小波多分辨分量相关性图像融合方法

针对多光谱图像与高空间分辨率全色图像的融合,提出了一种基于小波多分辨分量相关性的图像融合方法.该方法在原始图像小波分解的基础上,对分解得到的高低频分量采用不同的融合规则进行融合,最后逆变换重构得到最终的融合图像.其中,对分解得到的低频分量采用局域相关系数加权融合计算,对高频分量设置一定的约束条件,使相关性较强的部分得到增强,而相关性较弱的部分继续保持.通过实验,与几种典型的图像融合方法就相关系数和光谱扭曲度等指标进行对比,验证该方法在光谱信息保持和空间分辨率提高方面的优势,并实验分析了不同相关系数门限值T的选取对最终融合效果的影响,以针对不同的应用场景做适当的选取.     

飞机信息传输系统研究

首先描述飞机信息传输系统(AITS)应具有的功能;然后叙述构成AITS的机载信息分系统、信息传输分系统和地面管理分系统;最后,给出了基于小波变换编码的图像压缩/解压的图像处理。     

一种用于小波网络综合的自构造算法

讨论了一种新颖算法来进行小波网络综合。这种算法拥有自构造能力。用这种方法 ,网络可以从一个空的隐层神经元开始 ,然后自动增长。仿真表明 :所提算法优于已报道的其他算法 ,并给出了部分仿真结果。     

基于支持向量机的滚动轴承状态寿命评估

应用状态寿命描述滚动轴承的使用寿命,并建立了滚动轴承的状态寿命评估模型.状态寿命评估模型建模的关键是振动信号的特征提取和状态的识别算法.针对滚动轴承振动的特点,提取小波包重构信号的频带能量构造特征向量,利用支持向量机作为辨识算法建立滚动轴承状态寿命评估模型.滚动轴承全寿命试验验证了模型的有效性和可信性.     

适用于气动弹性的小波非定常气动力降阶方法

发展非定常气动力模型降阶技术旨在缩减计算耗费并且使得计算流体力学信息能够应用于气动伺服弹性以及设计优化当中。采用小波方法建立基于Volterra级数的非定常气动力降阶模型。在模型识别过程中,激励是光滑连续的且以零阶保持方式进行离散,采样频率选择二的整数幂次。近似的一阶Volterra核基于Haar尺度函数族展开,鉴于Volterra核在系统响应中的衰减特性,可在合适的有限时长截断一阶核。为了获得一阶核的各项展开系数,需要求解由输入/输出数据组成的超定方程,其中涉及到奇异值分解算法。为了验证小波方法的有效性,算例选取了二维的NACA64a010翼型。数值仿真结果表明该方法能够比较准确地预测结构小扰动引起的非定常气动力响应且能描述一定的非线性现象。     

小波滤波在光纤陀螺捷联惯导系统初始对准中的应用研究

针对光纤陀螺车载捷联惯导系统在晃动基座下传感器测量噪声增大,导致对准精度降低、对准时间长的问题,本文对小波滤波方法在光纤陀螺捷联惯导系统初始对准中的预滤波处理进行了研究,确定了合适的小波尺度分解级数及小波基,并进行实验验证。实验结果表明：此方法有效降低了光纤陀螺的测量噪声,提高了航向角的对准精度并缩短对准时间,在工程上具有一定的参考价值。     

双能透照模式下涡轮叶片DR图像融合方法

为了提高单帧涡轮叶片DR(Digital Radiography)图像的信息量,首先在2个不同射线能量下对涡轮叶片进行DR成像,以获取不同厚度区域的质量信息;然后将2幅DR图像进行多分辨率小波分解,以最大局部方差为准则对二者的低频子带图像进行融合,以局部梯度的活性因子为尺度对二者的高频子带图像进行融合;最后基于小波融合系数的逆变换获得最终的融合结果.实验结果表明:基于此方法的涡轮叶片融合DR图像携带了更为丰富的细节信息,从而有利于叶片质量信息的快速、准确判读.      

二维稳定水流的小波多尺度数值模拟

利用小波多分辨分析和重构原理,通过对常规小波多尺度方法加入逐层修正步骤实现了对其的改进,并将改进后的方法成功地用于具有周期变化导水系数的二维稳定水流的数值模拟。数值结果表明:改进的小波多尺度方法是一种适合求解多尺度问题的数值算法,不仅保持了较高的计算精度,而且大大地提高了计算效率。     

基于小波神经网络的直升机主减速器故障诊断系统

应用离散小波变换(DWT)和神经网络相结合构建直升机主减速器速器故障诊断系统: DWT对振动信号进行特征提取,神经网络对故障进行辨识和分类。阐述了DWT、帕塞瓦尔定理和广义回归神经网络(GRNN)基本理论,提出了直升机主减速器的故障诊断系统流程图,最后用某型直升机飞行时主减速器上的振动数据对该系统进行验证。实验使用了BPNN(back-propagation neural network)和GRNN两种神经网络,结果表明:提出的故障诊断系统能对主减速器故障进行较好的辨识和分类,这将为直升机主减速器故障诊断系统的进一步开发提供新的技术参考。      

引入图像复原技术的遥感卫星图像压缩解码算法

针对遥感卫星基于小波变换的光学图像有损压缩算法,提出了一种引入图像复原技术思路的算法,对遥感图像解码处理过程中获得的低频信息进行复原,可以获得更多的用于在频域范围内描述图像结构信息的高频分量增益,从而提升整个解码图像的质量。通过此算法与传统的小波压缩算法进行对比,结果表明:压缩恢复图像的峰值信噪比(PSNR)较传统算法有0.1~0.3dB的改善,压缩恢复图像表现出更为丰富的纹理特性,可降低对遥感卫星图像数据处理和天地链路数据传输的要求。