基于改进CGHT的光学遥感图像舰船尾迹检测

根据遥感图像舰船目标检测的实时性要求,提出了一种应用改进CGHT算法检测舰船尾迹的方法.通过加入舰船船体的检测结果,改进CGHT算法中种子点的选取方式,以改善尾迹检测的计算复杂度,并将检测重点侧重于舰船船体附近区域,避免尾迹检测的盲目性.实验表明,该算法显著减少了尾迹检测的运行时间,降低了伪尾迹引起的虚警,提高了尾迹定位的准确性.     

超短脉冲在色散光纤中的传输特性

笔者研究了超短激光脉冲在色散光纤中的传输,利用傅里叶变换技术进行了理论分析,并以高斯脉冲为例给出了超短脉冲随时间变化的理论公式。数值计算了不同色散级次下脉冲的时域分布,讨论了光纤不同色散级次对脉冲波形的影响。     

基于新型融合加法器的随机DFT算法设计

针对目前随机运算结构在多级运算的过程中,运算精度损失严重的问题,提出一种全新的融合随机加法运算结构,并通过一种新的数学分析方法:超几何分解来对此结构进行原理分析,证明了这种加法结构比传统加法结构具有更高的运算精度。 采用融合加法器完成了一种随机离散傅里叶变换算法的架构设计,成功将随机运算的多种优点引入到离散傅里叶变换（DFT）处理领域,并在应用中证明了新型融合随机加法器的有效性。      

多边形滤波窗口在傅里叶变换中的应用

针对传统傅里叶变换求包裹相位过程中矩形滤波窗口易产生噪声干扰的问题,设计了多边形和圆形滤波窗口。简述了傅里叶变换的原理,通过MATLAB对试验所得物体变形条纹图分别用矩形、多边形和圆形滤波窗口进行了滤波,并讨论了滤波后图像的信噪比。结果表明,针对不同形状的频谱图,采用最适合频谱形状的多边形滤波窗口得到的包裹相位图,噪声最小,质量更高。     

基于DSP的混沌语音加密

基于语音加密的特殊性,利用可逆二维Arnold变换和改进的Logistic映射进行了混沌加密算法研究,并以TMS320VC5509A为中央处理器提出了语音加密的系统方案,实现了语音的加密和解密.首先介绍了数据加密技术基本原理和方法,然后详细给出了混沌加密系统的软硬件设计方案,并通过DSP芯片实现了混沌语音加密和解密.最后对语音信号进行了模拟仿真和测试,加解密前后的信号和频谱取得了较好的一致性,证实了该混沌语音加密算法的可行性.     

基于源图像分析的动态ICA域灰度图像融合方法

提出一种利用源图像之间的冗余、互补等相关信息的动态ICA域融合方法. 针对ICA变换函数训练以及ICA域融合规则设计对算法适应性、计算量、图像融合效果和人眼视觉系统识别能力等的影响,研究提出充分利用源图像的冗余和互补信息,从源图像中自动选择有代表性的图像块作为训练图像块,实现ICA域变换函数随源图像而动态变化. 将文中方法与N.M 2007方法及双树复小波融合算法作为对比,通过人眼主观感知和客观融合评价参数对融合图像进行对比分析,结果表明,文中方法增强了算法的适应性并降低了计算量,增强了图像融合效果,建立了对场景更全面和精确的表达,可使观察者更有效获得场景信息.      

基于ARFIMA模型的内蒙古农林牧渔业总产值研究

根据1947~2011年内蒙古农林牧渔业总产值的数据,运用时间序列分析对数据进行定量分析.以分数阶差分方法代替传统的整数阶差分方法,最大程度地保留了序列的原始信息;通过分数阶差分使数据平稳,经白噪声检验后,用ARFIMA模型进行模型拟合;根据拟合模型对内蒙古农林牧渔业总产值进行预测,结果显示,模型的拟合结果较准确,误差在可控范围之内.     

基于OMNeT++的无线传感器网络数据压缩仿真设计

利用Haar小波变换进行模拟实验,实现了基于OMNeT++的无线传感器网络数据压缩算法的仿真架构,并对Haar小波数据压缩算法下的无线传感器网络诸参数,如能耗、压缩比和均方差等进行了仿真.仿真结果数据证明了该仿真器对算法仿真的有效性和可靠性.     

基于特征点提取的弯道识别算法研究

针对高速公路弯道处事故率高的特点,研究了一种基于特征点提取的高速公路弯道识别方法,以降低弯道处交通事故发生率。采用Hough变换求出车道线直线方程,根据高速公路的特点建立适当的道路模型,确定对应直线段上的最低点和最高点;分别比较直线段两侧白色像素点的个数判断出曲线道路的弯曲方向,从而进一步确定曲线段上的特征点,同时对车道线候选特征点进行滤波;分段拟合车道线的直线段和曲线段,实现车道线的二维重建。实验表明,能识别不同形状的车道线,具有很高的实时性和准确性,且在不同道路干扰下对连续型分道线和虚线型分道线的检测都有良好的识别效果。     

基于F-范数的变换域通信系统同步参数估计算法

在异步条件下应用特征值分解算法估计变换域通信系统基函数时,分段得到的特征向量存在模糊现象,此时将造成系统接收性能的下降。为了解决此问题,提出了基函数周期序列的同步算法。详细分析估计基函数的特征值分解算法,推导接收数据的采样延时与其自协方差矩阵特征值的关系式,得到同步参数的最大似然估计方法,依据范数的等价性原理,进一步将最大似然估计中的最大特征值求解问题转化为F-范数的求解以降低算法复杂度。仿真结果表明:相比最大特征值算法,采用F-范数的估计算法性能一致,但计算时间明显减少,算法的估计精度与接收信噪比成正比。异步条件下当估计的基函数存在模糊时,系统接收性能在同步之后能得到较好的改善。