绕水翼空化非定常动力特性的时频分析

为了解绕水翼附着空化的流体动力特性,用实验方法研究了绕水翼的空化流动现象。实验在空化水洞中完成,采用高速摄像技术观测了不同空化阶段的空穴形态,并测量了水翼所受的升阻力。利用时频分析中的Choi-Williams变换和小波变换对水翼升力信号进行了分析处理,得到了水翼升力信号在不同空化阶段的时频特征。结果表明：在不同的空化阶段,对应于各种不同的空化形态,其流体动力的频谱特性也表现了不同的特点。在没有空化产生时,水翼升力的时频无规则,升力随时间的变化不存在周期性;在片状空化阶段,升力信号变化的频率随着空化数的减小而减小;在云状空化阶段,空穴波动增强,升力信号的周期性更加显著,而此时频率基本不随时间和空化数变化。     

一种基于小波分解的快速图像匹配算法

为了提高图像匹配的速度和精度,提出了一种基于小波分解图像匹配算法,该算法首先用Mallat算法对匹配图像进行小波多尺度分解,然后提取各级的边缘特征,最后在对图像进行多级分解的基础上进行匹配.该算法不仅减少了计算量,而且提高了图像匹配的精度.实验表明,提出的匹配算法在速度和精度上都是有效的.     

基于时频分析的双通道SAR自旋目标检测

强地杂波背景给微动目标检测带来很大困难,为此在详细分析距离向压缩数据域自旋目标回波特性基础上,提出了基于双通道合成孔径雷达相位中心偏置天线(SAR/DPCA)和沿航迹干涉(ATI)杂波抑制的两类自旋目标检测方法,并作比较分析.在DPCA模式下,微多普勒频率沿频率(m-D)轴有一整体平移量,其与目标自旋中心的方位向坐标成...     

基于Hilbert-Huang变换和盲源分离的滚动轴承耦合故障诊断方法

结合Hilbert-Huang变换和盲源分离的优点,提出一种基于Hilbert-Huang变换和盲源分离的滚动轴承耦合故障诊断方法。该方法首先对滚动轴承故障信号进行EMD分解（经验模态分解）,得出各个本征模态函数IMF,并对IMF进行包络解调,然后用盲源分离方法对所得到的解调信号进行盲源分离,最后对盲分离后的信号进行频谱变换,从频谱图上可以清晰地观察出滚动轴承的故障特征频率。本文建立了转子-滚动轴承故障实验台,模拟了滚动轴承耦合故障,应用本文方法进行了实例分析,结果充分表明了本文方法较单一Hilber-Huang变换具有更好的降噪能力,更加突出了滚动轴承故障特征。     

基于小波分析的压气机失速故障检测

当发动机发生失速时，会引起压气机内压力信号的变化，这种压力信号的变化可以看作信号的奇异点，利用小波分析所具有的时－频特性和多分辨分析的特点，结合对压气机内压力信号频率成分的研究，通过检测模极大值的方法来确定信号的奇异点，进而探测压气机的失速故障，结果表明，利用该方法可以准确地检测压气机失速故障。     

基于多特征图像增强深度卷积神经网络的航天用电子元器件分类算法

为了实现航天用电子元器件的全自动及非接触识别,并减少由照明系统造成的图像亮度不均、偏色等问题对检测结果的影响,通过结合局部、区域和总体三个层次特征提升物体检测精度,提出了一种基于多特征图像增强深度卷积神经网络(MFIE-DCNN)的航天用电子元器件分类算法。MFIE-DCNN算法包含多特征学习和深度学习,其学习过程类似于人类视觉系统,能够对形状、方向和颜色特征进行深度挖掘,突出元器件边界信息,抑制背景杂波干扰。实验结果表明,该算法能够区分电路板板载元器件的种类,检测准确度优于传统算法。对比基于稀疏自动编码器的深度神经网络,检测结果提高了近20%。     

EXTENDED SELF SIMILARITY OF PASSIVE SCALAR IN RAYLEIGH-BENARD CONVECTION FLOW BASED ON WAVELET TRANSFORM

Wavelet transform is used to analyze the scaling rule convection flow from two aspects. By utilizing the method of extended self similarity (ESS), one can find the obtained scaling exponent agrees well with the one obtained from the temperature data in a experiment of wind tunnel. And then we propose a newly defined formula based on wavelet transform, and can determine the scaling exponent ξ(q) of temperature data. The obtained results demonstrate that we can correctly extract ξ(q) by using the method which is named as wavelet transform maximum modulus (WTMM).``     

基于解析小波的光流计算方法

在基于小波变换的光流计算中,实值小波系数的相位振荡和多分辨率计算的累计误差是影响光流计算精度的两个主要原因.通过引入解析小波以降低相位振荡的影响,同时结合M估计子能够有效抑制参数估计产生的大误差项,提出一种多尺度多分辨率的光流计算方法.实验表明,与现有的基于小波变换的光流计算方法相比,提出的方法不论在光流计算的精度还是可计算范围上都有很大程度的提高.      

一种基于DCT的SAR图像自聚焦算法

研究了一种基于离散余弦变换(DCT, Discrete Cosine Transform)的SAR(Synthetic Aperture Radar)图像自聚焦算法.该方法从复图像域出发,通过在距离压缩相位历史域引入相位误差模型,改变图像的聚焦程度直至一维像的DCT序列在高序数区域的权值达到最大,从而完成误差校正.同相位梯度自聚焦算法相比,该方法无需在图像域分离出强点目标,因此特别适用于无任何明显特征的图像.由于DCT存在快速算法,使得该自聚焦算法计算量较少,更易实现.实测数据及仿真数据的成像结果证明了此方法的可行性.      

一种用于版权认证的数字图像水印算法

提出了一种基于DWT域的用于图像版权认证和保护的数字图像水印方法。首先,将原始图像分块,并对每块进行多层DWT变换;然后,把置乱的水印图像嵌入到图像的多层低频小波系数上;最后,再对图像进行IDWT变换。文中所采用的二值标识水印图像直观,信息量大,并根据实际需要,用航拍图像作为载体图像进行实验。实验结果表明,该方法简单高效, 可嵌入的数字水印信息容量大,对一般的图像处理和各种攻击有很好的鲁棒性,如:JPEG压缩、滤波、加噪声、旋转、缩放,涂抹、剪切等,能够准确可靠地提取水印。