低码率合成孔径雷达图像传输

提出了一种利用小波变换进行低码率合成孔径雷达 (Synthetic Aperture Radar-SAR)图像传输的方案 ;对局域增强技术进行了理论分析 ,得出了信噪比改善的解析结果 ;解决了SPIHT算法的子树分离问题 ,提出了具有抵抗信道噪声能力的修正的 MSPIHT算法 ,对其存贮复杂性和计算复杂性进行了分析 ;分析和仿真表明了本方法的有效性     

静止图像压缩的新标准——JPEG2000

JPEG2 0 0 0是国际标准组织 ISO/ IEC正在制定的静止图像传输标准。文中介绍JPEG 2 0 0 0的背景、主要目标 ,重点对 JPEG 2 0 0 0的几个关键技术进行了说明 ,最后展望 JPEG2 0 0 0的应用前景。     

基于TMS320C80的FWT并行实现研究

揭示了快速小波变换（FWT）算法内在固有的并行性，并基于多处理机平台TMS320C80进行了两种不同问题规模的FWT算法并行实现的研究，结果表明：理论的分析和实验结果是一致的，并且算法的速度和精度都得到了保证。     

一种新的基于DSP应用的改进SPECK算法

在基于小波变换的图像压缩编码算法中，Pearlman的利用子带内小波系数的聚类特性的Set Partition Embedded block(SPECK)算法与SPIHT算法相比，具有更低复杂度、更快的编解码速度和相近的性能。文中提出了一种基于DSP平台的SPECK编码器在实时环境下的应用方案。通过使用提升结构的整数小波变换并基于DSP平台上对变换流程进行优化，以提高小波变换的速度。引进误差比特数(Number of Error Bits)概念，并定义绝对零系数(Absolute Zero-Coefficient)对原有的SPECK算法进行改进，在不影响压缩性能的情况下，显著地减少了原算法对内存的需求，并提高了执行速度。实验结果证明，改进后的算法适应了大多数的实时系统的要求，是一个具有实用价值的DSP解决方案。     

平面分层媒质中电大尺寸埋人体的电磁散射研究

对基于稳定的双共轭梯度一快速傅里叶变换（BCGs_FFT）和改进的离散复镜像方法的平面分层媒质电大尺寸埋入体的电磁散射计算进行了研究。给出了理论推导过程。数值计算结果表明：改进的离散复镜像法在不提取准静态项和表面波项的条件下,可拟合获得准确的近区和远区空域格林函数结果,并加快了分层媒质中电大尺寸埋入体空域格林函数的计算速度。     

遥感图像中基于Hough变换的直线提取算法

针对遥感图像中大型目标的直线特征提取问题,设计了一种基于类直线提取的改进霍夫(Hough)变换算法。类直线的提取相当于Hough变换的预处理,既约束了Hough变换所使用的直线上的特征点,改进了直接进行Hough变换时不同直线的特征点互相干扰的缺点,又降低了计算量。对图像空间的每条类直线分别进行Hough变换,改进投票过程的映射方式,寻找类直线中最多特征点所在的那条直线,只取一个投票峰值,在减小了计算复杂度的同时又去掉了虚假峰值的影响。实验结果表明,改进Hough变换直线特征提取算法性能好、效率高,可用于遥感图像处理领域。     

再入滑翔飞行器控制系统鲁棒性能评估方法研究

将μ分析方法应用到飞行控制律的评估中,以再入飞行器纵向模型及为其设计的PID控制器和LQR控制器为研究对象,针对参数不确定性建立线性分式变换(LFT)模型,基于不稳定特征值评估准则使用结构奇异值理论对模型进行分析,使用matlab的μ分析与综合工具箱得到的仿真结果表明,2种控制器均具有较好的鲁棒稳定性,满足鲁棒性能要求,并且得到了最坏情况的不确定参数组合。     

基于融合伽马变换全卷积神经网络的火星地貌分割方法

为了让火星巡视器在有限的寿命内能获得更多的科学产出,需要提高巡视器在火星表面的自主通过能力,而火星表面地貌类型是评估巡视器可通过性的重要信息。因此,提出了融合伽马变换的全卷积神经网络(FCN)火星表面地貌分割算法。首先,考虑对巡视器通过性的影响,确认地貌分类的类型,基于好奇号拍摄的火星地表图像Mars32K数据库,构建地貌分割数据集;其次,使用自适应伽马变换(AGT)对灰度单一的火星图像进行预处理,减弱了光照等因素干扰;最后,利用数据集训练一个FCN,以实现对火星表面地貌的分割预测。仿真结果表明:网络测试准确率达到83.03%,地形分割预测结果可靠,验证了方法的可行性。     

基于 FRFT的多分量对称三角 LFMCW 信号检测

对称三角线性调频连续波（STLFMCW）信号是一种典型的低截获概率雷达信号。提出一种基于分数阶 Fourier变换（FRFT ）的聚类分析与“逐次消去”相结合的多分量STLFMCW信号检测方法。首先把多分量STLFMCW信号变换到FRFT 域,利用聚类分析法实现对最强信号的检测,然后利用“逐次消去”法实现对其它信号的检测,直至检测到所有信号。最后,仿真验证了该方法的有效性。     

基于小波变换的容差电路故障诊断

针对目前模拟电路中电子元器件存在的容差与非线性导致电路故障难以检测的现状,设计了适用于诊断由器件超出容差所引起的模拟电路故障的小波分析诊断方法。通过设定故障进行蒙特卡罗容差实验,采用小波神经网络,对故障输出信号进行小波分析提取其小波高频系数参量,经PCA分析和归一化后形成训练特征向量,并经过BP神经网络训练后,故障信号通过小波神经网络后能够快速精准的对故障器件进行定位。通过大量样本进行仿真计算表明所设计的小波特征参量故障诊断法对于模拟电路具有很好的故障分辨率。