基于脉组间频率步进的合成超宽带距离像及速度分析

 对脉组间频率步进信号进行信号处理可直接获得合成超宽带(UWB)距离像及目标速度信息,但由于多普勒色散引入的快速傅里叶变换(FFT)输出失配误差和距离多普勒耦合,导致距离像的失真。介绍消除多普勒色散的影响的方法,分析且补偿距离多普勒耦合对距离像的影响,进一步讨论由测速误差产生的补偿量化误差对距离像的影响,并推导由此导致的距离走动公式。提出的迭代二分逼近法使速度分辨提高 N 倍( N 为脉组个数),从而得到目标真实高分辨距离像。仿真实验结果表明多普勒色散得到消除且 N 的选取更加灵活。     

基于Hilbert-Huang变换的电机故障诊断与仿真技术研究

对永磁同步电机发生退磁故障的有效诊断,一直是业界关注的主要问题之一。在AN-SOFT公司MAXWELL2D软件环境下,通过设置不同的永磁体矫顽力参数数值,建立永磁同步电机（Permanent Magnet Synchronous Motor,PMSM）正常与退磁故障模型。再将模型导入SIMPLOR-ER软件,与该软件中的电机驱动电路建立动态联合仿真,获得定子绕组相电流仿真信号。采用先进的Hilbert-Huang变换方法,求取电机相电流内禀模态分量（Intrinsic mode function,IMF）的瞬时频率。通过对比正常与退磁状态下相电流IMF分量的瞬时频率,可实现对永磁同步电机退磁故障进行有效诊断。研究结果表明,采用Hilbert-Huang变换方法,可有效诊断电机退磁故障,解决了永磁同步电机退磁故障难以有效诊断的难题,具有较好的推广应用价值。     

基于数据融合的边缘检测新方法研究

基于经典形态学的边缘检测方法虽然具有较好的去噪能力,但其得到的往往是断续的,不完整的边缘信息,不能反映全部的边缘特性.分别利用改进的数学形态学的方法和拉普拉斯算法对图像进行边缘检测,然后将两种方法处理后的图像进行数据融合,实验结果表明,该方法得到的图像边界细腻完整,具有较好的抗噪性.     

基于智能卡的椭圆曲线数字签名算法的实现

椭圆曲线算法只需要较小长度的密钥就可以获得较高的安全性,因此非常适合用智能卡来实现椭圆曲线数字签名算法.首先介绍了智能卡提供的硬件加速模块的特点,为提高椭圆曲线数字签名算法的执行速度,采用射影坐标代替仿射坐标来表示椭圆曲线.最后给出了椭圆曲线数字签名算法的执行时间,结果表明,该算法能够有效地工作,与RSA和DSA算法相比,极大地减少了算法的执行时间.      

一种基于小波零树的彩色图像编码算法

为提高基于分层树的集合分割算法(SPIHT)的编解码速度,对算法结构重新设计,提出了一种简单的无链表小波零树编码算法.通过预处理和主处理过程实现了流水线编码结构,减少了存储器的访问频率.预处理完成对所有节点显著性的标注,主处理完成无链表的零树编码.对彩色图像编码时首先进行RGB空间到YUV空间的变换,然后在比特平面扫描过程中,依次对YUV三个平面进行编码,这样输出的码流是完全嵌入式的.一般情况下,亮度分量的最高显著平面都高于色度分量.因此通过色度分量输出控制策略,可以进一步提高算法对彩色图像的编码性能.硬件实现结果表明,改进后算法的编解码速度明显提高,而率失真性能并没有下降,所以新算法特别适合高分辨率或不规则图像的编解码芯片设计.     

一种新的频域自适应算法

分析了现有自适应滤波算法,并且提出了在有色噪声背景下能够快速收敛的频域自适应新算法.使用牛顿法搜索性能表面和近似于递归最小二乘(RLS)算法的结构,利用现有的拟牛顿QN(Quasi-Newton)时域自适应算法原理,通过快速傅里叶变换(FFT)将其应用于频域.结合快速块最小均方自适应滤波算法FBLMS(Fast Block Least Mean Square)中的并行处理方法对算法的运算过程进行了改进.由于调整了数据格式和增益矩阵的系数加快了迭代过程的收敛,并且提高了信号处理的效率.附加的计算机仿真结果分别给出了在白噪声和有色噪声输入相同汉明窗条件下,新算法、LMS算法和拟牛顿算法QN的自适应系统辨识的效果比较图,表明新算法能有效用于色噪声下的自适应滤波.     

基于调频高斯小波变换的导航传感器故障诊断

为提高多传感器组合导航系统对各导航传感器的在线故障检测能力,在分析调频高斯小波特性的基础上,提出了一种基于调频高斯小波变换的导航传感器故障诊断算法.该算法仅利用传感器的观测量来直接诊断传感器工作是否正常.它可以对方差突变等软故障进行有效的在线检测.仿真结果证明了所提方法的有效性.     

基于区域小波变换的序列显微图像融合

利用图像处理技术实现序列显微图像的融合显示是解决显微成像焦深有限的有效方法.针对空域融合算法在处理离焦步长较大和透明显微图像时存在的块效应和重影现象,基于图像像素间高度的相关性和小波变换多分辨率分析的特点,提出了一种基于区域小波变换的序列显微图像融合算法:在小波变换域内进行序列显微图像融合时,不同频段选择不同的融合算子;在确定融合的小波系数时,不仅考虑到相应位置的小波系数,还考虑了与它相邻的小波系数,使得融合后图像克服了空域算法存在的块效应和重影现象.同时,研究了不同的小波滤波器对图像融合质量的影响.实验证明,该方法具有很好的融合效果.      

一种基于多尺度边缘的图像融合算法

给出了一种只利用源图像多尺度边缘点进行融合的图像融合算法.该算法分为三步:首先, 对源图像进行多尺度边缘检测;其次,采用边缘相关性最大的融合准则对源图像的多尺度边 缘进行融合,得到融合图像的多尺度边缘;最后,由融合图像的多尺度边缘重构 出融合图像.该算法融合过程中计算量小,融合图像中最大程度地保留了源图像的边缘信息 ,在一定程度上对融合图像进行了压缩,从而减小了数据存储所占用的资源以及数据传输占用 的带宽.仿真结果表明,用该算法得到的融合图像能有效包含源图像的信息.      

基于Sobel算子实现WVD交叉项的衰减

针对在分析多分量信号时,WVD的交叉项使得时频分布图变得难于解释,提出了一种基于Sobel算子的WVD交叉项衰减方法。该方法首先利用模糊函数将信号聚集在原点附近,再利用Sobel算子作为滤波算子,对AF进行滤波,最后通过二维傅里叶变换,得到交叉项衰减后的WVD。实验结果证明该方法可以很好的抑制WVD交叉项。