基于二维经验小波变换的金属断口图像消噪方法研究

针对传统小波变换在金属断口图像分析中存在的不足,结合二维经验模态分解和小波分析,本文提出了一种基于二维经验小波的断口图像消噪算法。该方法通过自适应构造滤波器组构造了经验小波函数,实现了在频域上分割傅里叶频谱的同时又分离出了信号的不同模式,从而提取了具有紧支撑傅立叶频谱的AM-FM成分。将所提方法与传统小波变换方法进行对比,结果表明,不论是从峰值信噪比还是从结构相似指数来看,二维经验小波算法的图像消噪效果都明显优于小波变换方法。最后,将二维经验小波算法应用到金属断口图像消噪中,进一步验证了所提方法的有效性。     

基于小波变换与局部离散度的多聚焦图像融合算法

提出了一种基于小波变换与局部离散度的多聚焦图像融合算法。首先对不同聚焦图像进行小波变换,然后采用局部离散度准则对各个方向上的高频系数进行融合,采用重要度准则对低频系数进行融合,最后对融合后的小波系数进行重构,得到了很好的融合图像。实验结果表明,融合效果优于取绝对值大的小波系数和区域方差准则的融合算法。     

基于广义S变换的图像局部时频分析

 非平稳信号具有良好的时频局部特性,但是使用一些常规的信号处理方法对其进行时频分析具有一定难度。为了解决这一难题,引入基于广义S变换的时频分析方法来进行一维和二维空间非平稳信号的时频分析。同时,为避开对图像直接进行S变换带来的大时间开销和运算难度,选用不同尺度的局部窗口将二维图像转化成一维信号进行处理,再分别利用基本S变换和时频分辨率可调的广义S变换进行算法仿真和时频分析。试验结果表明,广义S变换比基本S变换具有更灵活的时频聚焦性。     

基于分水岭变换的单幅高分辨率SAR图像建筑物检测方法

提出了一种从单幅高分辨率SAR图像中检测建筑物的算法框架。该框架主要以应用 标记的分水岭变换为基础,针对SAR图像中建筑物所具有的强回波特性与典型的形状特征, 主要采用CFAR检测和文中提出的方向相关分析方法得到标记图像,利用最小强制技术和标记 图像修改原始图像的梯度图,对修改后的梯度图作分水岭变换得到建筑物目标的边界轮廓。 该方法能够引入建筑物目标的特性同时克服分水岭变换固有的过分割缺陷。文中对不同场景 的高分辨率SAR图像进行了实验,实验结果表明,即使在建筑物分布密集的情况下,本文算 法也能正确完整地检测出绝大多数目标,检测率高而虚警率低。     

自适应可调品质因子小波变换在轴承早期故障诊断中的应用

分析了可调品质因子小波变换(TQWT)的近似平移不变性,并通过模拟信号对该性质进行验证。提出了基于时频峭度指标优化的自适应可调品质因子小波变换(ATQWT)方法,用于解决滚动轴承早期故障诊断问题。首先利用时频峭度指标对TQWT的品质因子和冗余因子进行搜寻,确定最优影响参数后,根据所得结果设置好TQWT的参数并对原始信号进行处理,得到相应的信号分量并选定最佳信号分量,对最佳信号分量执行包络解调处理,最后分析包络谱中的频率成分来判定轴承的状态。实验信号分析结果表明:所得时频峭度指标更加可靠,鲁棒性更强。在低信噪比情况下,该方法可以准确分离出原始信号中的微弱特征,有效判定轴承的早期故障。      

一种改进双块补零北斗导航接收机弱信号捕获方法

利用卫星导航系统对高轨航天器进行自主导航与高精度定轨,对接收机的捕获灵敏度要求极高,双块补零(DBZP)算法是无辅助下卫星导航弱信号捕获的理想方案,然而受限于数据处理量大,DBZP实际应用难度大。在深入分析双块补零机理的基础上,结合矩阵重构的思想,提出了一种改进双块补零北斗导航接收机弱信号捕获方法。该方法对参与块内相关运算的基带信号和本地测距码分别进行重构,解决了块内点数与快速傅里叶变换输入点数之间的矛盾,提高了北斗导航接收机弱信号捕获性能。仿真实验结果分析表明,改进双块补零算法对信噪比没有损失,可以保证对低至15dB·Hz的弱信号进行有效捕获,能够满足高轨航天器定轨、室内外无缝导航等对接收机高灵敏度的需求。本方法是在块内运算层面对DBZP进行优化,具备良好的通用性和可移植性,与优化相干积分策略的各种改进DBZP算法可以无缝对接,进一步提高北斗导航接收机信号处理的效能。同时,重构的思想也适用于其他采用码分多址信号的卫星导航系统的弱信号检测和捕获,对提升多星座卫星导航系统的基带信号处理性能具有参考意义。     

改进CST方法在翼型优化设计中的应用

形状类别函数变换(Class-Shape Transformation,CST)方法是近年来发展起来的一种新型气动外形参数化方法,该方法具有良好的鲁棒性,且涉及参数少、精度高,结果简单直观等特点,被广泛应用于翼型设计研究中。文章结合某小型无人机设计的工程实践,探讨了CST方法在小型无人机翼型设计中的应用,在借鉴他人研究成果的基础上,决定采用Bernstein多项式构建形状函数,分析了Bernstein多项式阶数对CST方法拟合精度的影响。仿真结果表明,当BPO4时,拟合精度能够达到满意的要求,可用于该型无人机翼型的设计与优化。     

一种高动态环境下PCM-FM的低信噪比检测方法

针对PCM-FM遥测信号的特点,提出一种基于快速傅里叶变换的自相关检测方法。首先利用自相关处理,消除多普勒频率变化对检测性能的影响,可适应目标高动态变化环境。然后通过对自相关输出进行快速傅里叶变换,提高在低信噪比情况下的检测性能。仿真结果表明所提方法在高动态、低信噪比条件下能够高概率检测到PCM-FM信号。     

一种基于ST-EKF的惯性/里程计滑动窗口滤波技术

针对在卫星拒止的复杂野外环境下传统的惯性/里程计组合导航系统存在的误差随时间积累和方差不一致的问题,提出了一种基于状态变换Kalman滤波(State Transformation Extended Kalman Filter,ST-EKF)的惯性/里程计滑动窗口滤波技术.一方面,引入滤波鲁棒性更好的ST-EKF替代扩...     

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。