利用实乘子实现快速FFT算法研究

引入实乘子的算法代替传统复乘子来实现快速傅立叶变换。给出了该实乘子算法的详细推导过程,结合同址计算的原理给出了算法流程。并列出了此算法与传统的DFT算法的运算量的比较,看出此算法的高效性。指出了该算法在调频引信变频处理中的重要应用。     

基于小波相邻系数降噪的滚动轴承早期微弱故障时频特征提取

将小波相邻系数降噪与时频小波切片变换（FSWT）相结合用于滚动轴承的早期微弱故障时频特征提取,通过对滚动轴承加速疲劳试验早期微弱故障振动数据进行分析,结果表明:小波相邻系数可以有效降低淹没滚动轴承早期微弱故障特征的背景噪声;时频小波切片变换方法能有效提取出经小波相邻系数降噪后振动信号的时频特征,即滚动轴承发生故障时的特征频率及其谐频成分,验证了所述方法的有效性.此外,通过与谱峭度时频分析结果的对比,证明所述方法更能准确扑捉到滚动轴承发生早期微弱故障时的时频特性,突出了所述方法的优越性.      

基于最优小波包基的信号去噪算法及其应用

提出了一种基于Shannon熵准则的最优小波包基信号去噪算法,并将其应用于某型导弹惯导系统陀螺仪信号的去噪处理中。该算法在最优小波包基的基础上,针对不同频段采用不同的阈值算法,用量化后的系数重构得到去噪后的信号。仿真结果表明,该算法具有良好的去噪性能,并且消噪效果明显优于基于小波变换的去噪算法,因而将具有更为广泛的应用前景。     

一种提高SAR目标识别率的有效方法

在合成孔径雷达自动目标识别SAR ATR中，SAR像的预处理是提高识别率的关键技术之一。给出了一种简单有效的SAR图像预处理方法，该方法首先对SAR目标像进行对数变换后，再做傅立叶变换。经预处理后的SAR像用支持矢量机SVM分类器进行目标识别。实验结果表明：本方法不但有效地提高了目标识别率，而且保证了目标的平移不变性并具有良好的推广能力。     

一种虚拟信号分析仪的设计

介绍了虚拟信号分析仪的结构和现代信号的处理方法。基于傅立叶变换、短时傅立叶变换和小波变换,提出了一种虚拟信号分析仪的系统软件模块的实现方法。该方法利用这三种变换,对信号进行多次处理,能够得到信号的时域、频域和时频域信息,能够对信号进行降噪处理。实验表明,利用此分析仪,能够测量信号的周期、频率、瞬时频率、时频变换趋势和奇异点,并且能以图形的形式显示出来。     

基于多尺度分析的航空相机自动调焦系统研究

提出了利用面阵CCD交汇测量和图像小波变换边缘特性相结合自动调整航空相机焦距的方法，并给出了该试验系统的硬件和软件设计方案。     

子波域自适应滤波方法

推导和给出了噪声能量阈值的理论计算公式,并提出了一种实时估计信号噪声方差的有效方法,从而构成形式完整和实用的自适应相关计算子波阈滤波算法。仿真计算和分析表明：给出的方法具有良好的自适应性能和显著的滤波效果,在有效去除噪声的同时,很好保留了信号的主要细节。     

基于运动状态的航迹起始算法研究

 针对传统的基于逻辑的航迹起始方法在量测扩展过程中存在的弊端,提出了基于目标运动状态的航迹起始算法,并给出了更为精确的起始波门构造方法。利用目标的位置信息形成候选目标航迹,在候选目标航迹扩展过程中,采用提出的修正Hough变换提取目标状态信息,并根据目标〖JP2〗的状态信息对候选航迹进行检验。仿真结果表明,该算法比其他基于逻辑的方法有更低的虚警概率,并且对存储空间要求低,适于工程应用。     

基于小波包变换的模拟电路电源电流故障诊断

针对模拟电路故障诊断这一难点,运用基于IDDT技术的故障诊断方法,即利用小波包变换提取电源电流各频率成分的能量,作为神经网络的输入特征矢量进行故障诊断。仿真结果表明,该方法可以快速高效地进行模拟电路故障诊断与定位。     

基于小波变换和不变矩的车标识别方法

形状特征是目标识别的重要参数,小波变换的低频部分代表物体的总体形状特征,而图像中的噪声主要分布于高频部分。根据这一特征,利用小波变换消除噪声提取目标形状,进而利用特征不变矩距离进行分类,实现目标识别,将该方法应用在实测车标图像的识别中,结果表明识别效果较好。