二元光学及其进展

二元光学作为一门新兴的学科分支正受到人们的广泛关注，本文主要介绍二元光学的基本原理及二元光学元件的设计加工工艺过程，并总结了近十年来二元光学在理论设计、制作工艺和应用等方面进展情况．     

基于JPEG2000低内存低复杂度的图像编码算法

针对JPEG2000内存需求大、计算复杂度高等问题，提出了用提升格式实现的基于行的小波变换方法．以累进方式完成列向的小波变换，可在不影响变换结果的前提下降低对存储容量的需求；同时利用提升格式的特点，进一步节省内存和加快计算速度．针对EBCOT算法3个通道编码、三次扫描操作浪费大量运算时间的情况，应用一次扫描完成3个通道编码操作的算法对其进行改进，不用重复形成上下文，大大减少了运算时间，并保持了JPEG2000的优异性能．     

系统模态参数辨识的小波方法

为研究小波变换在模态分析中的应用，并实验验证该方法的可行性，在小波分析良好的数值特性基础上．建立了基于系统自由响应信号连续小波变换的模态参数辨识方法．采用该方法进行仿真研究，仿真结果与理论值吻合.以悬臂梁为例进行实验研究，实验结果与理论计算结果吻合较好．尤其在阻尼比的识别上，相对误差在l％以下.仿真和实验研究表明，该方法计算简便．对比一般频域模态方法，该方法对模态参数识别更准确．     

任意正交变换下的全相位等效FIR滤波器的构造

为减小正交变换滤波法的计算量并扩大滤波范围，将全相位数字滤波概念推广到任意正交变换．在引入重叠基矩阵的基础上，提出了加窗全相位等效FIR滤波器系数向量的计算通式．严格推导出常用的离散傅里叶变换、离散余弦变换和离散沃尔什变换下的全相位FIR滤波系数的具体表达式．仿真实验表明，全相位滤波可消除截断误差，基于正反变换的N阶全相位滤波结构与长为2N-1的全相位等效FIR滤波器完全等价．     

基于IDCT域的加窗全相位数字滤波器

为了改善直接基于逆离散余弦变换（IDCT）域设计的全相位数字滤波器（APDF）幅频特性，推导了IDCT域加窗APDF的设计公式．IDCT域加窗APDF是一种零相位数字滤波器．滤渡器设计实验表明，与加其他窗函数相比．依据此公式设计的基于IDCT域的加凯塞窗APDF能使滤波器达到更好的幅频特性，在相同频率采样点数的情况下．基于IDCT域设计的加凯塞窗APDF和传统频率采样法设计的FIR低通滤波器的幅频特性相比而言，其通带、阻带更平坦，过滤带更窄．     

基于Radon变换的机场目标检测与定位算法

为了提高影像匹配的可靠性，提出一种实孔径雷达影像中机场目标精确定位的算法．采用模糊处理技术对原始影像进行增强，使得机场目标在影像背景中较为突出，并利用Radon变换检测到机场跑道方向线；基于机场的有关知识，检测到机场跑道的两个端点及宽度；利用得到的机场目标信息对原始实孔径雷达影像进行处理，并用该影像与相同地区的合成孔径雷达基准图进行匹配，得到了满意的效果．     

基于小波包变换的图像融合技术的应用

阐述了基于小波包变换的图像融合算法，并对基于像素的融合规则与基于区域的局部方差融合规则作了论述．在此基础上，发展了一类修正后的局部方差对比的融合规则．通过对一混凝土梁构件内模拟的缺陷进行红外探测并进行图像融合，结果表明：对于探测梁内部缺陷，采用小波包变换的融合算法图像不仅充分结合了融合前图像的信息，边缘信息也更为细腻．另外，小波包分解层数对图像融合效果有着重要的影响．通过对加噪声红外图像的融合算例表明：随着小波包分解层数的递增，融合质量却逐渐下降．当分解层数在1～2层时，融合效果比较理想．     

融合显示红外在线监测系统的研究

图像融合是信息融合领域的一个热点．图像融合的目的是把来自多传感器数据的互补信息合并，形成一幅新的图像，以便更好地增强监视和侦察之类的视觉感知．红外在线监测以远距离、非接触、实时、快速等方式获取设备的运行状态信息，进而及时地排除故障．本文提出了基于融合显示的红外在线监测系统组成方案，描述了图像融合的基本概念、层次以及应用价值；其次，通过分析红外图像与可见光图像融合的特点，并据此给出本实验融合方法的选择原则；最后，讨论了基于小波变换实现图像融合的原理并给出红外热像和可见光图像的融合效果；通过模拟实验，证明了图像融合技术在热故障的准确定位上有很高的实用价值。     

希尔伯特变换在扭振测量中的应用

使用希尔伯特变换,对与轴系相连接的增量编码器所检测到的旋转编码脉冲进行解调处理,在不改变系统组成的基础上,实现旋转机械系统在线监测与故障诊断。研究了一种基于希尔伯特变换的高分辨率扭转振动测量方法及相应的脉冲调制解调,讨论了该方法的工作原理和现实中的具体方法和使用中存在的一些问题。通过试验,证明了使用该方法可以获得轴系扭转振动信号。将希尔伯特变换解调与Labview相结合可以建立扭转振动在线实时监控系统。     

一种基于小波系数方差的语音端点检测方法

首先分析讨论了小波变换的原理,在此基础上提出了一种利用小波系数方差识别含噪语音信号中静音与语音的新算法。算法首先对含噪语音进行小波分解,观察各层小波系数的统计特性,提取它们的方差作为检测特征,从而进行语音端点检测。对该算法进行了仿真实验,并与传统的基于能量与过零率的端点检测算法进行了比较。实验结果表明:该算法在低信噪比条件下也能够有效分割语音。