行去噪处理,并通过试车数据对采用的方法进行验证,取得了良好效果,显示了小波去噪在振动信号去噪领域的广泛应用前景。     

基于Contourlet与HIS变换的SAR与多光谱影像融合方法

为了提高SAR影像的解译水平,本文利用Contourlet变换在影像表述上能够弥补小波变换不能有效捕捉二维空间实体的特点,提出了一种基于Contourlet与HIS变换的SAR与多光谱影像融合方法。实验选取了一组TM 多光谱影像与ERS-2 SAR影像进行融合研究,并将融合结果与基于HIS变换、DWT结合HIS变换融合方法的融合结果进行视觉比较与统计分析。结果表明,无论是目视比较还是统计分析,本文方法都很好的将SAR影像的空间细节与多光谱影像的色彩信息集成到了一起,显著地提高了SAR影像的解译水平,相对于基于HIS、DWT+HIS变换的融合方法获得了更好质量的融合影像。     

基于等高线图与小波变换的3D地形匹配算法研究

提出一种新的基于边缘的3D地形匹配算法。在算法中，一种结构紧凑的特征“等高线图”，用于表示参考高程图(DEM)及从实时数据恢复的高程图，这样3D地形匹配转化为基于等高线的匹配，即边缘(平面曲线)匹配问题。在边缘匹配过程中，首先用一种具有平移，旋转，尺度不变性的规范化小波描述子描述边缘。其次提出了一种基于小波系数域的快速边缘匹配算法，并分析了运算复杂性。由匹配成功的边缘对提取控制点的坐标。讨论了图像变换模型及基于最小均方根误差准则的图像变换参数估计方法。用真实地形实验表明该算法匹配精度高，计算速度快。最显著的特点是该算法抗噪声能力强。     

基于第二代小波的序列图像超分辨率复原算法研究

介绍了第二代小波(SGWs)的基本原理和特点,在此基础上提出了低分辨率采样图像高分辨率 (HR)重建算法。它不但具有结构简单,逆变换容易,可扩展性好的优点,并且克服了第一代 小波(FGWs) 的不均匀采样和定义在有限区间上的难题,指出了小波变换时数据不规则性的 处理方法,并利用硬／软阈值对小波系数降噪,使得重构后的图像具有最佳的PSNR和最低的 重构误差。实验和仿真结果表明,与传统方法相比,该算法在提高了图像的分辨率同时PSNR 最多能提高3 dB左右。
     

基于形态距离的真空热试验数据相似性度量研究

针对真空热试验过程中的数据自动化监视需求,利用数据挖掘手段开展数据异常监测方法研究,提出了一种改进DTW-形态距离相似性度量算法,通过调整形态符号的计算方法,避免了数据规范化带来的形态符号计算失真问题。对实际样本数据相似性聚类准确率进行统计分析,获得了相关参数的最佳取值范围,达到了较高的聚类精度。     

一种基于可操纵金字塔的鲁棒图像匹配算法

图像匹配是计算机视觉和图像处理领域中一个比较活跃的研究课题。针对离散小波变换对于图像平移和旋转的敏感性，提出了一种基于可操纵金字塔的图像匹配算法。算法考虑的是图像之间存在平移和旋转变换的情况。首先，变换的近似旋转角在图像分解的最底层采用环映射算法得到，然后在图像分解的其余层提取兴趣点作为匹配特征，并使用Hausdom距离来度量参考图像和待匹配图像之间的相似性，依次得到由粗到细的匹配结果。实验表明该算法具有较高的匹配精度和较强的鲁棒性。     

基于小波变换的阈值去噪技术研究

小波变换是一种新的时频联合分析方法,它在时域和频域都具有良好的局部化特性和多分辨率分析特性,能满足各种去噪要求,如低通、高通、随机噪声的去除,在信号去噪中小波变换得到了广泛的应用。本文阐述了小波变换及小波阈值去噪的基本原理,对阈值函数的选取以及阈值的确定等关键问题进行讨论。仿真实验结果表明,文章所采用的方法既能有效地去除信号噪声,又能较好地保留原信号中的突变信息。     

一种具有高保真度光谱的遥感图像快速融合法

针对全色和多光谱遥感图像的融合,本文提出了一种基于快速IHS融合技术的小波融合新方法。为提高融合结果图像的光谱保真度,采用了基于改进主成分分析的低频小波系数智能自适应算法融合策略,其主观视觉分析和客观评价结果显示,与传统加权平均、以及平均与选择相结合的低频融合规则相比,本算法在保证能够大幅度提高融合图像清晰度的同时,较大程度地降低了它的光谱畸变度;另外,由于将快速IHS融合技术引入了基于小波分解的融合方法中,大大降低了程序的运行时间,因此本算法在实时性方面也得到了显著提高。将其应用到更大尺寸的巨幅遥感图像的融合中,它的实时性效果更显著。     

固体发动机点火冲击段信号小波变换分析

基于传统信号处理方法对非平稳信号的局限性，利用小波方法具有精确分频的特点，进行了固体火箭发动机点火冲击段这一典型的非平稳信号的动态特性信号的提取，仿真及针对实际信号的处理均表明本方法具有很好的去除噪声能力。     

航天器传动部件振动数据稀疏多分类智能故障诊断

针对航天器传动链机械零部件发生故障时训练数据稀缺以及信号的强非平稳\非线性特点,提出了动态数据驱动的子空间稀疏多分类智能故障诊断算法。首先对采集的单一传感器动态信号进行分形小波变换,生成常规和非常规二进小波尺度。然后对生成的各子空间提出基于故障能量指标的稀疏多分类器,以监测部件的故障特征频率为搜索目标,在子空间的包络解调谱上计算特征频率及其倍频附近的能量峰值,导出特定故障模式的稀疏评价指标,以各种故障模式的最大值识别和判定故障类型。所提出的算法完全实现了无人工监督的智能故障诊断。最后以航天器轴承故障诊断为例验证了该算法的有效性。所研究算法的泛化能力较强,技术路线同样适用于其他航天器传动部件的在线监测与故障智能预警。