基于感兴趣区域编码的图像压缩算法

文章提出了一种基于矢量量化的感兴趣区域小波图像压缩算法。该算法充分利用了子带系数带内带外的相关性,从低频到高频按空间方向树结构构造矢量,对感兴趣区域和背景区域采用不同的矢量构成方法。试验表明该算法在极低比特率的情况下,恢复图像仍可获得较好的主观质量。     

基于二维经验小波变换的金属断口图像消噪方法研究

针对传统小波变换在金属断口图像分析中存在的不足,结合二维经验模态分解和小波分析,本文提出了一种基于二维经验小波的断口图像消噪算法。该方法通过自适应构造滤波器组构造了经验小波函数,实现了在频域上分割傅里叶频谱的同时又分离出了信号的不同模式,从而提取了具有紧支撑傅立叶频谱的AM-FM成分。将所提方法与传统小波变换方法进行对比,结果表明,不论是从峰值信噪比还是从结构相似指数来看,二维经验小波算法的图像消噪效果都明显优于小波变换方法。最后,将二维经验小波算法应用到金属断口图像消噪中,进一步验证了所提方法的有效性。     

平稳随机载荷的信号特征提取与深度神经网络识别

针对线性时不变结构的平稳随机载荷识别问题,从结构的动力学响应求解原理出发,利用小波变换对于信号特征的提取能力与长短期记忆神经网络（LSTM）对于序列问题的强大建模与映射能力,提出了一种针对平稳随机载荷的特征信号识别方法,通过对作用于三自由度振动系统数值模型上的平稳随机动载荷识别,证明了方法的可行性。对一个受2点平稳随机载荷作用的加筋壁板结构模型进行动载荷识别实验,结果表明,用提出的方法识别的动载荷均方根相对误差均小于5%,该动载荷识别方法具有良好的识别能力。     

基于小波变换的数字地图数据压缩技术研究

针对数字地图数据的特点 ,提出了一种基于小波变换的数字地图压缩方法。文中主要研究了小波滤波器的选取、标量量化、自适应算术编码、压缩文件存储格式等问题 ,并就在给定精度要求的前提下如何获得最大压缩比的问题进行了深入研究。文末应用该方法对 5种不同类型的数字地图数据进行了压缩与解压缩测试。结果表明 ,该方法与其他方法相比较 ,能够在相同失真的情况下产生更大的压缩比。     

组合式航天器概念及构型变换最优脉冲控制

为应对多种多样的不确定性对传统航天器的挑战,提出了一种更具灵活性、可靠性的组合式航天器概念。从模块化设计、标准化接口、运行模式、空间任务构型方面对此航天器概念进行描述。它在可维护性、规模可缩放性、可重构性等性能显著增强,特别是具有根据空间任务的不同而进行构型变换的能力。并从相对运动动力学方程出发,本文针对组合式航天器空间任务构型变换,设计了给定机动时间的、以燃料消耗最少为目标的最优脉冲控制方法,生成最优脉冲序列。仿真结果表明,最优脉冲控制方法是实现组合式航天器构型变换的一种有效途径。     

可逆整型小波变换的SIMD实现结构

文章提出了一种新的在通用处理器上采用SIMD技术实现可逆整型小波变换的体系结构。由于SIMD依靠于存储器的有效利用,故在已有的工作基础上有效地减少了数据交换,提高了Cache命中率。从实验结果看出,该结构可以将处理速度提高4~6倍并且具有很高的Cache命中率。为了提高代码效率,文章采用汇编语言实现了SIMD结构。     

基于三维Saab变换的高光谱图像压缩方法

高光谱图像中存储了丰富的光谱信息,具有极大的应用价值,但现有大部分高光谱图像压缩方法难以同时兼顾图像中的空间冗余与谱间冗余,导致压缩性能受到局限。针对该问题,提出了一种基于三维修正偏置的子空间(Saab)变换的高光谱图像压缩方法。采用三维Saab变换对高光谱图像的分块进行空间光谱信息融合的降维操作,同时去除谱间冗余和局部空间冗余;利用高效率视频编码(HEVC)中的帧内编码模块进一步去除空间冗余和统计冗余;实现低失真、高比率的高光谱图像压缩。在多个高光谱图像数据集上的实验结果表明,所提方法在同码率下重建图像的信噪比(SNR)比采用主成分分析(PCA)降维的方法至少提高0.62 dB,在高码率的情况下性能优于张量分解的压缩方法。同时,验证了不同降维方法对分类任务的性能影响,结果表明,所提方法更好地保留了图像中的重要特征,在低码率的情况下仍可以保持较高的分类精度。     

灰度图象的直接Hough变换方法

提出了利用灰度图象的梯度直接进行Ｈｏｕｇｈ变换以检测条纹的方法,与传统Ｈｏｕｇｈ变换及直接利用灰度进行Ｈｏｕｇｈ变换检测条纹的方法相比,具有快速计算以及对图象噪声不敏感的特点。     

分数阶傅里叶变换改进算法在时频分析中的应用

本文对现有分数阶傅立叶变换算法进行改进,并将其应用于非平稳信号时频分析中,从计算速度、计算精度、算法稳定性等角度与现有分数阶傅立叶变换算法进行对比分析,通过算例对比验证改进算法的优势,然后将改进算法应用于非平稳信号时频谱获取,并与基于短时傅立叶变换的时频谱获取方法进行对比,改进算法计算结果稳定,计算速度较快.基于分数阶...     

一种高动态环境下PCM-FM的低信噪比检测方法

针对PCM-FM遥测信号的特点,提出一种基于快速傅里叶变换的自相关检测方法。首先利用自相关处理,消除多普勒频率变化对检测性能的影响,可适应目标高动态变化环境。然后通过对自相关输出进行快速傅里叶变换,提高在低信噪比情况下的检测性能。仿真结果表明所提方法在高动态、低信噪比条件下能够高概率检测到PCM-FM信号。