SAR图像舰船目标边缘检测

提出了一种在正则化基础上,利用小波变化实现合成孔径雷达(SAR)图像舰船目标边缘检测的新方法。传统的利用小波变换实现图像边缘检测时,阈值需要人为设定。针对这一问题,文章引入正则化超分辨技术,从贝叶斯框架下的估计问题出发,采用非二次正则化,平滑图像,保护强散射点目标,实现对 SAR图像进行去噪。利用小波变换的局部化特性和多尺度分析能力,检测突变信号,实现对舰船目标的边缘检测。该方法去噪效果好,边缘 定位准确,仿真结果表明了算法的有效性。     

一种基于小波的快速景象预处理算法

由于景象匹配中基准图与实时图的差异，景象的预处理被证明是提高匹配概率的重要途径。在小波算法的基础上，提出了一种与小波预处理算法等价的预处理卷积核。这一卷积核保留了小波预处理算法在匹配概率和匹配精度方面的优点，同时降低了运算的时间复杂度。卷积核对每个像元的操作只需要完成4次加法运算，无需浮点数和乘法运算，便于DSP和FPGA的实现。     

神经网络和模糊控制在军事上的应用

给出模糊系统的应用实例，并且阐明两种模糊规则。介绍神经网络与模糊控制在军事上的应用，通过坦克和装甲车分类器工作原理的论述，说明模糊控制与人工神经网络的联合使用其效果比单独使用的效果更好。最后介绍两种神经网络的实现方法。     

基于小波包分析的图像融合算法

研究了小波包变换的基本原理及特点 ,提出了一种基于小波包分解的图像融合新算法。     

一类不确定非线性系统的回馈递推滑模鲁棒控制器设计

针对一类多输入多输出不确定非线性系统，用一个RBF神经网络获得未建模动态和外来扰动的估计值，将回馈递推思想与滑模控制相结合，逐步回馈递推，设计了鲁捧控制器。将这种方案用于某型侧滑转弯导弹的飞行控制系统设计。其中，为克服导弹作动器的位置饱和、速率饱和问题，改进了滑动面的符号函数，并采用模糊逻辑对滑动面的斜率进行实时调整。仿真表明了该控制方法的有效性。     

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。     

旋转与比例不变点特征松弛匹配算法的Hopfield神经网络实现

本文在旋转与比例不变点特征松弛匹配方法的基础上，提出了用Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络实现该匹配过程的方法，通过对模拟图象进行的大量实验，得到了令人满意的结果，证实了采用Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络完成旋转与比例不变点特征松弛匹配过程的有效性和可行性。     

小波变换在检测继电器内小颗粒中的应用

本文叙述了小波变换的原理、性质及算法，介绍了小波变换模的极大值与信号突变之间的关系。最后，沿模极值链成功地把继电器内小颗粒被激振后的瞬时冲击响应信号从背景噪声中提取出来。并作了实验统计来证明其可行性。这对继电器内小颗粒检测系统实现智能化、自动化很有意义。     

多传感器目标识别的优化融合

对于工作在复杂环境下的多传感器目标识别系统,确保其稳健性和准确性的关键是有效处理被融合信息的不确定性。根据影响信息不确定性的因素,文章把传感器本地识别信息的可信度分为了统计可信度和环境可信度;采用最小二乘法和神经网络实现统计可信度的估计,自适应神经模糊推理实现环境可信度估计;并利用这两种可信度实现以一致理论为基础的多传感器目标识别的优化融合。经实验仿真证明,该融合方案是有效的。     

一种适合于遥感图像的逐行扫描压缩算法

在ChristosChrysafis基于逐行小波变换编码的基础上,提出了一种低复杂性基于逐行扫描的图像压缩算法。该算法不需要对图像分块,在对小波系数进行均匀量化之后,根据不同子带的上下文统计特征进行概率建模,采用改进的低复杂性Golomb Rice算法进行熵编码。试验表明,采用这种算法,在对大幅面图像压缩时存储器需求远小于基于SPIHT等算法的存储器需求的同时,其熵编码复杂性也大幅降低,特别适合于功率和空间受限的遥感图像压缩系统中。