基于多小波分析的图像消噪方法

针对传统小波消噪效果的局限性,多小波所拥有的对称性、正交性、有限支撑等重要特性弥补了单小波的不足.分析了多小波方法的原理,并将多小波算法用于图像消噪中,研究结果表明,多小波对图像信号的先验知识要求较低,在抑制噪声干扰的同时,能够保留更完整的有用信号.     

鹅去氧胆酸分子裂缝对手性分子的识别性能研究

利用紫外可见光谱差光谱滴定法考察了新型鹅去氧胆酸分子裂缝1~4对D/L氨基酸甲酯的对映选择性识别性能.结果表明,分子裂缝1~4对所考察的氨基酸甲酯均具有识别能力,其对D-氨基酸甲酯的识别优于对L-氨基酸甲酯的识别.受体与底物间的大小、形状匹配,微环境效应等对识别性能均有重要影响.识别作用的主要推动力来自受体与底物之间的互补氢键,受体与底物芳环之间的π-π堆叠作用等非共价键作用力的协同作用.     

基于FDCT的图像消噪算法

由于曲波(Curvelet)变换可以很好的逼近含线奇异的高维函数,近年来日益受到研究人员的普遍关注.传统的数字曲波变换是非正交的、冗余度较高,而本文采用的快速曲波变换(Fast Discrete Curvelet Trans form,FDCT)对物体边缘信息具有最优稀疏表示.通过实验表明,基于FDCT的图像消噪算法可以很好的保持图像边缘,使消噪后的图像获得较好的视觉效果,同时峰值信噪比(PSNR)也得到很大提高.     

部分极化情况下SINR最优极化滤波器特性分析

在白噪声和部分极化散射源情况下,使用矢量分析方法获得了信干噪比(SINR)等式的最优极化解,证明了最优点的唯一性,并分析了最优极化点的分布和最优极化滤波器的通带域.所有最优极化点都位于极化球面上由共轭的信号极化点和交叉的干扰极化点所决定的一段大圆弧上.最优极化滤波器的通带域为一个极化球冠,最优点与极化球冠中心点并不重合,有一定偏差,但始终在球冠上.另外还分别给出了最优极化弧所在的最优极化大圆方程和极化球冠的边圆方程,并举例展示了最优极化弧、最优点及极化球冠的边圆随干扰强度变化的趋势.     

基于小波域非对称广义Gauss分布纹理的SAR图像盲去噪

SAR图像盲去噪对后续图像处理具有重要的意义,结合非对称广义Gauss分布提出了新的Wiener滤波算法.首先广义Gauss分布函数被推广到非对称广义Gauss函数,用来描述SAR图像纹理特征.利用该纹理模型,由最大似然准则估计图像小波域的局部信号方差.实验表明非对称广义Gauss分布盲去噪算法能够有效地滤除斑点噪声同时较好地保持图像纹理信息.     

16QAM-OFDM系统的迭代信道估计

传统的OFDM信道估计器和译码器分开进行,信道估计的可靠性不高.针对16QAM高效调制的OFDM系统,提出了一种基于Turbo译码的迭代信道估计方案.在迭代过程中利用译码器产生的可靠信息来改善信道估计的精度;同时推导了16QAM软去映射、校验比特译码和符号重构算法的数学过程.为了防止由于译码器判决不准造成的误差传播,提出了一种基于门限控制的迭代估计算法.仿真结果表明,该算法可有效改善系统的整体性能.     

一种改进的基于小波去噪HMM非特定人语音识别算法

在HMM算法的基础上引入了小波去噪理论，从而提高了原始语音的信噪比和最终识别率.由于分别对每段语音去噪并进行端点检测，大大降低了运算量，因而减少了训练时间，达到了较好的识别效果.通过与DTW算法的对比，证明了改进的HMM算法在非特定人语音识别中的良好效果.     

基于小波分析的汽轮机振动故障信号的检测

本文利用小波分析技术在故障信号检测中的应用进行了研究，针对消噪阀值的选取，采用了一种基于非线形浮动阀值的汽轮机振动故障信号的消噪与检测方法，检测结果表明，在故障检测前先对故障信号进行消噪。有利于提高汽轮机振动检测的准确性．     

一种具有高抗干扰性能的载波机静噪电路

利用载波导频、载波信号幅度和调频载波的频偏三个参数进行比较选择而组成的静噪电路,其抗干扰力能与一般的静噪电路相比,具有良好的特性,能使载波接收机的接收灵敏度从几十毫伏提高到1mV以下.     

海杂波频谱的多重分形特性分析

本文主要研究海杂波频谱的多重分形特性并分析其影响因素．首先介绍了将多重分形理论引入到海杂波频谱分析中的理论基础，然后，采用X波段与S波段相参雷达实测数据验证海杂波频谱的多重分形特性，并采用多重分形去趋势起伏分析（MF-DFA）法对海杂波频谱进行多重分形特性分析、分析结果表明海杂波频谱是一种受长程相关性和概率分布共同影响的多重分形序列，并且频域多重分形参数广义Hurst指数对海杂波单元与目标单元具有一定的区分能力．此外．通过分析广义Hurst指数的影响因素还发现FFT时所采用的时间序列长度对广义Hurst指数影响相对较大，而FFT点数对其影响相对较小．