信号的紧小波标架表示与最佳小波基

探讨了信号的小波标架表示与最佳小波基选择问题.首先对信号的小波标架表示与小波基表示的关系进行了描述,这个关系对于分析信号的小波标架表示是非常有用的;其次推导了周期小波标架的分解与重构的Mallat-塔式算法并证明了标架界为1的紧小波标架的周期化仍为标架界为1的紧小波标架;最后给出了基于小波标架算法和极小化加性代价函数的最佳小波基选择算法.      

权因子、参数变换与有理二次Bezier曲线参数化

正则参数变换不改变参数曲线的形状,但改变了从曲线定义域内的点到曲线上点的映射关系,因而改变了曲线参数化。在形状不变因子不变情况下,如果改变有理二次Ｂｅｚｉｅｒ曲线的权因子,称之为权因子变换,能得到与正则参数变换同样的效果。同时,给出了在有理二次Ｂｅｚｉｅｒ曲线上点与权因子间的关系,并导出了与权因子变换对参数化有同样影响的参数变换公式。     

基于低冗余度的传感器故障诊断研究

对于大型飞机来说,飞行控制系统各部件(包括传感器)多采用高余度的硬件配置来提高系统的任务可靠性,但对小型飞机来说,由于受重量、空间及费用等原因的影响,一些传感器不适合安装三余度或四余度传感器。对于二余度或单传感器来说,如何鉴别故障传感器或判断传感器是否发生故障较为困难。同样,传统的故障诊断与隔离方法并不能隔离三余度传感器系统中的多个故障。为了解决低冗余度传感器故障诊断问题,提出一种不依赖数学模型的奇偶方程方法与小波分析相结合的传感器故障诊断方法。     

指纹识别的小波变换算法

指纹的唯一性和不变性使其在生物特征识别中占有重要地位,基于指纹识别系统进行身份认证的应用越来越广泛。在分析已有指纹识别算法的基础上,提出了一种利用小波变换的指纹识别算法。通过对指纹图像小波变换系数进行建模,发现其高频子带系数近似服从广义高斯分布。所用算法使用高斯分布的两个参数标识小波子带特征,并以此作为指纹标识参数进行特征匹配。算法的优点在于运行所需数据存储量小,适合实际应用。为验证算法可行性,对指纹库数据进行仿真,实验结果表明,算法计算高效,识别率高。     

一种新颖的超高分辨率SAR频率域反投影成像算法

超高分辨率条件下,机载合成孔径雷达（SAR）发射信号带宽大,合成孔径时间比较长,对成像处理算法的精度和效率要求较高。现有近似频率域处理和时间域滤波反投影（FBP）算法聚焦SAR数据时均存在诸多问题。基于微局部分析方法,提出了一种新颖的频率域滤波反投影（FD-FBP）成像处理方案。首先,利用Keystone变换简化了数据距离多普勒（RD）域徙动表达式。然后,在RD域进行反投影操作,对参考位置处反投影数据进行移位、相位补偿和FFT等操作即可以得到图像,从而在保证算法精确性的前提下有效降低了运算效率,实现了频率域方法的高效率和时间域方法的精确性特点的结合。最后,点目标仿真和实测数据处理以及与FBP等算法的对比验证了该方法的有效性。     

基于遥感图像分块直线特征检测的机场跑道检测方法

针对遥感图像机场跑道检测问题,提出了一种基于图像分块直线特征检测的机场跑道检测方法。首先,针对遥感图像数据量大带来的计算处理问题,设计了基于直线分割检测子（LSD）的遥感图像分块直线特征检测环节;然后,在总结归纳机场跑道数学特性的基础上,对提取的直线特征进行平行线分组、直线生长、平行线合并,并以Radon变换为基础,找出候选机场跑道区域;最后,使用灰度统计信息并结合梯度方向直方图对候选区域进行处理,筛选出最终的机场道路区域。实验结果表明,在能够提取出有效直线特征的情况下,该方法可以对多类机场跑道进行有效定位。     

基于周期FRFT的多分量LFMCW雷达信号分离

 多分量线性调频连续波(LFMCW)信号的截获和特征提取是雷达情报侦察的难点,为了实现对多分量LFMCW信号的快速检测和有效分离,提出了一种基于周期分数阶Fourier变换(PFRFT)的多分量LFMCW雷达信号分离新方法。首先介绍了PFRFT,分析了PFRFT和FRFT之间的关系,讨论了LFMCW信号的PFRFT特征。然后给出了一种离散PFRFT的计算方法,结合周期分数阶Fourier域(PFRFD)的窄带滤波和CLEAN算法实现了多分量LFMCW信号的分离。仿真结果表明:①PFRFT的计算效率较周期Wigner-Hough变换(PWHT)具有明显优势;②LFMCW信号分量在特定PFRFD中具有能量峰值,分离后能较好保留时频特征;③当两个LFMCW信号分量的功率相差较大时,适合在PFRFD分离,反之适合在时域分离;④当信噪比(SNR)为0 dB时,两个具有相同功率的LFMCW信号分量分离后,与初始信号分量的相关系数都达到了0.9以上。     

固体火箭发动机水下试验的数据处理方法研究

针对固体火箭发动机水下试验数据参数变化剧烈、信号严重混迭及难以分辨的问题,提出了一种基于小波变换的软阈值去噪法,完成了固体火箭发动机水下试验推力数据的分析和处理.与传统数据处理方法对比分析表明:该方法可以将动态数据分解为反映过程“低频”特性的近似分量和反映“高频”特性的细节分量,便于对发动机性能进行分析;在去除试验数据干扰的同时保留了试验数据自身的变化特征,满足了工程应用对固体火箭发动机水下试验数据处理的要求.     

一种基于连续小波变换的滚动轴承早期故障诊断新方法

滚动轴承早期失效阶段,特征信号微弱,并且受传递路径衰减及环境噪声影响,故障识别相对困难。针对这一问题,提出一种基于连续小波变换的轴承早期故障诊断方法。对原始信号进行连续小波变换,利用不同尺度小波系数进行信号重构,从而得到相应尺度下的信号分量,为了获取包含尽可能多的故障信息的信号分量,以峭度为指导标准对重构信号分量做合并处理,并利用相关系数准则剔除冗余信号分量,从保留信号分量中筛选出峭度值最大的分量,将其作为最佳分量用于进一步包络解调运算,通过分析包络谱判断轴承的故障类型。利用所述方法处理轴承早期故障仿真及实测信号,均成功提取出微弱特征信息,由此表明该方法可实现滚动轴承早期故障的精确诊断。