基于小波包分解和FCM聚类的纹理图像分割方法

提出了一种新的图像特征提取中选取最优小波分解树的方法.塔式小波分解对信号解不够全面,而小波包全分解又引入庞大的计算量,因此小波分解最优树的选取尤为重要.结合模糊c均值(FCM,Fuzzy C-Mean)聚类,提出了一种能同时进行小波自适应分解和纹理特征分类的纹理图像分割方法,该方法将无监督聚类中的聚类有效性参数引入到自适应小波分解的判决中,能根据无监督聚类分割的需要,自适应地选取小波包分解的树形结构和分解层数.相对于小波包全分解,节省了大量的运算,并能取得良好的分割效果.      

基于视觉模型和图像特征的遥感图像压缩

遥感图像具有纹理复杂、边缘丰富的特点,通常难以实现高压缩比.统计了图像经过小波变换后在不同方向、不同级别子频带的能量分布.然后基于人类视觉系统(HVS)模型中的对比敏感度函数(CSF)和遥感图像的能量分布特征,提出一种不同频带小波系数的变步长量化方法,并把该方法应用于嵌入式小波图像编码器.实验结果表明,与不采用心理视觉量化的压缩方法相比,在相同压缩比下,峰值信噪比略为降低,但恢复图像的主观质量有一定程度的改善.     

一种应用小波变换提高SAR距离向分辨率的设想

在分析信号和噪声的Lipschitz奇异性的基础上,提出了采用小波变换检测信号奇异性来估计SAR中线性调频脉冲回波的到达时间的新方法。由于小波变换能很好地检测奇异性,因此,为有效提高SAR距离向分辨率提供了一个新的途径。最后,给出了计算机模拟的结果,表明该方法是十分有效的。     

基于MATLAB的改进z变换法

针对z变换法无法求取相邻采样点之间的输出响应的局限，利用MATLAB程序语言，对单位负反馈系统的改进z变换法进行了程序设计。通过simulink仿真的实验，证明该程序运算快速、准确，使用方便。     

离散力学与最优控制理论在谐波减速器控制中的应用研究

为解决谐波减速器内部非线性干扰,基于离散力学理论,考虑谐波减速器固有的粘性摩擦与柔性关节特性,建立了全时域下谐波减速器的离散动力学与控制的数学模型,并针对离散时域下谐波减速器的最优时间控制问题与最优轨迹跟踪控制问题进行了研究。跟踪误差和运动轨迹分析表明:离散控制方法实现了误差为10-8rad量级的谐波减速器轨迹跟踪控制,并在具有运动约束的同时实现了最短时间到达的控制目标。     

基于变换域优选的航天器多域联合智能抗干扰决策方法

利用传感器采集航天器飞行参数,构建航天器多传感器分布式通信网络,并利用全局奖励确定最佳通信信道。通过变换域优选方法对信道频域实现抗干扰处理,在干扰较为严重时使用Stackelberg的功率域抗干扰方法,确定最佳传输功率,完成航天器多域联合抗干扰。实验结果表明,该方法可以针对不同干扰类型做出抗干扰决策,令航天器通信网络维持在稳定通信状态。