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321.
322.
分析了传统的动目标显示(MTI)滤波算法的缺陷,提出了一种二维时频面的MTI滤波算法,该方法利用时频分析多通道滤波和时频局域化的特点,在时频平面内进行二维滤波,从而获得良好的杂波抑制能力,且具备 的自适应性和鲁棒性,最后,根据实验结果给出了此种滤波算法与其他滤波算法的对比效果。  相似文献   
323.
粗晶材料超声检测信号的小波变换去噪方法   总被引:3,自引:0,他引:3  
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。  相似文献   
324.
基于小波包变换的模拟电路电源电流故障诊断   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
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。  相似文献   
325.
对单部雷达测量飞行器脱靶量所涉及到的雷达分辨力和多目标信息获取及处理进行了分析;结合实际靶场应用介绍了脱靶量数据处理方法;分析了脱靶量的测量误差,并给出了分析结果;本方法可最大限度地补偿掉系统误差,脱靶量测量误差主要来源于雷达本身测量精度。  相似文献   
326.
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。  相似文献   
327.
小普托卷接机在烟厂中主要用于烟的生产试制,由于原机电气故障频发,维修费用昂贵,致使其无法正常运行,急需改造。改造后的系统采用FX2N PLC、FX2N-4D/A、MR-J2S-A伺服放大器、HC-KFS伺服电机以及F940GOT-SWD-C图形操作终端,实现了对烟支长度的控制。文中介绍了系统硬件组成、参数设定、软件设计以及运行结果。  相似文献   
328.
彭岁阳  张军  沈振康 《宇航学报》2011,32(12):2550-2559
非匀速直线弹道成像是弹载SAR领域的核心问题之一。首先构建三维空间中的非匀直弹道模型,通过泰勒近似公式分析运动偏差的来源,并将运动偏差分解成方位偏移、地距偏移和俯仰偏移等三个部分。推导了横向运动和俯冲运动分别引起的地距偏移和俯仰偏移函数,从而得到了对应的运动补偿函数。方位偏移表现为SAR平台在方位向作变速直线运动,回波的数据格式可看成空间非均匀采样的结果。为此,提出了一种利用空间非均匀采样模型替代时域变多普勒模型的成像方法。该算法将变速运动等间隔时间采样的回波数据等效为匀速运动中非等间隔时间采样数据,然后通过方位向非均匀离散傅立叶变换将数据变换到均匀频率域,再完成其它后续的成像操作。完整地推导了非匀直弹道SAR成像的全过程,点目标仿真结果清晰可见,表明了算法的有效性。
  相似文献   
329.
基于NMF、ICA和复Contourlet变换的红外小目标检测   总被引:2,自引:0,他引:2  
吴一全  纪守新  尹丹艳 《宇航学报》2011,32(8):1833-1839
针对存在背景干扰和噪声情况下的红外弱小目标检测问题,提出了一种基于非负矩阵分解(NMF)、独立分量分析(ICA)和复Contourlet变换的检测方法。首先通过非负矩阵分解和独立分量分析分别抑制原始图像的背景,得到不同的小目标残差图像;接着采用复Contourlet变换对残差图像进行去噪;再对上述去噪后的小目标残差图像求和,得到了预处理图像;最后提出基于模糊灰度熵阈值选取方法分割预处理图像,从而实现了复杂背景下的红外弱小目标检测。针对红外小目标图像进行了大量实验,并与基于新型Top-hat变换、基于快速独立分量分析的目标检测方法进行了比较,结果表明所提出的方法抗噪性强,具有更为优越的检测性能。  相似文献   
330.
针对遥感卫星基于小波变换的光学图像有损压缩算法,提出了一种引入图像复原技术思路的算法,对遥感图像解码处理过程中获得的低频信息进行复原,可以获得更多的用于在频域范围内描述图像结构信息的高频分量增益,从而提升整个解码图像的质量。通过此算法与传统的小波压缩算法进行对比,结果表明:压缩恢复图像的峰值信噪比(PSNR)较传统算法有0.1~0.3dB的改善,压缩恢复图像表现出更为丰富的纹理特性,可降低对遥感卫星图像数据处理和天地链路数据传输的要求。  相似文献   
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