基于单DSP实现扩维并行离散Walsh变换算法的研究

离散W alsh变换(简称DWT)在实时信号处理中具有广泛应用,但它在单DSP上实现时,其高效求解问题规模受DSP片内内存容量的限制。在问题规模小于片内内存容量时,运算时间与问题规模近似呈线性关系;而当问题规模大于片内内存容量时,随着问题规模增加,运算时间近似呈现指数关系增加。文中在证明离散W alsh变换具有扩维并行性基础上,将N点的一维离散W alsh变换分解成N0×N1点的二维DWT(其中N=N0×N1)算法。算法通过减少数据的相关性的方法解决在单DSP平台上高效求解快速离散W alsh变换的问题规模受片内内存容量限制的问题,降低编程的复杂性。并在TMS320C80的单处理单元上进行该算法实现方法研究。结果表明,理论分析和试验结果吻合,算法适合在单DSP上实现。     

基于小波分析的目标轨道机动自主检测方法

空间目标的轨道机动是与相对距离变化率的突变联系在一起的.测量值是通过星载激光雷达得到的目标的相对距离,特征量是采用微分平滑处理获得的相对距离变化率.由于测量噪声的影响,机动引起的特征量突变被淹没在噪声中.利用小波分析的多尺度分解,就能够把淹没在噪声中的特征量变化揭示出来.为了满足星上自主运算的要求,提出的机动检测方法就是基于对小波分解后信号的处理,通过对相关系数阈值的比较来检测特征量的突变.仿真结果验证了该检测方法的可行性和有效性.      

基于哈特莱变换的快速图像模板匹配算法

去均值归一化模板互相关(ZNCC)是工程中应用最多的图像匹配算法,但过高的计算复杂度严重限制了其在实时系统中的应用.针对这一问题,提出了基于快速哈特莱变换的快速模板图像匹配算法,首先推导了该算法在哈特莱域的表达式,利用可分离的快速哈特莱变换对相关面进行高效率整体计算,然后在空间域对获取的相关面进行快速归一化处理和极值搜索,并通过空间换取时间和积分图的策略进一步加快算法的计算速度.对算法计算量的定量分析和仿真实验结果表明,算法计算效率高,并且可以完全重构,加速比与图像内容无关,综合性能全面优于现有算法,具有良好的工程应用前景.     

桥函数理论综述

 桥函数是三值函数系,它是将初始序列经复制方式和移位方式变换后而形成的。它包含沃尔什函数和方块脉冲函数。广义桥函数是多值函数系,它是将初始序列经广义复制方式和移位方式变换后而形成的。广义桥函数是桥函数的推广,它包括了桥函数,Chrestenson函数和沃特函数,即将几乎所有的阶梯型非正弦正交函数包含在内。简要介绍了近 2 0年来,北京航空航天大学电子工程系通信与信息系统博士点在非正弦正交函数研究方面取得的一些成果。重点介绍了复制理论,桥函数,广义桥函数和易产生函数分析等专题。     

一种基于小波变换的多分形布朗运动合成算法

为了更有效地描述点状奇异性指数沿样本路径变化的信号,利用多分形的概念,在基于离散小波变换技术的基础上,提出了一种合成多分形布朗运动的新算法.该算法通过控制高斯白噪声的小波系数权来获得期望的信号局部正则性,而合成过程的收敛性由收敛因子保证.通过与基于Durbin-Levinson 和轮换矩阵嵌入技术算法的比较以及数字仿真试验,表明提出的算法不仅计算复杂度低,而且适用于生成非高斯的、自协方差函数事先未知的多分形过程.      

基于小波变换和神经网络的脑电信号分类方法

结合小波变换和神经网络对酒精中毒者和正常清醒者的脑电信号进行分类.通过分析脑电数据找出分类特征;采用一维离散小波变换提取含有分类特征的脑电信号频段,并以小波变换分解系数作为信号特征,实现数据序列长度压缩;对应3种刺激方式建立3个相同结构的学习向量量化(LVQ)神经网络,用于对脑电信号的预分类;根据判决规则得到最终分类结果.对真实脑电数据的分类正确率达到89%.     

基于小波的非线性模型的孔探图像压缩

针对涡轮发动机内部图像细节丰富的特点,为了实现在高压缩比下对细节信息的保留,以不影响发动机内部故障检测,采用小波域的非线性表示和建模方法,利用多尺度边缘检测对边缘进行定位,通过轮廓加剖面模型在定位的边缘进行边缘影响区域划分;之后通过阈值将边缘影响区域进一步划分为较重影响系数区域与较轻影响系数区域,在不同区域应用不同的编码质量控制,从而实现了一种基于小波着重于边缘的图像编码系统.实验结果表明,与一般的小波图像压缩方法相比较,在不同的压缩率下,峰值信噪比均得到小幅度的提高,并且从视觉感官上也得到较好的效果.      

小波模拟退火-软阈值SAR图像降噪算法

提出了一种新的SAR(Synthetic Aperture Radar)图像降噪方法,利用小波变换对空间位置信息保留的特性,依据小波变换后近似图像仍满足吉布斯分布,将模拟退火算法引入到小波域中,首先,根据SAR功率图像斑点的特性,对传统的同态变换方法做出了相应的修正,大大降低了处理结果的辐射偏差,提高了等效视数,然后在多分辨率理论和小波变换理论基础上,选用适合特定图像的最优小波基进行分解,最后对小波变换后的近似图像进行模拟退火处理,对各个细节图像有选择地进行软阈值处理.实验证明,此方法比传统的小波降斑取得了更好的平滑效果,比传统模拟退火大大减少了处理的时间,同时对图像的辐射精度的保持,斑点的抑制,以及边缘保持都有较满意的结果.      

改进的小波阈值消噪法应用于超声信号处理

超声检测中回波信号信噪比低、易于被噪声淹没,小波变换是一种有效的提取缺陷回波的方法.建立了超声缺陷回波信号的数学模型,对基于小波变换的软、硬阈值消噪法作了改进,提出一种折中方法用于超声缺陷回波信号的去噪,同时以信噪比为目标函数对参数的选取也作了优化.仿真实验结果表明,改进方法非常适合用于超声信号的分析,能够很好地抑制噪声,它最大程度的发挥了小波软、硬阈值消噪法的优点,避免它们的缺点,使用该方法处理的信号相对于小波软、硬阈值消噪法在一定程度上改善了去噪的效果,提高了回波信号的信噪比.      

一种高动态直扩接收机快速码捕获方法

对于工作在高动态环境下的扩频接收机,在基于数字匹配滤波器的基础上,提出了一种高折叠倍数匹配滤波器和FFT相结合的捕获方法,将传统的基于信号载波频率和码相位的二维搜索过程变为基于码相位的一维搜索过程.给出了32折叠匹配滤波器在FPGA中的实现框架,通过对折叠倍数和占用系统资源的关系的仿真,可以看出,折叠倍数越大,占用系统资源越少.当输入信号的信噪比在-20 dB时,比传统采用二维搜索捕获方法的捕获速度有很大的提高.由于该方法具有捕获速度快和占用系统资源少的特点,经实际验证适用于高动态环境下的快速码捕获.