基于Contourlet区域对比度的遥感图像融合算法

为综合利用多传感器遥感图像之间的信息，提出了一种基于contourlet变换的遥感图像融合算法。Contourlet是近年发展起来的一种多尺度几何分析工具，比小波变换更适合对图像等二维信号进行处理。算法的思想是将源图像分别进行contourlet变换，在contourlet域完成图像信息的融合，最后通过逆变换得到融合结果。根据分解系数特性，首次提出了contourlet域的区域对比度作为高频子带的融合规则，系数选择更符合人类视觉系统的要求，使得融合图像更有意义。低频子带采用基于区域能量的加权平均作为系数融合规则，在充分保留图像主要信息的前提下进一步增强了算法的稳定性。实验结果表明该算法在性能上明显优于PCA及小波图像融合等传统算法，且能够有效增强源图像的对比度和细节信息。     

基于扩展Kalman滤波器的GPS/DR组合车辆定位系统

介绍了在GPS车辆定位系统中针对车辆运动的机动性和定位系统的非线性的问题采用的扩展Kalman滤波原理,采用机动目标的“当前”统计模型建立了扩展Kalman滤波的系统状态方程和观测方程,详细推导了定位算法,并利用Matlab进行仿真实验。仿真结果表明,该方法在实际应用中是可行的,并具有定位精度高、算法稳定等优点。     

两个线性调频干扰源的识别方法

构建了两个线性调频干扰源通过雷达接收机的干扰信号模型 ,根据小波变换的性质 ,提出了一种两个线性调频干扰源的分选方法。对两个线性调频混合信号进行小波变换 ,然后由信号的三维时 -频图及其在时频坐标下的等高线分选两个干扰源。模拟结果表明 ,此方法是可行的     

掌人心

摘 要 从传统文化角度结合实际分析掌人心的理论和方略。利益诱导人心，教育净化人心，思想文化变换人心和高尚人格诚服人心。     

航天用电子元器件开展DPA工作的情况与效果

概述了航天系统开展DPA工作的情况,并通过实例说明了开展DPA所取得的工作效果,介绍了主要工作经验和体会。     

试飞测试数据的数据特性分析

提出利用小波变换的多分辨率特性 ,对安装在飞机机翼上的应变传感器的实测数据进行分析 ,得出其频率特性。并将该方法与传统快速傅立叶变换分析结果进行比较 ,探讨了使用小波变换对工程实测数据进行分析的可行性。     

悬挂发射装置的总体设计方法研究

以高压气体作为弹射能源为思路，研究了悬挂发射装置的动作过程和运动规律，提出了一套新型悬挂发射装置的设计方法。对近年来逐步发展的现代设计方法如何在悬挂发射装置设计中推广应用，指导新型悬挂发射装置研制的全过程作了阐述。本文考虑多种因素的影响，应用变质量系统的能量方程和牛顿第二定律建立气压传动装置的数学模型；将拉氏方法和机构动力学引入弹射机构装置的数学建模中，在求解考虑管壁摩擦和截面积变化的准一维非定常流守恒型方程组时采用算子分裂技巧来构造差分格式，本文将小波分析中奇异性检测理论应用到结构优化，对基于系统仿真技术的动力学参数，结构尺寸，气源参数和导弹重量等进行多目标全面优化，将小波分析中非线笥浮动阈值去噪理论应用到含噪试验的数据处理中，取得比传统降噪滤波及一般的小波和小波包逆变换重建信号更好的效果；将模糊数学理论应用到系统的可靠性分析和综合评判中，可以更好地完善系统的设计方案，运用弹射投放性能测试技术对悬挂发射装置的设计方案进行了试验验证。     

基于离散多项式相位变换的SAR高阶相位误差估计

离散多项式相位变换（DPT）是分析恒定幅度多项式相位信号的有力工具，其主要用途是估计相位多项式的系数，具有估计精度高、算法简单等特点。在SAR的回波数据中相位误差往往可以用幅度恒定的多项式相位来表示。补偿这种类型的相位误差，常用的方法是多孔径地图漂移法、多孔径相位差分法和相位梯度自聚焦算法。在SAR自聚焦中，运用DPT算法估计二阶和高阶相位误差系数是可行的。本文详细介绍了DPT算法的原理，通过实测数据验证了DPT算法的性能，并与多孔径地图漂移法、多孔径相位差分法和相位梯度自聚焦算法进行了比较，结果表明在信噪比较高的条件下，DPT算法的估计精度远远高于多孔径地图漂移法、多孔径相位差分法和相位梯度自聚焦算法。     

构件裂纹缺陷的超声识别

将小波包多分辨率分析与能量谱相结合,提出了金属材料缺陷特征提取的方法(小波包子带能量比较法)及不同缺陷的识别方法(小波分形神经网络法)。选取最能反映缺陷特征的参数——"能量特征向量"作为特征参数,进行缺陷的特征提取。缺陷的识别方法将小波包分解后各子带系数的分形维数作为特征矢量,对其进行径向基神经网络训练,从而可很明显区分出有无裂纹以及不同裂纹信号。以航天发射塔架钢连接构件疲劳裂纹超声检测信号为例,使用所提出的特征提取和模式识别方法,结果表明是行之有效的新方法,为金属材料缺陷检测与识别开拓了新思路。     

反对称双正交小波在红外图像小目标检测中的应用

在给出利用反对称双正交小波进行图像多尺度边缘提取的相关理论基础上,针对海空背景下远距离小目标的特点,提出了一种海空背景下红外图像小目标检测方法。首先应用反对称双正交小波变换的多尺度边缘检测方法,确定目标的潜在区域,进一步在潜在区域内采用形态学方法提取目标,从而实现了在小波塔式分解数据上的图像边缘特征提取和小目标检测。与采用二进卷积型小波的检测方法相比,具有图像处理数据量小,实现速度快的特点。实验结果表明,该方法能够有效抑制杂波干扰,准确检测出小目标。