频域盲源分离的非圆信号推广

作为盲源分离（BSS）问题的最有效解决方法之一,独立分量分析（ICA）算法可以分为时域和频域算法两类.将时域盲源分离的快速算法推广到频域,通过在频域中应用非圆信号的伪协方差矩阵,推导出一个新的固定点算法来解决线性瞬时混合的非圆信号盲源分离（BNSS）问题.仿真实验验证了该算法的有效性.     

基于伪随机序列调制的混合域自适应盲水印算法

在多小波变换和DCT变换混合变换域中，提出了一种基于伪随机序列调制的彩色图像盲水印算法。该算法先将原始彩色图像由RGB空间转换到YIQ空间．选取Y分量多小波变换后的中频区域作为水印的嵌入区域。水印嵌入前先对待嵌入水印区域8×8分块，然后对所有子块按照纹理和能量特征进行模糊分类，最后将置乱后的二值水印信息用两个互不相关的伪随机序列进行扩频调制．嵌入到8×8子块DCT变换后的交流系数上。提取水印时，通过比较两个伪随机数列和待检测系数相关性的大小来提取水印，不需要原始图像参与。实验表明，该算法对噪声、JPEG压缩和几何剪切等常见的攻击操作具有很强的鲁棒性。     

重量的一种遥测式监测系统

本文提出一种重量信号的无线传输和测量方法。重量信号经传感顺转换成电信号，再经Ｖ／Ｆ变换后调频发射，接收信号解调后单片机处理。单片机的信号处理采用电子计数器测频方法，经过计算送显示单元，实现重量信号的遥测。     

小波变换在空间扩展目标精密跟踪中的应用

本文介绍了小波变换的特点及其在图象边缘提取中的意义，讨论了边缘提取中最有效的小波函数及方法，介绍了以飞机图象为目标在不同图象模糊程度及背景噪音情况下用小波变换进行目标形心坐标提取的计算机模拟情况，展示了小波变换在扩展目标跟踪技术中应用的前景。     

自傅里叶物体的自成像及高斯光束的空间自变换

根据傅里叶变换理论,首先详细论述了自傅里函数的自傅里叶变换性质和各种构造法则,其次讨论了自傅里叶物体的空间自成像特性,进一步从及高斯光束的空间自变换特性出发,解释了高斯光束在空间的传播机制.     

小波技术在组合导航系统故障诊断中的应用

针对组合导航系统中存在的故障类型和特点，提出一种新的基于信号处理的故障检测方法。该方法利用小波分析技术对含有故障信息的系统信号进行分析处理，并将此方法应用于SINS／GPS组合导航系统。仿真结果分析表明，小波分析技术能很好地及时检测出组合导航系统的硬故障，且更加简便灵活，从而可以将小波分析技术应用于组合导航系统的故障检测。     

基于传感器几何特性和图像特征的影像配准方法

“天绘一号”卫星是我国第一代传输型立体测绘卫星,搭载有三线阵CCD相机、多光谱相机和2m分辨率全色相机。多光谱相机波段间影像的配准是保证多光谱影像质量和有效应用的前提,在现有配准方法的基础上,文章提出了基于传感器几何特性和图像特征的配准方法来改善影像配准效果。这种方法首先基于相机几何特性对待配准图像进行调整,然后对图像进行局部多点取图,采用尺度不变特征变换（Scale Invariant Feature Transform,SIFT）法提取图像特征并进行初步匹配,利用匹配点领域灰度相关性来进行精匹配和误匹配点的剔除,最后获得图像位移差,进而完成图像配准。实验结果表明,这种方法能够提高多光谱波段间影像的配准成功率,准确率达到95％以上,大幅改善了匹配精度。     

含噪信号经验模式分解虚假分量识别方法

针对含噪信号Hilbert-Huang变换存在虚假分量,提出改进的奇异值分解(SVD)方法进行降噪,改进包含两个部分:一是利用重构相空间代替传统矩阵如Hankel矩阵,以去掉信号冗余,再者提出奇异值能量熵分量差分法,更易于定出重构奇异值阶次;二是提出了频谱比值法对虚假分量进行辨识,更有效辨识出虚假分量.首先利用经验模式分解(EMD)得到本征模式分量(IMF),识别并剔除趋势项,重构信号,然后进行SVD,重构降噪后的信号,消除虚假分量,最后进行时频分析.联合方法应用于含噪仿真信号,信噪比(signal noise ratio,SNR)提高了5.5%,虚假分量辨识率提高至100%,用于双跨转子故障振动信号,得到正确的时频结果,表明了所提方法识别含噪信号虚假分量的有效性.     

一种宽带阵列通道均衡器设计

从基本FIR均衡器的原理出发,讨论了校正源的设置方法和均衡器系数的计算方法.为了适应宽带阵列中高速信号处理的要求,探讨了一种经典的FIR均衡器时域高速实现方法.该时域实现虽然结构简单,但在滤波器阶数较高时需要大量的乘法资源.为了降低均衡器对乘法资源的需求,借鉴快速卷积的实现方法,提出了一种基于快速傅里叶变换的高速率均衡器实现方法.与时域方法相比,该方法在滤波器阶数大于32时能明显降低对乘法资源的损耗.对实测数据的分析,验证了该方法的正确性.