基于小波域维纳滤波的图像复原算法优化

作为图像复原中一个非常重要的环节,图像去噪是为了取得一个视觉上的高质量图像.通常对小波域维纳滤波的研究都是在图像为零均值的情况下研究,但在现实情况中图像一般不为零均值,于是该文考虑了图像不是零均值的情况,并对局部期望的均方误差参数进行改进,形成参数LSI.通过比较原参数和LSI,根据它们中较小的数进行阈值化处理,选择小波系数,最后进行图像去噪.仿真结果表明,改进后的滤波器对于图像有一个更高的峰值信噪比,有效地改善了小波域维纳滤波算法的性能.     

黄土塬、沙漠地区地震勘探技术研究

巨厚的黄土疏松干燥,沉积松散、弹性较差、潜水面较深,地震波能量吸收衰减严重。地震激发条件差,浅表层干扰严重,地震施工条件困难等原因造成了该类型地区信噪比低静校正困难,为改善野外采集资料品质,首先, 对黄土源地区的表层和地下地震地质条件以及干扰波特征进行了分析; 然后, 在改善激发条件方面进行了激发方式、激发岩性等实验,选取最优的激发方式获得高品质,高信噪比地震资料。     

基于密集连接机制的无线信号调制识别

为提高复杂信道环境下无线通信系统对调制信号的检测识别能力,以及针对当前调制识别方法存在的模型复杂、计算量大、输入数据特征不完备等问题。提出一种改进的深度学习算法模型,对真实无线环境下的9种常见调制信号进行识别研究。该算法通过对原始的同相正交(in-phase quadrature, IQ)数据进行幅度相位计算,以此增加模型输入数据的特征信息,采用改进的密集神经网络(dense neural network, DenseNet)对常见调制信号进行识别分类。实验结果表明：在相同的训练数据样本中,相比其他深度学习调制识别算法,改进算法性能最优。在信噪比为0时,DenseNet平均识别率达到84.6%。改进的IQ输入数据明显提高了无线信号的检测识别率,在信噪比为-10 dB和-5 dB时,调制信号的识别率提高了10%。     

改进的MUSIC算法用于雷达海上目标检测

海杂波的存在严重影响了雷达检测海上目标的性能,海杂波的建模与抑制方法是其研究的重要方面。首先介绍了高频雷达海杂波的产生机理,然后建立海杂波的信号模型。在信号模型的基础上,研究抑制海杂波以及提取目标信号的方法,主要研究对比了SVD和MUSIC方法。利用海杂波信号模型产生满足条件的模拟杂波以及目标信号,仿真出抑制海杂波以及提取目标信号的过程,仿真结果可以验证方法的有效性。     

基于Dropout改进的SRGAN网络DrSRGAN

超分辨率作为一种经典的视觉任务,在多个领域有着广泛的应用。随着深度学习中无监督学习的发展,以及生成对抗网络(generative adversarial network, GAN)的提出,超分辨率技术又得到了进一步的提高,但是相关网络仍旧存在过拟合、泛化性弱等诸多问题。以超分辨率生成对抗网络(super-resolution generative adversarial network, SRGAN)为基础,受研究Dropout在经典超分辨率网络中影响的相关论文启发,在SRGAN中加入Dropout层并研究其对生成图像质量的影响,采用峰值信噪比(peak signal to noise ratio, PSNR)和结构相似性(structural similarity, SSIM)评估图像质量。实验结果表明在合适的Dropout参数下,网络重建图像具有更好的视觉效果,PSNR能够达到0.4左右的提升同时SSIM也有提高,从训练过程中不同迭代次数生成图像的比较发现改进后网络缓解了训练不稳定问题。将Dropout层加入超分辨率网络不同于以往的方法,为改进此类网络提供了一个新的思路。     

电力系统谐波测试仪的设计与实现

设计了一种以 AT89C51为控制核心、TMS320VC5402为数据处理芯片的便携式电力系统谐波测试仪, 详细描述了该仪表的工作原理和软、 硬件设计思想.     

浮点DSP实现自适应滤波的研究

自适应滤波是信号处理的重要技术 .在介绍自适应滤波基本原理的基础上 ,给出了基于TMS32 0C32浮点数字信号处理器 (DSP)实现自适应FIR滤波器的方法     

基于压缩感知的线性调频雷达成像

在经典的压缩感知理论中,最常用的测量矩阵是高斯随机矩阵和伯努利随机矩阵,它们具有最优的约束等容性质(R IP).与其他测量矩阵相比,精确重建同样的稀疏信号所需的采样数最少。然而完全的随机性导致它们在具体工程应用中受到限制,同时大大增加了重建算法的时间和空间复杂度。基于统计约束等容性质(StR IP)和确定性测量矩阵理论提出一种基于线性调频信号的压缩感知雷达成像方法,利用雷达发射的线性调频信号来构造测量矩阵,并用仿真实验证明了利用该测量矩阵可以很好地实现稀疏信号的重建。     

移动终端定位参数联合估计方法的研究

利用天线阵列对同一信源信号经过多径传输到达终端的时间时延、角度和强度进行了联合估计。首先利用训练序列估计信道特性 ,之后利用 2 D- ESPRIT算法及矩阵对角化等处理手段对多径信号的时延和角度进行了有效的估计。仿真结果证明了方法的有效性。角度和时延的联合估计在未来移动通信网络中移动终端的定位等方面均具有很好的应用前景。     

物流服务外包市场化运作与管理研究综述

物流服务外包是第三方专业物流发展的基本形式,是物流产业组织理论研究的重要内容.本文从物流服务外包概述、物流服务外包的市场化运作和物流服务外包的协调管理三个方面综合分析了目前的研究文献,重点是分析总结从物流服务外包市场的信息不对称的角度研究物流服务外包供应商与用户之间企业关系的成果,包括物流服务外包合约签订前的信息不对称导致的信号传递和信息甄别模型,签订后信息不对称导致的委托代理模型特别是多任务激励合约设计等,指出了一些可供深入开展的研究方向.