Hilbert-Huang 变换在爆破震动信号分析中的应用

介绍了Hilbert-Huang变换(HHT)法的原理、内容和优越性, 并用仿真信号进行实例分析, 以验证其关键技术经验模态分解(EMD)的高效性、自适应性, 以及其时频图能定量地描述时间与瞬时频率的关系. 用HHT法对爆破震动信号进行分析与处理. 研究结果表明: EMD能很好地按不同的时间尺度对信号进行分解, 分解后的固有模态函数能反映信号本身所固有的特性;能将Hilbert能量谱中的信号能量清晰地表示在时间-频率-能量的分布图上;HHT法能有效地提取爆破震动信号的时频特征;HHT法比小波分析更具适应性, 为爆破震动信号的分析与处理提供了新的研究思路与方向.     

同调谐振子广义Gazeau-Klauder相干态

利用Kimani-Daoud方法构造了同调振子的广义Gazeau-Klauder相干态,并对GK相干态的完备性以及由其构成的Hilbert空间进行了讨论.     

信号的多相表示与M-带小波变换

指出了多通道滤波器组问题与M-带小波变换具有密切的联系,是M-带小波应用的基础.从M-带小波应用的角度出发,研究了信号的多路复用及多相表示方法,以及时、频空间中M-带小波变换系统的系统函数及输出输入信号的分析及综合算法,并在数学上建立了多路复用技术中多相型数字信号网络与M-带小波滤波器的构造方法.     

基于离散余弦变换的数字水印算法

在图像离散余弦变换重要系数的幅度成分中加入水印并利用相关监测器进行监测,以实现对多媒体数字产品的版权保护.实验证明,该算法对通常的图像处理,如剪切、噪声干扰、几何旋转等都具有一定的鲁棒性和不可见性.     

一种基于小波变换的语音增强新方法

根据随机噪声的小波变换系数在不同尺度上的传递特性和噪声信号奇异性与小波模极大值的关系，提出用一个随尺度变化的软阈值来抑制带噪语音信号在不同尺度上的噪声小波系数的语音增强方法．实验结果表明：该方法既能减小语音畸变，又能有效地去除噪声，具有较好的语音增强效果．     

基于模糊熵和均值量化的盲文水印方案

提出了一种新的DCT域盲文水印算法，该算法应用模糊熵测度选择边缘特征显著的子块作为嵌入子块，然后应用均值量化来增强嵌入水印的鲁棒性．实验结果表明，嵌入水印后的图像具有很好的不可见性，同时对常见的信号处理和噪声干扰具有良好的鲁棒性．     

小波变换在医学图像压缩中的应用研究

分析了数据压缩的必要性，说明了利用小波分解和重构进行数据压缩的理论依据和方法，并利用Matlab软件对图像进行分解与重构，实现了对图像的压缩，对不同闽值下采用不同小波压缩的结果进行了比较和讨论。     

摔跤训练器主体与模拟人连接机构的分析与改进

阐述了摔跤训练器的基本机构,利用齐次坐标变换建立了摔跤训练器主体机构与模拟人连结部分的运动关系;根据理论推导的结果,分析了此机构的特点,提出了改进方案。该方案克服了训练器在滚桥动作中的一些不足之处。     

基于上下文敏感度的动态图像目标识别

针对机载实时系统获取的图像序列既不满足背景固定又没有目标、背景的高灰度比,而且常规方法处理这些图像存在局限性,提出了基于上下文敏感度的运动图像目标识别算法.首先,对标准Hough变换(HT)算法进行改进,即沿着某一方向做HT,如果线段长度或已识别的目标点数加上剩余线段长度小于阈值,则停止此方向的扫描,这种变换克服了标准HT以图像边界点为扫描边界的缺点.其次,在静态图像识别的基础上,定义了图像识别的置信度,对运动图像前后帧的关系进行了量化,据此实现了对目标的识别.实验结果表明,与标准HT相比,改进的算法不仅具有很强的稳定性和高抗干扰能力,识别准确性高,而且处理速度是标准HT的3～5倍.     

域变换结合参数估计干扰对消的智能天线算法

系统中的多址干扰是影响系统性能的主要因素，提出了一种新的域变换结合参数估计抗多 址干扰的算法。同文献[1]中的方法相比，在具有相似的误码率性能的基础上，具有更快的收敛性能。