航空发动机涡轮叶片工业CT图像降噪方法

在分析航空发动机涡轮叶片工业计算机层析成像(computed tomography,CT)图像自相似性特点基础上,讨论了一种基于图像不同区域相似性的非局部平均降噪算法,首先采用高斯加权欧式距离算子计算同一图像中不同区域间的相似性,然后对具有较强相似性的区域进行叠加平均,从而降低噪声,同时保持图像边缘的对比度.针对非局部平均算法计算复杂度高、计算量大的问题,研究了一种基于傅里叶变换的非局部平均降噪加速算法,以欧式距离算子替代高斯加权欧式算子提高相似性的计算效率,减少计算时间.实验结果表明,在保证航空发动机涡轮叶片工业CT图像降噪效果的情况下,处理速度提高了4倍以上.      

采用Fourier-Bessel方法计算椭圆口径面天线远场

在卫星和地面天线的应用中,经常需要采用椭圆形口径面天线;与其他方法相比,傅里叶-贝塞尔方法具有计算速度快,数学形式简练,易于理解和应用的优点。文章在物理光学法和圆口径面的基础上,提出了一种椭圆口径面的傅里叶-贝塞尔展开分析方法,适用于抛物面和赋形反射面天线的辐射远场的快速分析和计算,并采用模拟计算与直接积分法相比较,证明了该方法的可靠性和有效性。     

基于改进SIFT的图像配准算法

为解决存在较大程度旋转和缩放的图像配准问题,提出了一种基于尺度不变特征变换(SIFT,Scale Invariant Features Transform)的图像配准算法.采用对数极坐标变换(LPT,Log-Polar Transform)进行图像粗匹配,对图像旋转角度和缩放尺度变化量进行估计,并对图像加以校正;在粗匹配的基础上对图像进行分块,根据信息熵原理提取子块的SIFT特征和不变矩特征,构造新型的特征描述符;结合欧氏距离和Procrustes迭代算法获得图像的同名点对,并估计图像形变参数,完成图像配准.实验结果表明:该算法速度快、稳定性强,并能达到亚像素级的匹配精度.     

撞击流混合器速度信号的Hilbert-Huang变换分析

应用激光多普勒测速系统,对撞击流混合器的流场瞬时速度进行了测量.将Hilbert-Huang变换(HHT)应用于瞬时速度信号的分析,提取出各阶内禀模态函数(IMF)并通过经验模态分解(EMD)对速度信号进行滤波降噪.通过希尔伯特谱分析(HSA)确定了撞击流混合器速度信号的能量分布状况,信号能量集中于低频区,即存在于尺度较大的流体涡旋中.分析速度信号各阶内禀模态函数在不同频段的能量分布与转换,发现不同频段IMF的能量分布与流型转变之间的对应关系.通过能量特征值的提取表明,提高螺旋桨转速有助于强化系统的混合效果.最后将撞击流混合器的流场由内而外划分为中心区、涡旋区和回流区3个部分.     

质疑爱因斯坦的光速不变假设和时间变换式

爱因斯坦的光速不变假设违反相对性原理,他的洛伦茨变换中的时间变换式是错误的。
     

基于DWT的汽油机爆震信号分析

为提高爆震检测精度,研究了离散小波变换在爆震信号分析中的应用.利用离散小波变换从汽油机的振动信号中提取出了轻微爆震特征,提出了一种根据离散小波变换特征域子带信号能量大小来评价爆震强度的指标,根据爆震发生时特征域子带信号能量阶跃变化的特性,提出了确定爆震阈值的方法,该方法经检验能准确判断发生爆震的临界值.研究成果为将小波变换应用于汽油机爆震的实时精确控制打下基础,可进一步通过点火提前控制使汽油机在轻微爆震区工作,汽油机的动力性、经济性都能够得到提高.     

基于FFT的国标数字电视系统帧头模式捕获方法

在分析国标数字电视传输系统帧头信号特征的基础上,提出一种基于FFT(Fast Fourier Transforms)的帧头PN (Pseudorandom Noise)模式捕获方法.该方法基于每种帧头的特点及硬件实现的难易程度,选取3种特定的本地基础序列在各自通道中与接收到的信号帧进行基于FFT的相关运算,并通过比较每通道的相关峰值与相应的判决门限来判定本通道是否捕获成功,从而选择捕获成功的通道所对应的帧头模式作为最终识别出的帧头模式.与应用时域相关运算的捕获识别方法相比,提出的方法能够降低计算复杂度,提高捕获速度.仿真结果显示,该方法能够捕获识别出各种帧头PN模式,验证了方法的可行性.     

基于混合Contourlet变换和主成分变换的高光谱图像融合

针对高光谱图像波段多、存在噪声干扰等特点,提出了一种混合Contourlet和主成 分 分析（principal component analysis, 简称PCA）变换的高光谱图像融合方法。首先将多 个波段的高光谱图像进行Contourlet变换,得到系列多尺度、方向各异的子带系数,然后利 用PCA变换对各子带系数分别进行自适应融合处理。实验结果表明该算法可以有效地进行高 光谱图像融合,消除噪声干扰,获得比直接应用Contourlet变换和PCA变换更好的融合效果 。〖JP〗     

基于模糊函数的雷达辐射源信号分选新方法

当前的雷达辐射源信号分选方法存在准确率不高和对噪声敏感的问题,对此,提出一种新的分选算法。对接收到的信号首先求取其模糊函数,并将其简化为二维特征图,然后对该二维特征图进行小波包分解,得到八维小波包变换特征（WPT）,最后将类间分离度最优的第二维小波包变换特征Wpt2和第五维小波包变换特征Wpt5作为分选的特征参数。由于不同信号的模糊函数区别较大且受噪声的影响小,因此转换后的WPT可分性强、稳定度高;大量的仿真验证了新方法的优越性,在信噪比为10dB时,分选准确率最低为90％。     

高动态下基于DMF的伪码捕获频差估计研究

基于数字匹配滤波器（DMF）的PN码捕获电路具有较快的捕获速度,但其输出主相关峰值对频差较为敏感。为了消除频差对捕获性能的影响,文章提出了一种基于FFT的频差估计算法。首先构造一个载波频差的希尔波特复矢量,然后对其进行快速傅里叶变换。该算法能够精确检测出载波频偏的绝对值大小和方向,可以有效地改善大频差下的伪码捕获性能。