小波变换在大地回波噪声处理中的应用

基于小波变换的多尺度分辨特性,作者对连续信号、脉冲信号和宽平稳白噪声在小波域中不同分解尺度上的模极大值变化规律进行分析,根据它们的变化规律用Mallat快速算法设计出一套用于抑制低信噪比雷达回波中的干扰噪声、最大限度提纯真实回波信号的算法.仿真实验证明,该算法对抑制噪声作用明显,能较好地提纯雷达回波信号,这为低信噪比下雷达回波信号检测提供了一条有效途径.     

基于小波变换的开关磁阻电机系统功率变换器故障诊断

适用于开关磁阻电机(SRM)驱动系统的功率变换器是决定系统可靠性的关键环节,功率变换器的长时间故障运行会导致整个系统的崩溃,因此,功率变换器的故障诊断具有重要的作用。采用离散小波变换方法,提取故障相电流的平均值与标准差的比值作为诊断特征量,对功率变换器斩波管和位置管的4种故障类型进行分析和讨论,实现了故障类型的确定与故障器件的定位。最后通过仿真和试验验证了所提的故障诊断方法具有良好的可行性和有效性。     

微弱信号检测技术

分析了近年来国内外微弱信号检测理论研究和实际应用领域的发展情况;对弱信号检测的背景、类型、方法和应用作了较为详细的介绍。     

GPS小波去噪的误差方差建模技术与试验

如何消除GPS观测数据的噪声以提高定位精度并估算消噪信号的误差方差对工程测量具有重要意义。在介绍小波多尺度分析的基础上,推导了在小波多尺度分析巾平滑信号误差的理论方差模型。并通过实际的GPS单点静态定位试验给予验证。试验结果表明,该方法在有效消除噪声的同时,计算得到的各尺度平滑信号的误差方差与理论方差模型基本一致。     

基于加权的可见光与红外光图像融合算法

红外图像所含边缘等细节偏少、可见光又容易受外部环境干扰,融合图像可以提供更全面的信息,符合人或机器的视觉特性,为图像进一步分析、识别等提供基础。提出一种比值与梯度加权的可见光与红外光图像融合算法,结合小波变换在图像分解中的特性及信号集中的特点,将小波变换应用于红外光和可见光图像融合中可以提高融合信息的理解能力。针对分解获得的低频系数主要反映图像细节信息的特点,对低频系数采用比值加权分析融合规则;针对分解获得的高频系数主要反映图像边缘信息特征的特点,对高频系数采用改进边缘检测算子梯度加权的融合规则。选取多组图像进行了不同融合规则实验对比分析,通过客观评价指标进行评价,改进的融合算法可以获得较清晰的融合图像,可以增加图像的互补信息,并能较好地提高融合图像的清晰度。     

仪器舱惯组支架角振动传递特性分析

大型的仪器舱角振动试验对试验能力提出了新要求,仿真计算十分必要。建立了仪器舱和惯组小系统的有限元模型,研究了惯组系统置于仪器舱支架上后角振动传递特性的变化规律,分析了线角交联响应特性。分析表明,放置于支架上的惯组角振动传递特性变得恶劣,而且线振动输入下交联响应较大。研究结论对于仪器舱角振动试验的实施具有很大价值。     

面向叶片裂纹检测的自适应图像处理算法研究

提出了一种采用基于边缘检测的小波滤波和自适应阈值分割算法,实现叶片裂纹的自适应快速检测;仿真结果验证了这种检测算法的有效性,能满足外场对发动机叶片裂纹检测的要求。     

二进制翻译系统BATSUP中的动态翻译器的设计与实现

针对目前航电系统硬件的升级换代而导致老的软件的不可用的问题,提出了一个用于航电系统软件升级的二进制翻译系统(BTASUP系统)。该系统能把解释执行和动态翻译结合起来,在PowerPC处理器上实现对1750A处理器的二进制可执行代码的透明执行。介绍了系统的结构和工作原理,重点讨论了作为系统重要组成部分的动态翻译器的设计与实现。     

显微视觉自动聚焦的小波测度研究

离散小波变换(DWT)或连续小波变换(CWT)滤波后自相关运算均可对显微图像中的高频信息进行提取,依据高频能量的大小可以判断图像目标特征的离焦程度.基于上述原理,提出与小波变换相关的两类聚焦测度函数:基于DWT的聚焦函数、基于CWT滤波后自相关运算的聚焦函数.以MEMS器件微对准封装系统中的显微视觉单元作为实验平台,运用实验的方法确定小波基、小波因子以及小波系数的计算形式,得到可用于本显微视觉系统的两个基于小波的聚焦测度:Haar二级小波分解系数平方和函数;尺度因子为2-5的Mexican-Hat小波滤波后自相关平方积分函数.最后利用聚焦分辨率与函数计算时间两个参数对聚焦测度函数进行量化评估.与Brenner函数及平方梯度函数等聚焦效果较好的基于空域聚焦测度相比:DWT函数的聚焦分辨率为8.43,比Brenner函数高14%,其计算时间为0.61 s,比Brenner函数缩短52%;而CWT自相关函数在聚焦分辨率上比平方梯度函数低41%,但计算时间比平方梯度函数缩短36%.表明基于小波域的自动聚焦测度函数具有实用价值.     

基于树形小波变换的断口图像识别

断口图像的识别是进行失效分析的一个重要组成部分,本文提出一种基于小波的断口识别方法,该方法采用树形小波对金属断口图像进行二级小波变换,剔除近似分量,对其余的各个频带输出的标准差作为断口识别的特征,并采用最小距离分类法进行分类,实验证明,此方法对细节丰富的断口的识别率很高。