ACM信道化滤波器设计中的陷波问题分析研究

针对按照ACM(Adjacent Channel Merging)条件生成和信道滤波器存在陷波现象的问题,对和信道滤波器的频率响应进行了推导分析,提出了低通原型滤波器阶数必须为划分的子信道数偶数倍的附加条件从根本上消除了和信道的陷波现象;并在此基础上提出了先设计和信道滤波器再直接逆推出低通原型的设计方法,计算机仿真结果表明,与原有的基于单参数优化的迭代搜索算法相比,该方法能更好地控制和信道的滤波性能,保证和信道与子信道滤波性能的一致性,且计算过程无需迭代更为简单高效。
     

基于DWT的汽油机爆震信号分析

为提高爆震检测精度,研究了离散小波变换在爆震信号分析中的应用.利用离散小波变换从汽油机的振动信号中提取出了轻微爆震特征,提出了一种根据离散小波变换特征域子带信号能量大小来评价爆震强度的指标,根据爆震发生时特征域子带信号能量阶跃变化的特性,提出了确定爆震阈值的方法,该方法经检验能准确判断发生爆震的临界值.研究成果为将小波变换应用于汽油机爆震的实时精确控制打下基础,可进一步通过点火提前控制使汽油机在轻微爆震区工作,汽油机的动力性、经济性都能够得到提高.     

基于混合Contourlet变换和主成分变换的高光谱图像融合

针对高光谱图像波段多、存在噪声干扰等特点,提出了一种混合Contourlet和主成 分 分析（principal component analysis, 简称PCA）变换的高光谱图像融合方法。首先将多 个波段的高光谱图像进行Contourlet变换,得到系列多尺度、方向各异的子带系数,然后利 用PCA变换对各子带系数分别进行自适应融合处理。实验结果表明该算法可以有效地进行高 光谱图像融合,消除噪声干扰,获得比直接应用Contourlet变换和PCA变换更好的融合效果 。〖JP〗     

高动态下基于DMF的伪码捕获频差估计研究

基于数字匹配滤波器（DMF）的PN码捕获电路具有较快的捕获速度,但其输出主相关峰值对频差较为敏感。为了消除频差对捕获性能的影响,文章提出了一种基于FFT的频差估计算法。首先构造一个载波频差的希尔波特复矢量,然后对其进行快速傅里叶变换。该算法能够精确检测出载波频偏的绝对值大小和方向,可以有效地改善大频差下的伪码捕获性能。     

变截面梁式压电智能板振动控制的小波模式

基于 Daubechies小波理论的尺度函数变换 ,对于变截面悬臂板结构的弯曲建立了由压电片感应器的观测电量识别挠曲变形构形的显式关系式。此基础上 ,采用具有位移与速度信号负反馈控制律后 ,建立了抑制振动的压电动力控制程序。由于小波尺度函数逼近具有低带通性质 ,即具有自动滤除高频分量的能力 ,该控制程序将不会出现由观测溢出与控制溢出耦合而造成的控制失稳 (即在抑制低频 (阶 )扰动时系统激发出高频 (阶 )扰动的现象 )。数值仿真结果表明 :该控制方法所能控制的模态阶数与压电片数相同 ,而且其控制程序在抑制外界干扰方面是有效的。     

一种自适应的汉语普通话音节清/浊音分段方法

采用离散小波变换(DWT)实现汉语普通话音节的清/浊音分段,算法根据信号性质自适应地确定离散小波变换的尺度,具有较好的非特定人性质,并且对不同采样率及环境噪声有较强的适应性.测试了算法在男、女声,不同采样率及不同信噪比下的清/浊音分段算法的性能.在无噪情况下正确率为99.44%,在信噪比为30dB、15dB及5dB时正确率均可达99.20%,实验结果证明了算法的有效性和对噪声及非特定人的顽健性.      

基于多尺度局部结构化信息测度的鲁棒像素级图像融合算法

现有的图像融合算法不能有效区分基本图像特征和噪声,往往在输入存在噪声时性能变差。自然场景图像中,视觉上显著的图像特征往往表现出一定的几何结构,而噪声缺少结构化信息。基于复数小波变换,利用Von Neumann熵推导了一个结构化信息测度,可以有效区分噪声和视觉上显著的图像特征。图像融合之前利用测度加权输入,从而自适应抑制噪声同时保留图像特征。对几个图像融合方案从主、客观上进行性能比较,显示了新方案的优越性。     

数据聚类方法的研究与分析

聚类分析是近年来迅速发展起来的一种新兴的数据处理技术,它在许多领域有着广泛的应用,尤其是在数据挖掘领域。首先阐述了聚类分析的基本概念和分类,然后针对目前几类主要的聚类分析方法,重点分析了基于密度的DBSCAN算法,基于层次的BIRCH算法以及基于网格的Wave Cluster算法这三种具有代表性的聚类方法,分析了它们的优缺点和时间复杂度。最后提及了聚类分析方法的应用范围以及今后需要解决的问题和发展方向。     

基于深度残差网络的模拟电路软故障诊断方

航天电子电路的故障诊断一直是航天领域可靠性与安全性的一个热点研究课题,航天电子电路的故障将直接影响航天任务是否成功。提出了一种基于深度残差网络的模拟电路故障诊断方法。该方法使用短时傅里叶变换将电路的时域输出信号转换为二维电路图像,并将其作为神经网络的输入,再利用ResNet提取模拟航天电子电路的性能特征,确定元件的故障类型,完成电路的故障诊断。通过仿真验证了该方法的故障诊断性能。仿真结果表明,该方法能够实现高达99.1%的诊断准确率。     

基于小波包变换的Quick Bird全色影像和多光谱影像的融合

为了能够更好地将迄今为止在商业领域内空间分辨率最高的Quick Bird卫星遥感影像的高空间分辨率特性和多光谱特性结合起来,以提高对影像信息的分析和提取能力,笔者在研究了小波包图像分析法之后,提出了一种基于小波包变换(WPT)的Quick Bird遥感影像融合方法,在此基础上,对同一地区Quick Bird全色影像和多波段影像进行了融合实验,获得了满意的实验结果。