一种基于红外图像的目标自动识别算法

红外成像制导具有在各种复杂战术环境下自主搜索、捕获、识别和跟踪目标的能力,代表了当代红外制导技术的发展趋势。提出了一种红外图像预处理、跟踪、分类的自动目标识别算法,利用小波变换、形态学方法对红外图像进行预处理,提取不同频带的惯性不变矩作为特征量,利用神经网络进行分类识别,结果表明该算法具有很高的识别率,对于精确制导武器的目标识别研究具有一定的参考价值。     

图像相关系统中的两维FFT的FPGA实现

研究了两维快速傅里叶变换(FFT)的FPGA(Field Programable Gate Array)实现问题，解决了空间太阳望远镜在轨实时图像处理与航天级DSP运算速度不足之间的矛盾；经过实验验证，各项指标达到了设计要求。     

FRFT域能量谱模拟电路故障特征提取方法

故障特征提取是模拟电路故障诊断的关键技术之一,为了提高故障特征的可诊性,提出 1种基于分数阶傅里摘叶变换(Fractional Fourier Transform,FRFT)域能量谱的模拟电路故障特征提取方法。首先,采集测试节点电压信号并将其映射到不同的 FRFT域空间中(p从 0变化到 1);然后,计算所有 FRFT域空间中的能量谱峰值并将其作为故障特征;最后,将归一化后的特征用于训练最近邻分类器进行诊断验证。与现有的 FRFT故障特征提取方法相比,该方法减少了计算量,且提取的特征能够在所有 FRFT域中更全面地反映不同故障响应信号的细微差异,有利于提高故障特征的可分性。在仿真和物理电路上进行了验证,实验结果表明:所提方法能提高故障诊断准确率,且时间复杂度有明显改善。     

基于小波零树的图像压缩算法的硬件实现

从下一世纪起,图像传送将会逐渐采用符合MPEG-4 标准[8]的压缩技术。基于小波变换的图像压缩/解压缩算法[1～3]是MPEG-4 标准中视频静态背景图像压缩所推荐的算法。本文简介基于小波变换的图像压缩/解压缩算法的原理、硬件实现的方法和步骤以及硬件实现的性能指标,以推动先进的EDA工具的使用,并探索现代复杂高速算法的硬线逻辑电路系统的设计技术和方法,为设计具有自己知识产权的专用集成电路作必要的准备     

基于JPEG2000的高光谱图像压缩方案

高光谱图像是三维立体图像，具有“谱像合一”的特点，具有很大的应用价值，但因为其数据量庞大，给存储和传输带来不便。文章针对高光谱图像的特点，在进行8：1压缩条件下，提出了差值法和变换法两种基于JPEG2000的压缩方案，仿真结果表明，这两种压缩方案都能较好的满足高光谱图像压缩的要求。     

基于小波变换的固体火箭发动机深层界面超声回波信号分析

针对固体火箭发动机多层粘接结构中的超声检测回波信号严重混迭及难以分辨的问题,提出对回波信号进行小波变换,提取小波变换后各个频段的能谱作为特征,为多层粘接结构中深层界面的粘接缺陷分析及识别提供依据。实验结果表明,超声回波信号分析方法可有效提取出固体发动机多层粘接结构中的深层界面信号特征,并能将缺陷识别、定位。     

组合导航系统故障检测的小波变换方法研究

为保证组合导航系统能始终正常工作，故障的检测与隔离至关重要。研究表明，小波变换方法在检测系统硬故障方面具有很大优势。本文即以INS／GNSS组合导航系统为例对此进行了仿真研究，并提出了两种具体的检测方案。通过仿真和分析，比较了这两种检测方案的优劣。     

4F富里叶变换透镜系统的三维变换特性

本文从理论和实验上应用4F富里叶变换透镜系统,把三维物场转换为三维象场。象的空间位置和光场振幅的变化与透镜系统的焦距以及物体距焦平面的位置有关。根据4F系统的三维变换特性,本文还讨论了该系统对三维粒子场全息记录、再现的影响。     

粗晶材料超声检测信号的小波变换去噪方法

本文研究多尺度小波分析方法在粗晶材料超声缺陷信号增强中的应用。在分析晶粒噪声和缺陷信号频谱分布的基础上，提出一种基于小波变换系数软阈值处理再重构的方法来提高信噪比。实验结果表明，该方法具有很好的去噪效果，增强了缺陷的检出率。     

高精度频率分辨在振动信号辨识中的应用

发动机振动信号处理通常采用DASP软件进行。由于软件功能限制,DASP处理采样频率为50 kHz发动机振动信号时,频谱的频率分辨率最高精度仅为12.2 Hz,导致对微弱及故障信号的辨识较为困难。本文采用抗混叠低通滤波、信号抽取及短时傅里叶变换相结合的信号分析方法,有效提高了频率分辨率的精度,最高精度达到1.2 Hz,达到了理想的频率辨识效果。