基于DFT的水射流红外热像频域时空分析

基于二维离散傅里叶变换及空间频谱分析,对水射流湍流脉动的空间尺度进行了研究,得到了由红外辐射温度表征的被动标量湍流场在对流区、耗散区、惯性子区的特征空间尺度及其时间演化规律.对射流不同区域的关心点重新采样,得到湍流场中关心点的时间序列,利用一维离散傅里叶变换,分析了对流区大尺度涡中心、惯性子区小尺度涡中心、耗散区及射流轴心线上各关心点的湍流波动特征.计算了时间序列频谱的分形维数,研究了自由湍流不同尺度区间上述各关心点湍流脉动的分形特征.      

空间太阳望远镜相关计算的FPGA实现技术

空间太阳望远镜卫星（SST）为了补偿卫星平台随机抖动稳定图像采用了相关跟踪方法。而相关跟踪器计算时间是提高系统性能的关键之一。在考察国内外相关跟踪研究成果的基础上,提出了一种新的解决方案。在算法上采用MIMD的并行计算技术分解相关运算,在结构上利用FPGA的可自由配置特点,将并行算法固化在FPGA中,构建了相关跟踪FPGA模块。整个系统在可应用于航天环境的XCV800型FPGA上设计实现,资源与计算精度都满足系统需求,而计算时间仅为0.3ms,比原有设计减少了一半。为提高系统的响应速度等方面性能提供了保障。     

基于简化Unscented变换的FMSRUKF算法及其目标跟踪性能分析

研究Unscented变换的基本原理及Unscented Kalman Filter(UKF)算法。为了降低跟踪系统计算复杂性,在Unscented变换中引入单位矩阵,以简单的数值计算取代复杂的矩阵分解求解矩阵平方根的过程,把UKF改进为FM- SRUKF。对三维坐标系下的变加速运动目标进行跟踪仿真。结果表明FMSRUKF具有更好的精度和鲁棒性。     

利用多个相参脉冲回波估计目标径向速度和加速度

为从高加速度目标的多个相参脉冲回波中估计目标径向速度和加速度,首先对高加速度目标回波特点进行分析,其次提出采用FRFT(Fractional Fourier Transform)变换方法来提取目标径向速度、加速度,仿真结果验证了算法的有效性。     

数字孪生驱动的薄壁件铣削刀具磨损状态识别方法

薄壁零件由于其本身的弱刚性,铣削过程中极易发生颤振、变形,从而加剧刀具磨损,为提高薄壁零件的铣削加工效率和表面质量,提出了一种数字孪生与支持向量机（SVM）融合驱动的刀具磨损状态识别方法。利用时、频域分析和小波包变换提取特征向量,通过网格搜索与交叉验证（GSCV）的方法进行超参数寻优,结合SVM算法构建薄壁零件铣削刀具磨损状态识别模型。试验结果表明,SVM算法在高维小样本数据的分类识别问题中优势明显,对于不同铣刀磨损状态的识别准确率分别达到96%和90.16%,具有较好的泛化能力。结合机器学习算法构建高保真、轻量化的数字孪生体,并将其嵌入薄壁零件铣削过程监测平台,以解决加工过程中信号实时监测和刀具磨损状态在线识别的问题。     

非合作无源探测中的参考信号提纯新方法

非合作无源探测系统通过直达波提纯来获取参考信号,参考信号的纯净程度对系统探测性能具有重要影响.针对非合作无源探测中的参考信号提纯问题,提出了一种基于稀疏特性的参考信号提纯新方法.首先将参考通道接收的混合信号变换到对时延敏感的分数阶傅里叶变换域上,并对直达波信号和多径干扰信号在分数阶傅里叶变换域上的稀疏特性进行了分析;然...     

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。     

基于小波变换与局部离散度的多聚焦图像融合算法

提出了一种基于小波变换与局部离散度的多聚焦图像融合算法。首先对不同聚焦图像进行小波变换,然后采用局部离散度准则对各个方向上的高频系数进行融合,采用重要度准则对低频系数进行融合,最后对融合后的小波系数进行重构,得到了很好的融合图像。实验结果表明,融合效果优于取绝对值大的小波系数和区域方差准则的融合算法。