基于小波包变换与D-S证据理论的多聚焦图像融合

介绍采用小波包变换实现多聚焦图像融合的原理及一般结构,提出一种基于D—S证据理论的融合规则,并给出实例仿真实验。实验结果表明,该方法具有良好的效果。     

滚动轴承故障诊断的品质因子可调小波重构方法

针对轴承早期故障诊断困难的问题,提出了基于信号共振稀疏分解与品质因子可调小波重构的滚动轴承故障诊断方法.该诊断方法首先对轴承故障信号进行共振稀疏分解获得高共振分量和低共振分量;然后对低共振分量进行品质因子可调小波重构,并结合峭度分析,筛选出最佳分析信号;最后对最佳分析信号进行希尔伯特解调分析,从而提取滚动轴承故障特征信息.通过对仿真信号和实际故障信号进行分析,该方法能有效提取轴承故障信号中的冲击成分,凸显故障特征.      

弹道中段多目标微多普勒分离方法

针对窄带雷达获取的多目标回波中微多普勒信息相互交叠、难以分离与提取的问题,提出了一种基于拍卖算法和小波分析相结合的多目标微多普勒分离方法。在滑动散射模型的基础上,首先通过对回波信号进行预处理得到时频骨架,再根据弹道目标多普勒的变化规律及估计的进动周期定义路径长度,利用拍卖算法提取出多条多普勒曲线对应的最短路径,最后采用小波分析法消除多普勒曲线中的剩余平动分量,实现了多目标微多普勒的分离。仿真结果表明,该方法能够较好地解决交叉区域的路径选择问题,且抗噪性较好,适用于多种微动形式。     

基于小波变换的多方位角SAR图像融合方法

针对目标散射特性空变效应以及多方位角图像信息冗余的问题,提出了一种基于小波变换和边缘检测的多方位角SAR图像融合方法。首先,将图像进行小波变换,完成低频信息和高频信息的分离,实现图像的多分辨表征及序贯图像多方位角信息的融合;然后,利用改进的Robinson算子增强图像的轮廓特征;最后,融合实验和定量评估结果证明了本文所提融合方法的有效性。     

基于小波和独立成分分析的去噪自适应算法

为了寻求一种能将不同类型和数量的噪声从图像中去除的方法,提出了一种能从图像源中将噪声与信号分离的改进的小波ICA滤波器。该方法首先使用小波降维,用Morlet小波来解决非正交问题;通过ICA规范化降维后的信号,从而发现独立噪声特征;再通过相关性将图像和噪声分离;最后,对图像进行还原,得到去噪后的图像。通过实验与主成分分析(PCA)方法、FastICA方法进行了对比,验证了该方法的有效性。结果显示,本研究提出的方法降噪效果较PCA方法和FastICA方法有大幅提高。同时,复杂度略有上升。     

基于小波分析的压气机气动失稳检测

简要介绍了小波分析的原理和算法,并针对压气机气动失稳的特征在小波分析的基础上构造了稳定性评估算法,然后通过实际的压气机试验对稳定性评估算法进行了验证。     

无人机交流发电系统故障诊断技术

使用MATLAB 7.0软件,建立了飞机交流发电系统模型.应用小波分析工具箱Wavelet Toolbox 3.0,对仿真的故障进行检测诊断.针对某型飞机2 kVA交流发电机,建立了飞机交流发电系统,利用纯阻性负载创建一个测试点的新方法,对此系统进行单相负载短路仿真.运用小波函教对测试点的故障信号进行尺度分解,获得奇异点发生时间及其特性,从而对采集的故障信号进行诊断和分析.     

超低空导弹引信抗海杂波干扰的信号提取方法

由于超低空导弹工作在海杂波背景下,其引信的信号检测易受干扰。传统的信号处理方法效果不佳,而小波变换有多分辨分析的特性,可以有效滤除杂波带来的噪声,然后根据回波信号频率,辨别真假目标。基于雷达引信实测数据进行仿真,实验结果表明,该方法能够有效滤除大部分噪声信号,从而提高超低空导弹作战能力。     

一类非线性网络化系统的基于观测器的控制

在传感器和控制器之间存在数据包丢失的情况下,被控对象的状态不完全能直接测得时,研究了一类被控对象为带有非线性摄动的网络化控制系统.把网络看成开关,网络正常通信时对应的子系统和网络丢包时对应的子系统之间相互切换形成一个切换系统,进而将这类系统建模为一类切换系统模型.基于驻留时间的思想,通过Lyapunov稳定性理论,建立了基于观测器的状态反馈控制器的网络化系统指数稳定性的充分条件,利用线性矩阵不等式(LMI,Linear Matrix Inequality)的可行解给出了观测器和控制器的参数化方法.数值例子验证了所得结果的有效性.     

基于知识管理技术的翻译Robot的设计与应用

从机器翻译实用化角度出发,提出了基于知识管理技术构建翻译Robot的设计方案.通过知识管理与机器翻译技术的融合,进一步改善翻译系统对知识的获取能力和应用能力,从而提高机器翻译系统的智能性和实用性.