子波分析和ART神经网络在复合材料板冲击定位中的应用

将子波分析和神经网络技术用于复合材料的无损监测,利用子波分析良好的时频特性从强噪声中提取特征信息。并对复合材料受到冲击时的信号进行了实验处理,提出了一种改进的自适应共振理论 (ART)神经网络结构聚类算法。实验结果表明,能实时监测复合材料受到冲击时的冲击位置和冲击大小。     

图象序列中机动目标的形心跟踪

从边检测边跟踪的角度探讨了图象序列中机动目标的形心跟踪问题,深入分析了强高斯噪声背景下目标形心估计的统计性质及用于形心估计的图象预处理方法。指出经典的图象二值化变换分割后作形心估计的方法面临着估计偏差和方差的矛盾,提出了用自适应交互三模型(ATIMM)跟踪图象序列中机动目标的方法,同时发现在了解目标形状的条件下,空间匹配滤波,二值变换点集聚类和 ATIMM三者的结合对图象序列中的机动目标具有最好的跟踪性能。     

基于小波变换的图像低通去噪

提出了一种利用小波变换的多分辨率特性对图像进行低通去噪的方法,系统的阐述了其基本原理和核心算法,并对加噪后的图像实现了低通去噪处理。     

现代模拟电路故障诊断方法发展综述

模拟电路故障诊断技术近年来得到了迅速发展,取得了许多可喜的成果。该文探讨了这一领域中一些重要的热门研究问题,主要包括:基于专家系统、神经网络、模糊理论、小波变换等理论发展起来的模拟电路故障诊断的新理论和新方法;重点介绍了作者总结的上述各种方法的基本原理、优缺点及其发展现状;对其他一些智能方法也进行了简要介绍;最后指出了模拟电路故障诊断技术的发展趋势。     

航空发动机叶片超声检测信号的小波分析方法

超声波检测技术是航空构件检测中应用较多的一种检测方法。针对含损伤的某型航空发动机压气机叶片，采用小波分析技术，对超声检测信号进行分析和处理，提高了超声检测技术检出缺陷的能力。采用四种不同的小波基对同一信号进行分析，经研究表明：sym4小波基处理航空构件超声检测信号比较理想。     

二维结构损伤的主动Lamb波定位技术研究

将Lamb波主动监测技术应用于复合材料损伤检测中,对二维结构损伤进行定位研究。利用压电陶瓷片作为驱动器和传感器,对结构损伤前后的传感信号做信号差,采用3种常用的信号时间延迟估计方法,比较这3种方法计算差信号和健康信号的时间延迟的损伤定位效果,其中定位方法采用了椭圆技术。详细介绍了这3种时间延迟估计方法的原理以及损伤定位结果的分析。实验结果表明在信号的信噪比较小的情况下,采用小波变换法能更准确地识别出复合材料冲击损伤的位置。实验数据验证了该方法的有效性。     

基于频域CLEAN和谱图-Radon变换的SAR运动目标检测算法

谱图-Radon变换可有效地检测多个线性调频信号,当多个线性调频信号的能量相差较大时,谱图-Radon变换就很难将所有的信号检测出来。为了解决这个问题,文中提出了基于频域CLEAN的检测技术与谱图-Radon变换相结合。使用检测能量相差较大的多个线性调频信号的方法。这种方法可以有效地检测出所有的信号,具有较大的实用价值,仿真实验结果表明这种算法是有效的。     

基于DCT中频域数字水印算法研究

提出了一种基于DCT的图像水印算法,该算法充分利用人眼视觉系统特性,把水印嵌入DCT中频域中。保证了水印的不可见性。并用高斯低通滤波攻击和椒盐噪声攻击对算法鲁棒性进行检测。实例分析结果表明该算法具有较好的鲁棒性和隐蔽性。     

基于卷积稀疏表示的图像融合方法

图像融合是图像处理领域中比较重要的一门技术,传统的图像融合方法会降低图像融合质量。针对稀疏表示在图像融合中存在一定的缺陷,提出了一种基于卷积稀疏表示的图像融合方法。首先,对高频子带系数进行合理有效处理,利用相似度分析和视觉显著性进行融合。然后,将低频子带系数整体融合改进为使用Butworth低通滤波对低频子带进行分解,得到低频近似子带和强边缘子带。最后,再用改进的脉冲耦合神经网络(Pulse Coupled Neural Network,PCNN)对强边缘子带进行融合。实验结果表明,与其它传统的图像融合方法相比,信息熵(Information Entropy,IE)提高了将近3%,标准差(Standard Deviation,SD)提高了将近9%,空间频率(Space Frequency,SF)提升了将近30%,互信息(Mutual Information,MI)提升了将近25%。同时,时间效率也有了一定程度地提升。     

基于中值滤波和小波变换的混合滤波方法在推进剂监测中的应用

目前,监测传感器传出信号中混有很多噪声,为提高信号可信度,需要一种有效的信号处理方法。文章基于Matlab仿真环境,完成了信号仿真和滤波算法的设计,重点对单传感器仿真信号的去噪和多传感器信息融合进行了研究,提出了基于中值滤波和小波阈值滤波的混合滤波方案和基于Kalman滤波的信号融合方案。研究工作有:基于高斯白噪声和脉冲噪声的数学特性,合理假设出5种基本信号形式;依据实际数据,完成单传感器和多传感器信号仿真,确定信噪比和均方根误差作为去噪评定指标;综合分析现有的滤波算法的滤波特性,利用不同长度滑动窗口的中值滤波处理实验信号,选取合适长度的滑动窗口。设置对比实验确定小波阈值滤波中的小波基函数选取、阈值计算和分解尺度等参数;融合中值滤波和小波阈值滤波优势,设计混合滤波方案,去除单传感器仿真信号中的噪声;研究信息融合理论在泄漏监测系统中的应用,设置不同融合方式下的对比实验,确立最佳融合方式下的Kalman滤波方案,实现多传感器信息融合。