Lamb波传播特性研究

应用三维弹性理论对Lamb波频散曲线进行理论建模.在Lamb波主动监测系统中,应用Gabor小波变换理论分析Lamb波信号的时延及相位角,获得了板中Lamb波的相群速度频散曲线.比较理论曲线与实验数据,证明了三维弹性理论建模方法的有效性.     

基于小波分析的空间相关性风场模拟

根据标量过程AR模型生成空间相关性风场的思路,在文献[1,2]的基础上,进行了基于小波分析的空间相关性风场的模拟.在对风速时程做出合理的假定后,给出了由互不相关的随机过程生成具有给定相关特性随机过程的推导步骤.利用逆快速Fourier变换(IFFT)改进了通过Wiener-Khintchine公式由功率谱密度函数得到自相关函数的计算方法,使计算效率显著提高.对空间四点和大庆电视塔进行了空间相关性风场的模拟,通过统计参数与目标值的对比可以看出,本文方法具有较高的精度.     

适用于爆炸物CT检测重建图像去噪新算法

场旅客行李爆炸物CT检测成像过程中不可避免地受到噪声影响,对重建图像的去噪处理是爆炸物CT检测技术中的一个重要环节。针对机场旅客行李隐藏爆炸物快速检测、重建图像质量要求和引入的噪声特点,提出了一种有效的图像去噪算法将小波包分析与快速中值滤波相结合,并且对小波包系数运用一种新的阈值去噪方法。实验结果表明,该算法能更有效地去除重建图像的噪声并保持图像的边缘细节。     

一种综合孔径微波辐射计成像处理算法

综合孔径成像是基于干涉仪成像原理实现的一种成像方式,其通过对干涉测量结果进行逆傅里叶变换得到场景的亮温分布,利用小波增强去噪算法在时域和频域同时对图像进行处理,增强需求信息抑制非必要信息,并附加特定的窗函数滤除杂波,提高重建的微波辐射计图像的清晰度和平滑感。采用盲解卷的Lorentzian超分辨率算法提高成像的分辨力,较好的解决了天线口面尺寸与分辨力矛盾的问题。     

深度学习机制与小波融合的超分辨率重建算法

深度学习技术在超分辨率重建领域中发展迅速。为了进一步提升重建图像的质量和视觉效果,针对基于生成对抗网络（GAN）的超分辨率重建算法重建图像的纹理放大后不自然的问题,提出了一种结合小波变换和生成对抗网络的超分辨率重建算法。所提算法在生成对抗网络中将小波分解的每个分量在各自独立的子网中进行训练,实现网络对小波系数的预测,有效地重建出具有丰富的全局信息和局部纹理细节信息的高分辨率图像。实验结果表明,对比基于生成对抗网络的算法,所提算法重建图像的客观评价指标峰值信噪比（PSNR）和结构相似性分别能提高至少0.99 dB和0.031。      

液体火箭发动机试验脉动压力数据分析方法研究

针对液体火箭发动机试验脉动压力数据的特点,对脉动压力数据和相关振动测点数据进行快速傅里叶变换（FFT）,频谱分析的结果能够有效判断发动机不稳定燃烧的声振类型。采用小波变换奇异点检测的方法,对启动段和关机段波动异常的脉动压力数据进行分析,结合相关振动测点的频谱信息能够在时域内准确定位奇异点位置,提取频域内的信息,有效判断推进剂燃烧情况和声振类型。分析结果表明上述方法在火箭发动机和组合件试验的脉动压力数据分析中具有重要的推广意义。     

基于小波神经网络的航空刀具磨损状态识别

针对航空零件的加工特点,采集刀具在不同磨损状态下的声发射(AE,Acoustic Emission)信号,对AE信号进行时频分析和小波变换,运用快速傅里叶变换(FFT, Fast Fourier Transform)以及db8小波5层分解,提取AE信号幅值的均方根和主能量频段的能量作为特征向量,对特征向量进行归一化处理后作为输入向量对小波神经网络进行训练.小波神经网络运用参数调整算法,在权值和阈值的修正中加入动量项.测试结果表明:AE信号对刀具磨损敏感的频率范围在10~150kHz,网络实际输出与期望结果的误差小于0.03,该方法能够对刀具不同磨损状态进行正确的识别.      

基于EEG的脑力疲劳特征研究

模拟飞行员在飞行过程中监视仪表信息的过程,分析脑电（EEG）随脑力疲劳变化的特点及规律,从而为后期对抗脑力疲劳提供科学根据。通过设计2级不同难度的视觉监控任务分别诱发脑力疲劳,采用多种方法相结合进行研究,比较EEG参数（δ、θ、α、β、（α+θ）/β、α/β、（α+θ）/（α+β）和 θ/β）在任务前后的变化情况。结果表明:从正常到疲劳状态,额区、中央区、顶区和枕区的α波相对能量显著增加（P < 0.05）;前额区、侧额区、后颞区以及枕区的β波相对能量显著降低（P < 0.05）;δ波和θ波相对能量变化未达到显著性差异（均有P > 0.05）;参数（α+θ）/β、α/β、（α+θ）/（α+β）和θ/β在除颞区外的各脑区都显著增大（P < 0.05）;在颞区,只有α/β在疲劳前后增加明显（P < 0.05）;与较高难度的任务比较,低难度任务中的各EEG参数变化较为明显。因此,除δ波和θ波以外的其他特征参数被证实在特定的脑区域可以作为衡量脑力疲劳的潜在指标,同时可以验证适当地增加任务难度可以在某种程度上对抗脑力疲劳的产生。      

基于小波滤波的无人旋翼机高度信息融合

针对小型无人旋翼机自主飞行时高度测量信息不稳定、易受干扰的问题,提出采用基于滤波数据的自适应高度信息融合方法来提高无人旋翼机高度测量信息的精度和可信度.通过基于小波提升算法的小波分解重构方法,消除原始测量数据中的高频噪声;根据全球定位系统的测量精度受搜到卫星数目波动影响的现象,提出利用自适应卡尔曼滤波的方法实现高度信息融合.通过自主悬停和三维航迹跟踪飞行试验验证该方法的可行性和有效性.     

信号去噪的小波互除方法

小波变换具有良好的时频局部化性质 ,特别适合于分析和处理突变信号。本文在Mallat模极大值去噪方法的基础上 ,提出一种新的小波变换去噪方法———互除法。该方法在小波系数的影响域内计算和估计信号的真实系数 ,从而进行信号重构 ,避免了复杂的交替投影算法。与以前的一些方法比较 ,互除法在平均误差和可视化方面有很好的效果。