基于小波域的分形图像压缩

在分析产生块效应原因基础上,定义了一种度量块效应的客观方法.为了消除传统分形图像压缩中产生的块效应,提出先将原图像变换到小波域,再进行分形压缩.这种方法既继承了传统分形图像压缩的编码原理,又利用了小波变换的优良特性,从而取得了更好的压缩效果.此外,根据小波系数的能量分布特征,提出了一种加快相似匹配的方法.     

一种基于FPGA的超高速32k点FFT处理器

采用FPGA(Field Programmable Gate Arrays)实现了一个超高速的32k点的流水线FFT(Fast Fourier Transform)处理器.FPGA的工作频率为125MHz,可以处理连续的1Gs/s(1 Giga-samples per second)的复数数据.该FFT处理器主要基于二维分解算法,采用MDF(Multi-path Delay Feedback)流水线结构,并结合MDC(Multi-path Delay Commutator)及SDF(Single-path Delay Feedback)结构的特点.处理器的内存资源消耗相对MDC结构有所减少,而运算速度相对SDF结构有所提高.建立了处理器的算法和设计模型,并根据模型对处理器的3个组成模块进行了优化以减小资源消耗.利用VHDL语言在Xilinx ISE工具上进行了设计,FPGA的布局布线结果验证了设计的可行性.     

Interception Algorithm of S-cubed Signal Model in Stealth Radar Equipment

Radar equipment of stealth platforms such as aircraft have adopted the newest modern technology to design the signal waveforms. One of the important and effective methods is the hybrid waveform called spread spectrum stretch (S-cubed) which combines linear frequency modulation (LFM) and discrete phase code. In order to investigate the function of enemy’s stealth radar equipment, the interception algorithm of S-cubed is needed. In this paper, a novel detection and parameter estimation approach for the reconnaissance S-cubed radar signal is presented. First, the generalized time-frequency representation of Zhao, Atlas, and Marks (ZAM-GTFR) and Hough transforms (HT) are applied to detecting the signal, and then the initial frequency and modulation slope of LFM are estimated from the ZAM-GTFR. On the basis of LFM information, the reconstructing signal is generated. Finally, the code rate of discrete phase code is extracted from the negative peaks of the ZAM-GTFR. Simulation results show that the proposed algorithm has higher estimation accuracy when the signal to noise ratio (SNR) is above 3 dB.     

Defect Recognition in Thermosonic Imaging

This work is aimed at developing an effective method for defect recognition in thermosonic imaging.The heat mechanism of thermosonic imaging is introduced,and the problem for defect recognition is discussed.For this purpose,defect existing in the inner wall of a metal pipeline specimen and defects embedded in a carbon fiber reinforced plastic(CFRP) laminate are tested.The experimental data are processed by pulse phase thermography(PPT) method to show the phase images at different frequencies,and the characteristic of phase angle vs frequency curve of thermal anomalies and sound area is analyzed.A binary image,which is based on the characteristic value of defects,is obtained by a new recognition algorithm to show the defects.Results demonstrate good defect recognition performance for thermosonic imaging,and the reliability of this technique can be improved by the method.     

基于DFT的正弦波初相估计算法及误差分析

提出一种基于DFT(Discrete Fourier Transforms)频谱相位信息的正弦波初相高精度估计方法.该方法通过截取正弦波的两段长度不同的离散序列,利用它们的DFT系数来消去正弦信号的频率项,从而估计其初相.同时,给出了在高斯白噪声背景下,利用该种方法进行正弦波初相估计的均方根误差计算公式,此公式表明了均方根误差与信噪比及FFT(Fast Fourier Transforms)长度之间的关系.并以此均方根误差最小化为目标,对该估计方法进行了优化改进,得到方法中参数的最优选取方案.选择最优参数的过程即是对以均方根误差最小为目标的整数规划问题的求解过程.应用Monte Carlo仿真,将改进后的算法的性能与已有的几种典型算法的性能及Cramer-Rao下限进行了分析比较,并验证了所推导的均方根误差计算公式的正确性.      

基于小波分析的目标轨道机动自主检测方法

空间目标的轨道机动是与相对距离变化率的突变联系在一起的.测量值是通过星载激光雷达得到的目标的相对距离,特征量是采用微分平滑处理获得的相对距离变化率.由于测量噪声的影响,机动引起的特征量突变被淹没在噪声中.利用小波分析的多尺度分解,就能够把淹没在噪声中的特征量变化揭示出来.为了满足星上自主运算的要求,提出的机动检测方法就是基于对小波分解后信号的处理,通过对相关系数阈值的比较来检测特征量的突变.仿真结果验证了该检测方法的可行性和有效性.      

基于哈特莱变换的快速图像模板匹配算法

去均值归一化模板互相关(ZNCC)是工程中应用最多的图像匹配算法,但过高的计算复杂度严重限制了其在实时系统中的应用.针对这一问题,提出了基于快速哈特莱变换的快速模板图像匹配算法,首先推导了该算法在哈特莱域的表达式,利用可分离的快速哈特莱变换对相关面进行高效率整体计算,然后在空间域对获取的相关面进行快速归一化处理和极值搜索,并通过空间换取时间和积分图的策略进一步加快算法的计算速度.对算法计算量的定量分析和仿真实验结果表明,算法计算效率高,并且可以完全重构,加速比与图像内容无关,综合性能全面优于现有算法,具有良好的工程应用前景.     

一种基于小波变换的多分形布朗运动合成算法

为了更有效地描述点状奇异性指数沿样本路径变化的信号,利用多分形的概念,在基于离散小波变换技术的基础上,提出了一种合成多分形布朗运动的新算法.该算法通过控制高斯白噪声的小波系数权来获得期望的信号局部正则性,而合成过程的收敛性由收敛因子保证.通过与基于Durbin-Levinson 和轮换矩阵嵌入技术算法的比较以及数字仿真试验,表明提出的算法不仅计算复杂度低,而且适用于生成非高斯的、自协方差函数事先未知的多分形过程.      

基于小波变换和神经网络的脑电信号分类方法

结合小波变换和神经网络对酒精中毒者和正常清醒者的脑电信号进行分类.通过分析脑电数据找出分类特征;采用一维离散小波变换提取含有分类特征的脑电信号频段,并以小波变换分解系数作为信号特征,实现数据序列长度压缩;对应3种刺激方式建立3个相同结构的学习向量量化(LVQ)神经网络,用于对脑电信号的预分类;根据判决规则得到最终分类结果.对真实脑电数据的分类正确率达到89%.     

基于小波的非线性模型的孔探图像压缩

针对涡轮发动机内部图像细节丰富的特点,为了实现在高压缩比下对细节信息的保留,以不影响发动机内部故障检测,采用小波域的非线性表示和建模方法,利用多尺度边缘检测对边缘进行定位,通过轮廓加剖面模型在定位的边缘进行边缘影响区域划分;之后通过阈值将边缘影响区域进一步划分为较重影响系数区域与较轻影响系数区域,在不同区域应用不同的编码质量控制,从而实现了一种基于小波着重于边缘的图像编码系统.实验结果表明,与一般的小波图像压缩方法相比较,在不同的压缩率下,峰值信噪比均得到小幅度的提高,并且从视觉感官上也得到较好的效果.