基于小波变换和神经网络的航空发动机故障诊断

在阐述了小波变换和BP神经网络概念的基础上,根据小波神经网络故障诊断的基本思想,提出了一种基于“能量-故障”的小波预处理神经网络航空发动机诊断方法。实验仿真结果表明,使用该方法提取故障特征加快了神经网络的训练速度,能迅速地进行故障的诊断。     

适用于爆炸物CT检测重建图像去噪新算法

场旅客行李爆炸物CT检测成像过程中不可避免地受到噪声影响,对重建图像的去噪处理是爆炸物CT检测技术中的一个重要环节。针对机场旅客行李隐藏爆炸物快速检测、重建图像质量要求和引入的噪声特点,提出了一种有效的图像去噪算法将小波包分析与快速中值滤波相结合,并且对小波包系数运用一种新的阈值去噪方法。实验结果表明,该算法能更有效地去除重建图像的噪声并保持图像的边缘细节。     

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ADV611的航空图像压缩系统设计

针对航空图像压缩系统的要求,基于采用提升方案的整数小波变换(IWT)和改进SPHIT算法的ADV611芯片,设计了一种航空图像压缩系统,该系统具有多比例、多分辨率的优点,能根据实际情况灵活设置压缩比例。     

小波的尺度离散化与稳定性研究

在使用小波变换重构信号的应用中,为了计算处理方便及克服冗余性,常采用离散化处理。为确定均匀点格动态采样网络下的尺度采样间隔的取值及其与小波稳定性的关系,本文分别用Morlet小波和Marr小波对信号进行均匀离散小波变换。对于Morlet小波,其尺度采样间隔有一个取值区间,在这个区间内取值既能分析数字信号的最高频率及避免频谱混叠,又能保证小波的稳定性;而对于Marr小波,其尺度采样间隔的取值不能同时保证分析数字信号的最高频率和维持小波的稳定性,即稳定性与频率选择性是一对矛盾,但在二进抽取采样下选择适当的尺度伸缩因子可缓解这一矛盾。     

Bayesian分类方法在微小型飞行器视觉导航中的应用

在微小型飞行器的视觉导航中,图像分割的基本工作是将天地两部分分割开.这是形成整个视觉导航系统闭环控制的基础.而欲实现天地分割,则以特征线的提取为前提.本文分别从自底向上和自顶向下两种思路出发,利用广义Hough变换和基于多尺度最小方差的方法,进行了全局特征线的提取.然后,采用Bayesian分类的方法,实现了对微小型飞行器视觉导航至关重要的天地分割.通过具有典型意义的仿真实验,比较了两种方法所获得的结果,揭示了两种方法应用于微小型飞行器视觉导航的优点和缺点.     

基于S变换的时频特征提取与目标识别

目标的时间-频率联合分布能够很好地反映目标物理结构特征,可以作为雷达目标识别的一个有效手段。针对现有时频分析方法存在的识别率低和抗噪性能差等问题,提出一种基于S变换的空间目标回波信号电磁特征提取与识别方法。首先对目标的雷达回波进行时频分析,得出在较大方位角变化范围内和不同信噪比情况下,目标S变换的时频分布具有相对不变性的结论;然后基于这种稳定的时频分布特征,采用最小贴近度的方法进行分类识别。针对不同目标模型的仿真结果表明,该方法的识别率高于其他时频分析方法并且具有很好的鲁棒性。     

不可压粘性流体力学初值问题的拟变分原理及其广义变分原理

利用Laplace变换将不可压粘性流体动力学的方程与边界条件变换到象空间上,同时也就把初值条件引入到象空间的方程内。然后在象空间利用变积方法建立不可压粘性流体动力学的拟变分原理和广义拟变分原理,再将它们拉氏反演到原空间内,即得时间域内的不可压粘性流体动力学的变分原理及其广义变分原理。最后用一个具体的例子对原理的应用进行了说明。     

基于DCT变换的彩色图像隐藏算法

文章研究了将一张彩色的隐藏图像嵌AN另一张彩色载体网像的图像隐藏算法。通过对隐藏图像的DCT变换,对提取出的低频系数进行二进制编码,并与中频系数共同构成用于隐藏的特征信息;对载体图像进行DCT变换来确定信息隐藏的位置。通过抗攻击性测试表明本隐藏算法具有很强的稳健性。     

交流采样在飞机发电机控制器中的应用

为了更有效地提高飞机供电系统的质量,本课题对交流采样技术在航空电源上的应用进行了研究.提出了一种通过交流采样实时采集调节点处电压等电力参数,通过数字信号处理算法对采集到的数据进行数值分析,有效地监控供电系统工作状态.系统采用TMS320F2812控制核心.试验结果表明:该系统具有较高的精度和可靠性,对国内航空电源系统向...