飞机结构健康监控中的信息处理技术

在今年本刊第三期刊登的《飞机结构健康监控中的信息获取技术》中,详细介绍了结构健康系统中信息获取的各种手段和途径,本文主要介绍通过上述途径获得信息之后的处理技术,这些信息处理技术可以剔除与结构健康状态无关的干扰信号,并对能反映结构的损伤状态的信号进行压缩、提炼、转化,使之成为有用的信号以确定结构的健康状态,并对结构健康监控系统做出了展望。     

Beamlet变换提取线特征的改进算法

文章首先利用二进方块中Beamlet基的对称、平行等几何性质对离散Beamlet基进行分类;然后通过定义一个新的二进方块统计量和建立一个新的能量函数,对Beamlet变换方法中利用BD-RDP提取线特征的算法进行改进.通过实验对比,该算法进一步减少了运算量,提高了线特征提取的速度,且对复杂结构图像中的线特征提取效果更为清晰.     

谐波信号的通用频谱校正算法在回转机械监测中的应用

分析了常规FFT谱由于能量泄漏和栅栏效应,不能获得简谐振动信号精确幅值、频率和相位的原因。针对现有校正频谱方法的不足,提出了基于黄金分割的通用频谱校正算法。经仿真实例验证,该方法具有计算量小、校正精度高、适应面广的特性。经过回转机械启动实例分析,该方法能得到准确的临界转速、升速曲线和幅频响应曲线,为回转机械的瞬态行为分析提供了新的手段。     

基于小波变换的自适应多用户检测算法

在分析传统自适应多用户检测的基础上 ,提出了一种基于小波变换的自适应多用户检测算法。用小波变换进行前处理 ,然后再通过 LMS算法实现自适应多用户检测。与通常的自适应多用户检测算法相比 ,该算法利用了小波变换对小波空间进行了分解 ,信号经小波变换后自相关性会下降 ,收敛速度提高。同时在此分解过程中 ,根据信号与白噪声在不同尺度上的小波变换模极大值表现完全不同的特性进行信号的消噪。理论分析和仿真结果表明 ,该算法收敛速度较快 ,计算量增加较少 ,易于实时实现 ,而且具有良好性能。同时仿真实验表明 ,收敛速度与小波基选择有关 ,对于同一小波基系列 ,小波基的正则性越好收敛速度越快     

小波分析和人工神经网络在金属超声无损检测缺陷分类中的应用

基于金属超声检测中的缺陷脉冲回波为非稳态信号的特点，对高温合金材料超声检测信号的小波变换进行了特征分析，提取了各级小波分解信号的能量分布特征，最后将这些特征输入人工神经网络进行训练和分类，实验表明，这种方法具有良好效果。     

阶跃热流冲击加热半无限体动态热应力分析

考虑超快速加热引起传热过程的非傅立叶效应，建立了第二类边界条件下的半无限体的动态热流场，热应力场方程组。用拉普拉斯变换法对方程组进行求解。结果表明，快速加速在半无限体内产生一个热波和两种热应力波。热波通过之时引起当地温度突然升高。应力波的波前通过之时该处应力突然增加；并对热波和弹性膨胀波波速比率对半无限体动态应力的影响作了研究分析。     

应用小波分析方法处理非平稳信号的研究

本文综述小波分析这一前沿领域的发展现状，介绍了小波变换及其Mallat快速小波算法，对比分析了小波变换与短时傅里叶变换之间的差异，指出这种基于多分辨方法的小波变换特别适合于非平衡信号的分析与处理，并且应用该方法对实测信号进行了有效的时频分析。     

基于二代曲线波变换的红外弱小目标背景抑制

在分析几种常用背景抑制方法的基础上,利用二代曲线波变换具有的优良特性,提出一种基于二代曲线波变换的红外弱小目标背景抑制方法.首先利用曲线渡变换对图像进行分解提取图像的多尺度细节特征;然后对分解后的低、高频子带分别采用变分和模糊非线性变换进行处理来调整目标特征的强度,重构子带获得预测的背景图像;最终将其与原图相减得到背景抑制后的图像.实验结果表明,与几种经典方法相比,该方法在主现视觉和客观评价指标两方面均表现出良好的效果.     

SAR/INS组合导航中基于SURF的鲁棒景象匹配算法

在SAR/INS组合导航系统中,由于合成孔径雷达采用正侧视成像工作方式,会引起SAR图像的严重变形,而且获取的SAR图像还可能存在严重的斑点噪声。为了适应SAR图像的几何畸变和高斑点噪声影响,需要提取出的图像特征具有较高的鲁棒性。本文提出了基于SURF的导航用鲁棒景象匹配算法,算法首先针对惯性组合导航的工作特点,对SURF特征匹配进行了改进和优化设计,然后用RANSAC方法过滤掉错误和低精度的匹配点,最后,进行最小二乘精确匹配获取航向和位置偏差信息。通过仿真分析了算法对SAR图像的适应性、抗斑点噪声性能,匹配精度以及实时性,并与基于SIFT特征的景象匹配算法进行了对比。仿真结果表明,所提出算法性能优越,在匹配适应性、鲁棒性、匹配精度及匹配速度方面都优于SIFT算法,可以满足SAR/INS组合导航系统图像匹配修正的高性能要求。     

基于尺度不变特征的眼底图像自动配准与拼接

针对眼底图像对比度低、光照不均匀、不同视场的图像间存在几何畸变等特点,提出了一种基于尺度不变特征的眼底图像自动配准与拼接算法.该算法分别提取同态滤波增强后的待配准眼底图像的尺度不变特征点,并用向量进行描述,确定相邻两图像特征点的匹配关系,在MLESAC算法中使用透视变换模型去除误匹配点对,计算匹配点对之间的变换矩阵,进行图像空间变换,完成配准和拼接.对实际眼底照相机获取的多幅图像配准与拼接结果表明,该算法具有很好的鲁棒性和稳健性,配准精度达到像素级,可以实现眼底图像的高精度自动配准与拼接.