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41.
基于金属超声检测中的缺陷脉冲回波为非稳态信号的特点,对高温合金材料超声检测信号的小波变换进行了特征分析,提取了各级小波分解信号的能量分布特征,最后将这些特征输入人工神经网络进行训练和分类,实验表明,这种方法具有良好效果。 相似文献
42.
本文综述小波分析这一前沿领域的发展现状,介绍了小波变换及其Mallat快速小波算法,对比分析了小波变换与短时傅里叶变换之间的差异,指出这种基于多分辨方法的小波变换特别适合于非平衡信号的分析与处理,并且应用该方法对实测信号进行了有效的时频分析。 相似文献
43.
在分析几种常用背景抑制方法的基础上,利用二代曲线波变换具有的优良特性,提出一种基于二代曲线波变换的红外弱小目标背景抑制方法.首先利用曲线渡变换对图像进行分解提取图像的多尺度细节特征;然后对分解后的低、高频子带分别采用变分和模糊非线性变换进行处理来调整目标特征的强度,重构子带获得预测的背景图像;最终将其与原图相减得到背景抑制后的图像.实验结果表明,与几种经典方法相比,该方法在主现视觉和客观评价指标两方面均表现出良好的效果. 相似文献
44.
在SAR/INS组合导航系统中,由于合成孔径雷达采用正侧视成像工作方式,会引起SAR图像的严重变形,而且获取的SAR图像还可能存在严重的斑点噪声。为了适应SAR图像的几何畸变和高斑点噪声影响,需要提取出的图像特征具有较高的鲁棒性。本文提出了基于SURF的导航用鲁棒景象匹配算法,算法首先针对惯性组合导航的工作特点,对SURF特征匹配进行了改进和优化设计,然后用RANSAC方法过滤掉错误和低精度的匹配点,最后,进行最小二乘精确匹配获取航向和位置偏差信息。通过仿真分析了算法对SAR图像的适应性、抗斑点噪声性能,匹配精度以及实时性,并与基于SIFT特征的景象匹配算法进行了对比。仿真结果表明,所提出算法性能优越,在匹配适应性、鲁棒性、匹配精度及匹配速度方面都优于SIFT算法,可以满足SAR/INS组合导航系统图像匹配修正的高性能要求。 相似文献
45.
针对眼底图像对比度低、光照不均匀、不同视场的图像间存在几何畸变等特点,提出了一种基于尺度不变特征的眼底图像自动配准与拼接算法.该算法分别提取同态滤波增强后的待配准眼底图像的尺度不变特征点,并用向量进行描述,确定相邻两图像特征点的匹配关系,在MLESAC算法中使用透视变换模型去除误匹配点对,计算匹配点对之间的变换矩阵,进行图像空间变换,完成配准和拼接.对实际眼底照相机获取的多幅图像配准与拼接结果表明,该算法具有很好的鲁棒性和稳健性,配准精度达到像素级,可以实现眼底图像的高精度自动配准与拼接. 相似文献
46.
直线参数检测的快速哈夫变换 总被引:18,自引:0,他引:18
在直线参数检测的哈夫变换中,基于两点确定一条直线的几何原理,可以消除图像点与参数点对应关系中的不确定性,利用这个原理可缩小每个非零图像点对应的参数空间,减小每个非零图像点的计算量.同时将整幅图像分成小块表决,能大幅度减少哈夫变换的总计算量,而参数检测的精度保持不变. 相似文献
47.
用整数小波变换进行无失真SAR图像压缩 总被引:2,自引:0,他引:2
介绍了利用提升方案(lifting scheme)构造小波变换的3个主要优点,给出了几个整数到整数可逆小波变换对,讨论了SAR图像的特点,提出了一种利用整数到整数小波变换进行无失真SAR图像压缩的方法.该方法具有速度快、可进行同址运算和能进行分级传输等特点.比较了对ERS-1单视SAR图像和IEEE标准测试图的压缩结果,表明性能要略优于DPCM(Differential Pulse Code Modulation)方法,且只须对单视SAR图像作一级小波分解,分解级数增加会使压缩效果变差. 相似文献
48.
电传飞机低阶等效系统频域辨识新方法 总被引:1,自引:0,他引:1
崔益华韩意新陈永亮 《南京航空航天大学学报》2016,48(3):432-437
针对带有复杂电传飞控系统飞机的飞行品质评估难题,提出了采用Chirp-Z方法将时域信号变换至频域,并在此基础上利用频域方程误差法(Equation error method,EEM)和输出误差法(Output error method,OEM)相结合辨识电传飞机低阶等效系统(Low order equivalent system,LOES)参数的新方法,并以低阶等效系统辨识的标准算例(F-14飞机经典算例)进行验算。结果表明本文所提出的低阶等效系统辨识新方法正确、辨识精度高,可以应用于工程实践。 相似文献
49.
针对开关电流(Switched current,SI)电路的故障诊断和定位问题,为进一步提高故障诊断准
确率,提出了基于小波变换和粒子群优化(Particle swarm optimization,PSO)支持向量机
(Support vector machine,SVM)的开关电流电路故障诊断新方法。该方法首先对节点电流
信号进行蒙特卡罗分析,然后通过小波分解计算分形维数,再利用核主元分析(Kernel pri
ncipal component analysis,KPCA)降低特征值维数,实现最优故障特征的提取。最后通
过PSO SVM完成对各种故障模式的分类。对六阶切比雪夫低通滤波器进行了仿真实验验证,
获取了较高的故障诊断准确率,与其他方法进行比较,实验结果显示了本文方法的优越性。 相似文献
50.