基于高次模糊函数的SAR图像动目标检测

SAR图象中动目标运动形成的相位误差可描述为有限次幂级数,时频分析将时域信号变换为时频联合域,揭示出信号瞬时频率随时间的变化规律,应用高次模糊函数可估计出动目标信号的相位多项式系数,检测含高次相位误差的动目标,结合逐次消去法,可将其用于检测含高次相位误差的多个动目标.     

辨识数据序列中周期成分的迭代法

回转机械的振动、噪声与误差运动等采样信号中常隐含有周期分量。快速傅立叶变换FFT和周期图法的计算精度受采样长度和采样数的限制,只能辨识与采样间隔有关的基频及其倍频的分量。若采样长度与回转速度不吻合,将会出现伪周期,使主值函数项中提取周期成分后的信号失实。本文提出了一种迭代法,消除了采样间隔对频率辨识的影响。     

基于Fr-AF与改进RIDT的QFM-PRBC伪码估计

针对二次调频-伪码调相(quadratic frequency modulated-pseudo random binary phase code,QFM-PRBC)复合信号伪码估计的难题,提出一种基于分数阶模糊函数(fractional ambiguity function,Fr-AF)和改进的三角窗抗干扰核函数(reduced interference distribution kernel based on the triangular window,RIDT)变换的伪码估计算法.应用平方法解决伪码与信息码相位突变问题,并用累加平均减小平方法带来的噪声影响,利用分数阶模糊函数估计平方累加后信号的最高项和次高项系数,重构信号对接收端信号降阶;采用奇异值分解(singular value decomposition,SVD)对基于三角窗减少干扰的核函数变换加以改进以提取降阶后信号的伪码序列.仿真实验表明了算法的有效性,当累加次数为20且信噪比在-4 dB以上时,伪码可以正确估计.     

高阶SRC-KF SINS对准模型算法

基于SINS初始对准误差参数计算精度要求,利用Gauss-Hermite积分和Gauss-Lagerre积分数值逼近方法,证明了Bayesian最优估计理论的高阶球面径向联合积分数值逼近的五阶SRC-KF算法.通过状态向量坐标变换开展高阶球面径向数值积分逼近计算,根据获得2n2个球面径向采样点,利用高阶矩匹配方法设计采样点权值展开系统状态后验概率密度函数逼近计算,来达到非线性系统状态参数五阶SRC-KF最优估计算法高精度计算目的.采用四元数姿态建模方法构建新型SINS初始对准非线性误差模型,引入Lagrangian乘子算法计算四元数估计加权均值,最后利用SINS粗对准实验数据开展初始对准高阶SRC-KF模型算法仿真验证研究.通过UKF、CKF和五阶SRC-KF算法估计数据比较,五阶SRC-KF算法计算精度较高,数值计算稳定性好,验证了五阶SRC-KF算法的可行性及计算精度优势.     

一种改进的亚像素偏移算法研究

研究了一种改进的亚像素偏移算法,设置正切阈值,根据偏微分的比值和正负确定边缘点的梯度方向,然后在梯度图像中对已确定的单像素宽边缘点进行伪边缘抑制,最后沿其梯度方向进行梯度幅值函数的二次抛物线插值,计算亚像素偏移量。实验结果证明该算法实现速度快,检测精度良好,适用于精度要求不是非常高的情况下的工业自动化在线快速图像测量任务。     

一种分数域二分法 LFM 信号参数估计方法

针对传统基于分数阶傅里叶变换（fractional Fourier transform,FRFT）的线性调频（linear frequency modulated, LFM）信号参数估计方法中估计精度和计算量难以同时满足实际要求的问题,提出一种分数域二分法的 LFM信号参数估计方法。该方法分析量化了变换阶次误差对参数估计误差的影响,利用单分量 LFM信号变换阶次和分数域展宽的关系,通过迭代不断缩小变换阶次的取值范围,获得满足初设阈值的最优阶次,并利用最优阶次和峰值位置对 LFM信号进行参数估计。采用逐次重构消除的方法,可以对强弱混合的多分量 LFM信号进行参数估计。仿真结果表明,在满足信噪比要求的条件下,该方法能够有效地对 LFM信号进行参数估计,可以通过参数估计精度的要求选择不同阈值,与传统方法相比,在参数估计精度相当的情况下大大地减小了计算量。     

基于频域平滑循环周期图法的直接序列扩频信号的参数估计

根据直接序列扩频(DS-SS)信号的传输特点,将其建立为循环平稳模型.利用基于频域平滑的周期图估计了DS-SS信号的码元速率、载波频率、初始时间和初始相位,提高了参数估计精度.在循环谱密度函数的数字实现过程中,用频域平滑后的循环周期图估计循环谱密度函数,推导了在有限数据条件下循环谱的对称式周期图估计和频域平滑对称式周期图估计的方差表达式,分析了经过频域平滑后的DS-SS信号参数估计方差和估计精度.最后,仿真实验验证了算法的有效性.     

基于FrFT的最优平滑伪Wigner—Ville分布

分数阶傅里叶变换具有旋转性、时移特性、频移特性等重要数学性质,将其结合广义时频带宽积准则,可设计出平滑伪Wigner — Ville分布(SPWVD)的最优时域窗函数,该窗函数能根据实际处理信号自适应地变化,从而提高SPWVD的精度.为了验证所设计窗函数的有效性,本文使用调频信号进行测试,仿真结果显示,该窗函数能有效提高传统SPWVD的精度.     

两点边值问题的五次元有限体积法

构造了求解两点边值问题的一种五次元Hermite型有限体积元法:试探函数空间取为五次有限元空间,其中的函数完全由节点上的函数值、一阶导数值和二阶导数值决定;检验函数空间取为相应于对偶剖分的分段二次函数空间.证明了误差的最优H1模收敛阶和L2模收敛阶估计,并给出了内部单元端点和中点的超收敛性结果.数值实验结果验证了方法的有效性.     

采样级数对平稳过程的逼近

平稳过程香农采样定理是随机信号处理的基石.但其中的sinc函数处理是一项繁琐的工作.为解决这一问题,用sinc函数Taylor展式的有限和对其进行逼近,并对变动后的采样级数进行误差分析显得十分重要.文章得到了变动后的采样级数均方收敛的条件,并计算出了整体的截断均方误差上界估计.     

一种基于改进替代数据法的图形化混沌判据

替代数据法是非线性系统分析的一种有效方法. 该方法不能直接判断信号是否处于混沌状态,而是基于排除法思路,提高混沌识别的置信度. 文中引入一种针对类周期信号混沌识别的伪周期替代数据法,在数值实验中发现了该算法的3个缺陷:一是相空间重构在实际信号分析中效果不佳;二是替代数据直线化;三是检验统计量容错性较差. 针对这些问题分别提出了改进方法. 使用改进算法对不同类别信号（包括由Logistic模型产生的周期信号和混沌信号以及其它典型混沌信号等）进行数据实验. 发现所有混沌信号在各噪声半径下的复杂度都呈线性增长趋势;而周期信号在噪声半径小于0.1时,复杂度的取值保持平稳,噪声半径大于0.1时,复杂度取值开始单调增长. 对数据实验的结果分析表明:在各噪声半径下复杂度的线性增长趋势是混沌信号的共同特征,可作为一种有效的图形化混沌判据.     

Research of multi-channel impulse noise detection algorithms based on template

Attenuating the undesired audio noise generated by impulse noise,such as shot and scream of brakes,is specially useful for real-time audio recording of TV or broadcasting live report.On the basis of impulse noise detection algorithms based on template,this paper improves the method of establishing the template by using multiple microphones to pick up noise corrupted signals and impulse noises in the environment.The universal of thresholds is found and a detection algorithm with slope as the characteristic is proposed by comparing a variety of feature extraction algorithms.The proposed algorithm gets a significant improvement in testing speed and accuracy,which means it is suitable for real-time processing of audio signals.     

新颖的平均传输参考型超宽带相关接收机的研究

基于超宽带（UWB）通信在多个比特数据传输中信道基本不变的特点，提出一种平均传输参考型UWB相关接收机．发送端的每一帧数据由头部几个参考信号和多个调制数据信号组成，接收机采用这几个参考信号接收波形的累加平均作为相关模板来解调随后的数据信号，由于提高了相关模板的信噪比，从而改善了接收机的误码率性能，同时结构较为简单，便于实现．理论分析和IEEE多径信道模型的仿真表明：该接收机的比特误码率明显优于传统自相关接收机，在10^-2误码率时约有2dB的信噪比增益．     

一种基于正交脉冲调制的IR-UWB同步算法

超宽带信号的快速同步捕获是UWB系统实现的一个重大挑战.提出了一种基于修正Hermite多项式脉冲的同步捕获方法,脉冲信号选用零阶和一阶修正Hermite多项式,2种脉冲信号按特殊顺序作为超宽带脉冲信号,同时与滑动相关结合.该算法不需要在本地生成模板,只需进行接收信号与其自身延迟之间的相关运算.其中低阶的修正Hermite多项式的正交性使算法得到更精确的同步参数.理论分析及仿真实验结果表明,该算法实现了预期的性能优化.     

基于时域伪谱法的二维光子带隙结构的能带研究

根据Bloth定理推导了伪周期电磁场的麦克斯韦方程,采用时域伪谱(PSTD)法分析二维光子带隙结构(PBG)的能带,对空间的微分进行付里叶变换离散而不作差分近似离散,使空域变换成伪谱域.计算结果与平面波展开法的结论相一致.分析了不同截面形状在不同的典型点阵结构中的物理特性.     

基于双谱的模糊聚类滚动轴承故障诊断

为了能准确可靠地判别出机械设备中滚动轴承的故障类型,基于双谱能表征随机信号偏离高斯噪声程度的特性,提出一种模糊聚类的滚动轴承故障诊断方法。基于滚动轴承运行过程中监测到的振动信号包含高斯噪声且具有非高斯、非线性特点,该方法在分析高阶谱理论的基础上,对双谱估计特征值进行阈值化处理,构成二值特征图并构造模板,通过测试样本与目标模板之间距离大小来进行不同类别的判断,实现对滚动轴承故障的诊断。经实例验证,该方法有效实现了对滚动轴承故障的分类判别,并提高了判别的可靠性和准确性。     

基于ARMA模型的振动信号建模与预测

振动信号是反映系统故障的重要信息,预测振动信号的趋势是系统状态监测与故障诊断中的一个重要内容。本文提出了一种采用时间序列模型来分析和预测非线性随机振动信号的方法,建立了描述振动信号的数学模型。首先将现场测得的非平稳振动信号转化成标准正态平稳时间序列,然后利用这些参考信号建立时间序列模型,并采用非线性最小二乘法进行模型参数估计,最后利用该模型对信号进行预测。应用结果表明该模型能够很好地拟合振动信号时间序列,并取得了一定的预测精度,可以达到预测要求。     

数字化人体心率检测仪的设计

文章介绍了一种基于人体脉搏信号特征的数字化人体模型心率检测仪的设计.该仪器采用反射式红外传感器获取脉搏信号,以uPSD3234单片机为主控芯片,对红外信号进行A/D转换,采样数据经低通滤波,数字微分后,选择适于脉搏微分波形的模板进行匹配滤波处理,实现了对脉搏波的检测,并使用了一种中值算法来提取有效的脉搏时间间隔,从而获得精确的心率值.实验表明:检测仪的设计和数据处理方法是可行的.     

基于模板匹配的图像配准算法

在研究传统图像匹配方法和分色理论的基础上，提出了基于模板匹配的图像配准算法．在将标准图像和待测图像分别分色的基础上，采用序贯相似性检测算法对各色灰度图像分别进行模板匹配，并根据匹配数据，对图像进行平移、缩放及旋转操作，使两幅图像能够在空间上配准．实验表明，算法的效率和精度与采集设备的分辨率、模板选取以及匹配区域大小等因素有关，与传统图像配准算法相比，效率和精度分别提高了30％和35％以上，不仅满足了彩色精密印刷品质量检测的要求，而且还可应用于其他图像快速配准的过程中．     

A template of rat brain based on fMRI T_2~* imaging

Thedevelopmentofnoninvasivefunctionalneu roimagingmethodshasmadeitpossibletoinvestigatelarge scaleactivationpatternsofbrain.FMRI,arep resentativeinhemodynamictechniques,hasbeen usedextensivelyinthestudiesofthephysiology,pathologyandpsychologyofbrains[1—3],foritslessinvasiveproperty,superiorresolution,andlowercost comparedtoPETtechniques.Itisimportanttopointoutthatcommonimage analysissoftwaressuchasstatisticalparametricmap ping(SPM),analysesoffunctionalneuroimages(AFNI),createdatabydoinga…