一种新颖的无人机侦察图像分区域压缩算法

针对无人机侦察图像及其在军事运用上的特点,分析并证明了基于小波变换的压缩技术在无人机侦察图像压缩方面是一种很好的解决方案,根据某型无人机侦察图像设计了一种基于小波变换的分区域压缩算法,取得了良好且满意的图像压缩效果和实时传输效果.最后,阐述了基于小波变换的侦察图像压缩的关键技术.     

CT图像重建的迭代算法

随着计算机运算速度的飞速发展,以前只是被看成一种研究方法的迭代算法在图像重建中越来越引起人们的重视,并且已经在科研、工业和医学领域中得到了实际应用.本论文从CT图像重建原理入手,根据迭代重建的物理意义,从投影模型出发,得到投影数据,然后利用迭代算法MART及SIRT重建出断层图像,再与模型相比较,从而确定各算法的优劣,总结出如何选择合适的图像重建算法.     

基于小波神经网络的航空发动机建模研究

提出将多个多输入单输出小波神经网络(WNN)组合构造多输入多输出(MIMO)的WNN来逼近MIMO非线性动态系统的快速而简单的实现方法，并采用高效率的初始化方法缩短了训练时间。采用某型航空发动机在飞行包线内均匀分布的工作点参数来训练，建立了全包线适用的动态小波神经网络航空发动机模型，用交叉验证的方法检验表明在全包线内有较高的精度及泛化能力。与反传算法神经网络(BPNN)、径向基函数神经网络(RBFNN)建立的动态模型在精度及泛化能力等方面做比较，结果表明WNN建立的模型训练精度高而且泛化能力强。     

基于Hilbert变换的模态密度获取研究

提出了在试验获取模态密度时引入Hilbert变换来提高精度的方法,使用两种方法在不同边界条件下对一块薄板的模态密度获取进行了试验研究,这两种方法分别是加速度原点频响函数虚部平均值法和引入Hilbert变换平均值法。并将两种方法的获取结果与数值计算结果进行了对比分析。结果表明,引入实测加速度原点频响函数的实部Hilbert变换求解模态密度时,平均样本数目增加了一倍,比仅用实测加速度原点频响函数的虚部计算的结果更接近于理论和数值计算结果。     

小波分析法在故障诊断中的应用

该文提出了一种基于模拟系统响应函数的故障诊断方法，并给出了容差情况下的仿真诊断例子。该方法无需被检测系统的数学模型，具有实时性好、自动化程度高、准确率高的特点。     

1kVA高频软开关三相变流器研制

对新研制的1kVA 270V直流变换成三相四线恒压（115V／200V）恒频（400Hz)交流电的变流器所采用的主电路拓扑构成，工作原理，控制方法进行了介绍，分析，给出了实验数据和波形，并对实验结果进行了分析。该变流器采用了模块化结构，由3个333VA单相DC／AC变换器组合而成，最高开关频率达100kHz，采有了电流电压双闭环DPM滞环控制，结果表明该系统具有高频率，高功率密度，输出波形质量优，三相不对称负载能力强等特点。     

航拍视频拼图中基于特征匹配的全局运动估计方法

 主要研究了航拍视频拼图中的全局运动估计问题。根据航拍视频成像过程的特点,得出相邻帧之间全局运动的4参数近似变换模型,该模型参数较少,鲁棒性好且计算简单,任意帧之间的变换模型通过“帧到帧”的方式递归获得。提出了一种双向最近邻距离比的尺度不变特征(SIFT)的匹配方法,提取出有效的匹配点,并采用随机采样一致性(RANSAC)方法去除外点和估计全局运动参数。从试验结果可以看出,该方法估计出的全局运动参数精度高,鲁棒性好。     

一种基于小波分解的快速图像匹配算法

为了提高图像匹配的速度和精度,提出了一种基于小波分解图像匹配算法,该算法首先用Mallat算法对匹配图像进行小波多尺度分解,然后提取各级的边缘特征,最后在对图像进行多级分解的基础上进行匹配.该算法不仅减少了计算量,而且提高了图像匹配的精度.实验表明,提出的匹配算法在速度和精度上都是有效的.     

拉氏变换原函数,象函数的唯一性问题

在积分变换的教学中，经常会遇到同一原函数解出不同象函数，或同一旬函数解出不同原函数的问题，本从理论上论证了象函数和原函数的唯一性，并且通过两例指出各题的正确解法。     

基于可逆提升小波变换和上下文预测的SAR图像无损压缩算法

 结合可逆提升小波变换和上下文预测技术 ,提出基于可逆提升小波变换和上下文预测的合成孔径雷达 (SAR)图像的无损压缩算法。分析了基于提升小波的无损压缩算法和基于上下文预测编码的无损压缩算法的优缺点 ,联合两种体制 ,提出先用提升小波变换去除整幅图像的冗余 ,再用边缘保留预测器和子预测器联合技术进一步消除子带内系数间的空间冗余性 ,最后采用自适应上下文建模技术对残差进行分类自适应熵编码。除具有常规小波变换编码的优异性能外 ,该算法的压缩率优于即将推出的国际标准JPEG2000。