最优匹配小波的构造

小波变换已在信号分析中获得广泛的应用. 如何根据信号的特点选择最佳小波,是小波分析在实际应用中亟待解决的问题. 为了获得信号的最优小波变换,文中提出了一种最优匹配小波的构造方法. 根据信号在尺度空间最大投影原则, 利用满足正则条件的结构化完全重构滤波器组和优化算法, 构造了具有一定消失距的小波. 和已有的方法相比, 所提出方法可以获得直接应用于信号分解的小波滤波器组, 而且设计复杂度低. 文中描述了与超声脉冲信号匹配的匹配小波构造过程, 并给出了所构造的匹配小波结果.     

低复杂度结构化完全重构的两通道滤波器组

在改进多项式分解基础之上提出了设计具有低复杂度结构化完全重构的滤波器组的一种新方法.它利用多项式分解结果的非惟一性,提出了多叉树型结构的启发式搜索方法,由此可以获得低动态范围系数的滤波器组,进而可以用于设计短比特位无乘法完全重构的滤波器组.这种方法可以用于线性相位或低时延滤波器组.实际设计表明该方法是可行且有效的.     

北京地区大气气溶胶的激光雷达观测及反演算法研究

利用微脉冲激光雷达在北京地区的观测,研究两种避开利用高空信号的反演算法。算法一,根据Fernald的反演算法把边界取在混合层中间某处,并结合太阳光度计的观测进行反演。通过激光雷达与同一地点自动气象站的地面观测比较验证了反演结果,表明该方案用于激光雷达的气溶胶消光系数反演是可行的。算法二,由于激光雷达近端处的信号和地面气溶胶消光系数线性相关,从而利用地面气溶胶观测数据反演雷达常数和观测期间气溶胶平均后向散射比,结果与第一种方案一致,表明利用该方法反演是可行的。最后利用这次激光雷达的观测,分析北京地区冬季一次西伯利亚高压过境时的气溶胶演变过程,将激光雷达观测与南郊观测站地面观测进行比较,并验证了激光雷达的反演结果和算法的可靠性。     

基于原子库树状结构划分的诱导式信号稀疏分解

针对以往提出的稀疏分解算法仅从原子库构造方面或分解方式角度对算法进行各种改进且计算复杂度高的问题,提出了一种诱导性塔式分解算法.该算法首先将原子库逐层划分,得到一个树状层次结构的原子库,然后在迭代过程中利用划分所得树状结构有目的、有导向性地指引信号分解方向,从而一劳永逸地加快了信号分解速度,极大地降低了算法的计算复杂度.实验结果表明,与经典的匹配追踪(matching pursuit,MP)算法相比,本文算法在同等稀疏度且逼近误差接近的情况下,计算量大约降低为MP算法的1/40,计算时间降低为MP算法的1/100左右.仿真实验证明了该算法的有效性.     

柔性防护结构对爆炸冲击波衰减作用数值模拟1

为了应对小当量的爆炸物,减小爆炸冲击波对人员的伤害和财物的损害,研究了一种柔性防护结构。根据爆炸相似理论,对爆炸物TNT当量为3 kg的典型目标选择1∶50缩比模型,建立二维仿真简化模型。采用欧拉算法数值模拟圆柱形柔性防护结构对爆炸冲击波的衰减作用,对不同厚度柔性防护结构的防护效果进行对比研究。仿真结果表明,柔性防护结构能有效的减小冲击波超压峰值,增加正压作用时间;得到的柔性防护结构水介质防护层厚度优化值,能很好的满足防护效果与轻量便携的应用背景,对柔性防护结构设计具有参考作用。     

MODIS卫星监测中国东部地区地面颗粒物的样本时间代表性分析

选取2011年中国东部地区428个测站的PM10质量浓度资料, 用Terra和Aqua MODIS AOD产品的时间分布作为指示数据, 检验日、月、季、年时间尺度下, 卫星过境时刻地面PM数据(SATPM)对地面所有时刻数据平均值(ALLPM)的代表性。结果发现, 在东部大部分地区, SATPM与ALLPM的相对误差在±20%以 内, 且Aqua-MODIS代表性更好。此外, 结合两颗卫星的数据, 经拟合订正获得了新的日、年时间尺度上PM10质量浓度数据, 将其与ALLPM的相关系数从0.87和0.83提高到0.90。此检验结果对于检验卫星数据反演 的PM2.5的代表性也有一定指导意义。     

基于最优匹配小波的回波与图像消噪

研究了用于消噪的小波与信号、图像的匹配原则，在采用时域波形逼近与频谱匹配原则的基础上，提出了最优匹配小波的设计方法。首先构造了两种小波滤波器组，其次给出了最佳匹配小波的设计优化算法，最后分别探讨了应用最优匹配小波对超声回波和图像消噪的方法。仿真结果表明，该方法性能优于常规的小波消噪，能较明显提高信号与图像的信噪比。     

爆炸危险品探测存在的问题及对策

本文介绍了当前爆炸危险品探测反恐怖技术存在的问题：爆炸危险品探测技术还不能很好地满足实际需要；探测的爆炸品的范围过小；探测设备操作技术亟待提高。此外，从信号探测理论出发探讨了解决这些问题的措施。     

完全重构的非均匀滤波器组设计

讨论了完全重构的非均匀多通道滤波器组的设计方法,分析了多种条件下的设计问题,针对不同的条件,建立了相应的优化双目标函数,将进化策略和连续二次规划算法相结合,提出了一种混合优化设计方法,可解双目标函数问题,具有收敛性好,计算代价适中等特点.设计结果表明,用混合优化算法可以得到性能良好的非均匀滤波器组.     

一种补偿的扩展KALMAN粒子滤波

设计合适的重要性概率密度函数是粒子滤波中的一个重要问题.首先分析了扩展Kalman滤波器的线性化误差,然后加入调节因子,采用补偿的方法减小线性化误差,并用此方法获取粒子滤波中的重要性概率密度函数,同时该概率密度函数参考了最新的观测量,因此提议分布产生的粒子更能反映系统状态的后验概率分布.实验结果表明新算法的估计性能优于标准粒子滤波和Kalman粒子滤波,与Unscented Patticle Filter相比,新算法降低了计算复杂度.