改进的脉冲雷达信号加窗DFT频谱校正算法

为了减少加窗效应对基于离散傅里叶变换(DFT)频谱分析的测频算法产生的不良影响,推导了不同K值下,广义余弦类窗函数的频谱及幅度比值法插值校正公式.针对脉冲雷达信号DFT频谱校正问题,提出一种改进的Sinc窗函数.仿真结果表明,通过选择最优插值窗函数,可减少窗口效应并简化插值校正算法;该算法符合基于大点数DFT的脉冲雷达信号数字接收机的实际应用.     

信号类课程教学中连续与离散的类比性

从探索信号类课程中连续和离散两部分内容并行讲授的角度出发,对具有共性和可比性的知识点进行了类比性的解读。涉及时域分析中连续信号和离散序列的内在联系,连续系统和离散系统的卷积分析法,频域分析中基于傅里叶变换与离散时间傅里叶变换的频谱分析法,复频域分析中的基于拉氏变换和z变换的系统函数法,以及从连续性与周期性看傅里叶变换和离散傅里叶变换的本质等方面的内容。简要地给出了课程整合的实践思路。     

利用FFT实现图像的快速高质量旋转变换

提出了一种快速高质量的图像旋转方法，即使用快速傅里叶变换来实现图像的旋转．该方法将旋转分成三步来实现，每一步使用一维的FFT变换对图像进行重采样来实现，将图像旋转中几何位置变换和灰度插值合二为一，不需要另外的插值运算．理论分析和实验结果表明，与以往的算法相比，本算法具有较低计算复杂废和较好的保真度。     

基于DFT频域校正的介质损耗角测量算法

离散傅里叶变换(discrete Fourier transform,DFT)求解容型设备介质损耗角存在较大误差,对引起误差原因的频谱泄漏进行了详细分析和阐述,指出电网频率波动是造成测量介质损耗角不准确的主要因素,其带来的非整周期采样造成信号能量发散,各频率处信号能量相关性不为0.通过加余弦窗函数平滑信号陡度,对DFT相位频谱校正给出了2种不同的方法:加窗插值算法和离散频谱相位差校正法,并通过校正频率偏移量,在频谱峰值最大值处获得信号相位.通过Matlab仿真分析表明,2种算法实现方便,精度高,具有一定的实用性.     

复频谱插值DFT的电力系统 低频振荡信号测量方法

低频振荡是三相电力系统中的一种平衡现象,如何准确、快速地估计振荡信号的参数对于评估和消除低频振荡至关重要.本文提出了一种采用复频谱插值DFT的低频振荡下电力系统动态信号参数估计的方法,该方法利用三相系统的对称特性,通过克拉克变换将电力系统中的三相实信号转换为正交分量形式的复信号,然后对复信号进行离散傅里叶变换,通过复频谱插值方法,利用两个幅度最大的谱线样本来估计各项动态参数.实验仿真结果表明本文方法能在低频振荡的场景下准确高效地实现电网动态参数的估计.     

基于二次傅里叶频谱的运动模糊方向精确检测

针对运动模糊图像的模糊方向检测问题,分析了运动模糊图像的频谱特性,提出基于二次傅里叶频谱的运动模糊方向检测方法.首先,对模糊图像做2次傅里叶变换得到二次傅里叶频谱;其次,对频谱各像素按灰度值大小做排序,取排序第100的像素灰度为阈值使频谱转换为二值图像;最后,过二值图像中心作不同斜率的直线,通过计算所有亮点到直线的距离确定运动模糊方向.实验数据显示,该方法检测运动模糊方向的精度高,且具有较强的抗噪声能力.     

基于Matlab GUI的离散信号谐波分析

通过分析周期信号的傅里叶级数和傅里叶变换的关系,为谐波分析提供理论依据。由于存在频谱泄露和栅栏效应,使用快速傅里叶变换(FFT)进行谐波分析时计算精度不高。为此,本文提出采用频域采样点数等于离散信号长度的离散傅里叶变换(DFT)进行谐波分析,可以有效的减小频谱泄露和栅栏效应带来的影响。通过模拟分析,验证了相比于FFT算法,该算法具有较高的计算精度。最后,基于该算法,使用MATLAB GUI制作了一款具有界面友好且便于数据处理的谐波分析软件,其中包含误差计算模块。利用该软件对多个信号进行谐波分析并计算误差,结果表明,误差的均方差和标准差均较小,由此进一步证实该算法是有效的。     

采用频域滤波的织物疵点检测方法

首先,通过傅里叶变换获得含有疵点的织物频谱图,根据频谱图设计频域滤波器分离正常的纹理信息,保留疵点信息;然后,通过傅里叶逆变换进行灰度图重构,得到去除正常纹理的疵点图像;最后,经过高斯平滑后二值化分割出织物疵点.实验选取5种织物疵点进行验证,结果表明:采用频域滤波的织物疵点检测方法检测效果良好,且检测率达到90%以上.     

时频域分析中几种傅里叶变换的比较

在时频域分析中,傅里叶变换是一种非常重要的工具,尤其是在快速傅里叶算法FFT出现以后,它在信号分析和处理中得到了广泛的应用.从频谱分析的角度,对常见的四种傅里叶变换进行了对比研究,厘清了它们之间的内在联系,以使人们加深对傅里叶变换本质的理解.     

基于DFT频域校正的介质损耗角测量算法

离散傅里叶变换(discrete Fourier transform,DFT)求解容型设备介质损耗角存在较大误差,对引起误差原因的频谱泄漏进行了详细分析和阐述,指出电网频率波动是造成测量介质损耗角不准确的主要因素,其带来的非整周期采样造成信号能量发散,各频率处信号能量相关性不为0。通过加余弦窗函数平滑信号陡度,对DFT相位频谱校正给出了2种不同的方法：加窗插值算法和离散频谱相位差校正法,并通过校正频率偏移量,在频谱峰值最大值处获得信号相位。通过Matlab仿真分析表明,2种算法实现方便,精度高,具有一定的实用性。     

模糊C-均值聚类法在车牌识别系统中的应用

针对车牌识别系统中的图像存在模糊、噪声干扰等问题,利用改进的模糊C-均值聚类算法来提高图像的分割效果.图像经边缘检测后,根据车牌中字符分布的特点,车牌内部存在着较丰富的边缘.由于边缘处灰度值与车牌中其它部分的灰度值不同,可利用灰度值的变化频率,来实现对车牌定位.实验表明该算法在车牌识别系统中是有效的.     

一种基于保留边缘的SAR图像相干斑滤除方法

研究一种能保持边缘的星载ＳＡＲ图像相干斑噪声滤除方法,常规滤波算法在滤除噪声的同时也带来了图像边缘模糊问题,利用多种检测图像边缘算法的有机组合,首先提取出图像边缘,然后将边缘从图像中剔除,对剩下的无边缘噪声图像用改进Ｌｅｅ滤波法进行噪声抑制,再把边缘图像加入,最后得到了能保持边缘的ＳＡＲ图像相干斑滤除图像。用实际数据进行检验,并和常规方法得到的结果比较,验证了本算法的有效性。     

SAR距离-多普勒成像算法中的距离徙动及校正

在SAR距离-多普勒成像算法中，距离徙动会使距离向和方位向发生耦合，成像质量下降.典型的距离徙动校正插值算法有：最近邻插值、牛顿插值、辛格插值等.但以上算法的光滑性和收敛性不好，而三次样条函数具有连续的二阶导数，且可采用分段函数的形式，具有很好的光滑性和收敛性.作者用三次样条函数插值进行距离徙动校正，进行了点目标SAR仿真成像，得到了满意的仿真结果.     

基于统计特性的路面图像光照不均匀校正算法

针对传统的灰度校正方法不能有效地校正全局光照不均匀的路面图像,提出基于统计特性的路面图像光照不均匀校正算法。算法根据路面图像自身的特点,以及正态分布特性,利用图像的均值和方差估计每个子块图像的背景灰度值,然后利用双线性插值的方法构造背景灰度矩阵,最后原图像减去背景灰度即可得到校正后的图像。仿真实验证实,该算法能有效地减少图像的光照不均匀,达到校正图像的目的。     

一种有效的SAR图象典型目标特征提取和识别方法

在合成孔径雷达（SAR）图象中，需要对其中的人工和自然目标进行识别和分类，目标的特征提取是自动目标识别系统中的关键部分．一般图象的特征会采用颜色、纹理、形状等特征量．在SAR图象中，由于存在大量的背景噪声、目标边界模糊等问题，造成以上特征量在分类时往往不能达到很好的分类效果．作者提出了一种典型目标特征提取和分类识别方法、这种方法基于SAR成像的原理，在图象灰度阂值分割后做粗搜索分别提取灰度特征，椭圆矢量特征，以及栅格特征，然后进行SAR图象典型目标的分类识别、实验表明，这种方法效果较好．     

频谱校正插值法综述及在强噪声下的精度比较

插值法是离散频谱校正分析中应用最为广泛、研究最为深入、算法种类最多的一种校正方法,按照采用的谱线类型又可以分为基于幅值谱比值和基于复数谱比值的两种插值法。在实际工程应用中,抗噪声性能是评价一种算法最为重要的指标之一。在回顾国内外插值校正算法的理论研究和发展现状的基础上,简要介绍了各种插值算法的原理和特点。通过仿真考察了各算法的抗噪声性能,重点分析了插值极性错误对目前各种算法的影响。通过分析比较,指出了现有插值法的不足之处和亟待解决的问题,对插值校正算法的发展进行了展望和探讨。     

航空影像的自动无缝镶嵌

利用两幅相邻影像的几何纠正、搜索重叠区域、辐射校正、多尺度插值等技术实现了航空影像的自动无缝镶嵌．镶嵌后影像的重叠区域内纹理和边缘不存在模糊,可以满足一般航空影像处理的要求．根据不同需要可以实现两种几何纠正（利用地形图纠正成正射影像或仅利用左片相对纠正拼缝）．该方法不但适合于航空影像的自动无缝镶嵌,而且也适合于卫星影像的自动无缝镶嵌．     

基于小波双立方插值的Bessel拟合图像复原算法

对模糊图像复原的目的在于对图像进行去模糊、去噪及建立在特征值基础上的矢量化处理,最大限度恢复原图像。本文提出了一种基于小波双立方配比插值的贝塞尔拟合图像边缘特征复原的新算法,在初始图像降质处理基础上通过小波双立方配比插值（Wavelet Bi-cubic）、双三次插值法得到融合样本图像,并在Canny边缘检测基础上提出对拟合边缘特征点的贝塞尔曲线拟合,最后将图像特征轮廓分别进行Delaunay剖分算法的矢量化处理,保留原始灰度色彩复原图像。实验对这三种方法的轮廓复原图像与原始清晰图像进行对比,由具体参数（PSNR、SSIM、FSIM以及运算时间TOC等）说明验证。实验结果表明,经由小波双立方配比插值与贝塞尔拟合得到的轮廓图像复原比双三次插值与贝塞尔拟合得到的轮廓图像复原效果要好,且明显缩短运算时间。     

基于自适应分块MRF模型的SAR图像变化检测研究

现有的SAR图像变化检测算法仅仅考虑图像的单一像素信息,未考虑图像像素间的空间依赖关系,检测结果易受图像噪声的影响,检测精度较低。将马尔可夫随机场模型引入到SAR图像变化检测算法中,极大地提高了检测精度,但是算法计算量很大,效率极低。基于分块马尔可夫随机场模型的SAR图像变化检测算法极大地提高了检测效率,但是检测过程中采用固定尺寸的图像分块方法,未考虑图像的局部细节特征,检测效果不是很理想。论文首先根据图像局部细节特征将图像划分成尺寸变化的子图像块,然后利用基于马尔可夫随机场模型的SAR图像变化检测算法实现变化检测。实验结果表明,论文提出的算法既保持了很高的检测精度,又极大地提高了检测效率。