一种结合非均匀采样的离散余弦变换方法

常用的离散余弦变换是针对均匀采样的数据进行的。本文证明：如果根据N阶Chebyshev多项式的零点位置对信号进行非均匀采样，并用其作点值的离散余弦变换结果作为归一化Chebyshev级数的系数。则可以在有限长的时间长度内得到带限信号的近似最佳一致逼近。当采样密度大于Nyquist率的2.135倍时，逼近误差的上界随样点个数的增加呈指数衰减。将上述结果用于数据压缩，可以得到一种结合非均匀采样的离散余弦变换方法。同常用的离散余弦变换方法相比，该方法具有更高的信号重构精度和压缩效率。     

快速傅里叶变换辨识数字网络的频率特性

本文提出利用快速傅里叶变换辨识数字网络的频率特性.推导出计算公式,给出了一个值得参考的实例.此法误差小,计算效率高,具有广泛的应用范围.完全能满足设计、研究和测试上的需要.     

工作频率更高的LC窄带集中选择性滤波器

本文指出，以往的ＬＣ窄来集中选择性滤波器当工作频率较高时，由于耦合电容太小，在实际中难以实现。为此，通过对滤波黑各节的π形电容网络作π─Ｔ变换，导出了一种具有新的电路结构的ＬＣ窄带集中选择性滤波器，可成倍提高滤波器的工作频率。     

小波降噪在提高测角精度中的应用

分析了MUSIC超分辨算法的测角精度与信噪比的关系。基于小波变换系数极大值同信号奇异性之间的关系 ,采用小波降噪算法 ,改善了信噪比 ,大大提高了测角精度     

时-频分析算法在通信信号调制识别中的应用

在通信情报侦察系统中 ,对通信信号的识别和参数估计 ,是一项关键的技术。主要针对通信系统中最典型的几种信号调制类型 ,如 :PSK ,FSK ,线性FM ,采用了最近受到普遍关注的时频分析算法 (STFT和WVD)和小波变换 ,进行了调制类型的识别仿真。并介绍了这几种方法的基本原理和各自的性能。     

SPIHT算法容错性能的分析及改进

SPIHT算法是一种基于小波变换 ,压缩编码效率很高的静止图像压缩编码算法 ,但其产生的码流容错性能很差 ,单比特失真就可能对恢复图像质量造成严重影响。针对这一缺陷 ,提出了虚拟完全子树算法。该算法采用子树独立编码、最优率失真截断、Tag-tree编码和虚拟零树等方法 ,在保持原算法高效压缩性能的同时有效地提高了码流的容错性能     

采用旋转时频-Radon变换的地面动目标的叶簇穿透SAR成像

本文介绍了旋转傅里叶变换、双线性旋转时频变换和Radon变换的基本概念。根据动目标雷达回波的某种模型，提出了一种采用旋转时频-Radon变换用于树林中动目标SAR成像的方法。     

矢量量化与小波变换在合成孔径雷达原始数据压缩技术中的应用

文章首先简要介绍了合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar,SAR）原始数据压缩技术研究的意义,然后分析了合成孔径原始数据的统计特性及相关特性,提出几种将小波变换与矢量量化结合应用于合成孔径雷达原始数据的压缩方案,并且进行了计算机仿真,最后对仿真结果进行分析,比较各种方案的优劣。     

一种新颖的高频窄脉冲参数测试设计方案

提出了测量高频窄脉冲载波信号功率、频率、包络参数的方法。描述了具体实现方式。对高频窄脉冲信号各参数进行实时监视。     

基于小波变换的SAR和光学图像融合

针对多源图像复合问题，本文以SAR与光学图像为例，给出基于小波变换的图像融合方法。