一种减少算术傅立叶变换采样点的方法

算术傅立叶变换是为了克服快速傅立叶变换的缺陷而在 1988年被提出的计算傅立叶系数的有效方法 .它的优点是不需要复数乘法 ,并且适合于作并行处理 ;但采样点过多是它的很大缺陷 .此文提出的一种方法 ,通过对采样点进行归类 ,重新划分 ,不但减少了采样点 ,而且精度状况良好 ,是对算术傅立叶变换的一次有效改进     

变系数KdV方程的相似解

利用Lie点变换群分析方法，获得了变系数KdV方程的相似解。     

基于小波变换极大模算法的数字水印技术

提出一种新颖的在小波变换极大模域中嵌入的基于多尺度边缘的数字水印方法。利用小波变换极大模表示的几乎完全重构和奇异性刻画等优点来得到图像的一种稀疏表示,其中系数较大点表示了图像之中的感知重要的结构性边缘。因此,给定一幅图像,首先计算其二进小波变换,它的两个部分分别和该点处梯度向量成比例,则可以得到该点处的模和幅角信息,通过沿幅角给定的方向寻找模值的局部极大值来得到图像的多尺度边缘。通过取阀值和选择正Lipschitz指数的点来选取嵌入位置,将视觉可识别的图形冗余地嵌入到多尺度边缘中而保留幅角信息不变,经过逆小波极大模变换就可得到嵌入了水印信息的图像。实验结果表明该方法具有较高的保真度和极强的抗有损压缩的能力。     

应用小波变换的光纤陀螺动态寻北

针对中、低精度光纤陀螺寻北工程应用存在的速度慢、精度不高问题,提出了一种基于小波变换的快速动态寻北算法。该方法在水平条件下,通过引入低速连续转动,将静态测量问题转化为动态测量问题,并通过小波变换滤波处理,较好地抑制了光纤陀螺信号中的高频测量噪声,保留了陀螺输出信号中的有用信息,从而减少了光纤陀螺低频随机漂移误差的影响,最终能够快速、高精度地确定地理北向。实验结果表明,相同条件下该算法能有效缩短寻北时间,减少重复寻北误差,有效提高定向精度,具有较好的理论研究价值和工程实用前景。     

基于小波变换和相模变换的电力电缆故障测距

通过将小波变换与相模变换理论相结合,提出了电力电缆故障测距的方法,采用新的相模变换不仅可避免传统行波方法中存在受故障起始角影响的问题,而且单一模量能够反映所有故障类型．仿真结果表明,该方法有很高的测距精度,是可行的．     

一种基于分数余弦变换的数字图像水印算法

提出了一种基于分数余弦变换的数字图像水印算法.将原始图像分块并利用人类视觉系统的掩蔽效应将图像块分类,选择变换域中幅值较大的系数自适应地修正嵌入强度,以嵌入二值水印图像.实验结粜表明该算法能有效地保持图像的质量,并且对常见的图像处理如噪声叠加、JPFG压缩、均值滤波、图像缩放和图像裁剪等比余弦变换域中修改低频系数的水印算法具有更强的鲁棒性.     

孤岛检测中复小波变换与实小波变换的对比

孤岛检测是分布式光伏并网发电中的重要问题.为此,研究复小波变换和实小波变换在孤岛检测中的应用,提取并分析公共耦合点电压小波变换系数的幅值和相位的对比关系,以判断孤岛是否发生.仿真结果表明:基于复小波变换的孤岛检测可解决实小波方法特征信号分层繁琐和阈值选取过程复杂的问题.     

采用双树复小波和混合概率模型的光学相干层析图像去噪

为了去除光学相干层析图像中的斑点噪声,提出了基于双树复小波变换的混合概率模型ProbShrink算法. 针对原始光学相干层析图像中信号和噪声的分布特点,在微观层面引入了混合概率模型：将OCT图像取对数后进行双树复小波变换,对于层状边缘中与边缘点“方向一致”的小波系数,采用广义高斯模型描述;对于其他小波系数,则采用高斯模型进行描述. 而后采用改进的ProbShrink算法进行去噪. 实验结果表明,该算法在大幅提升信噪比的情况下保持边缘锐度的相对稳定,优于传统的基于小波变换的去噪方法.     

基于小波变换和小波神经网络的3D遮挡人脸识别方法

提出一种基于小波变换和小波神经网络的3D遮挡人脸识别方法.首先,对待检测人脸的深度图像进行小波变换,计算各层小波变换系数与数据库中平均人脸深度图像的小波变换系数之间的距离,通过阈值分割得到遮挡区域的二值掩膜,进而得到人脸的遮挡区域;然后,对非遮挡区域提取小波变换系数,构建小波神经网络分类器,依据小波网络的人脸空间距离进行3D遮挡人脸识别.仿真实验表明,该文方法对3D人脸的有意遮挡和无意遮挡的鲁棒性强、识别性能好.     

基于小波变换的图像去噪技术

利用小波变换中的不同尺度特性对确定信号具有的"集中"能力,提出了基于小波变换的去噪方法。通过在不同尺度上选取适当的阈值,对大于和小于该阈值的小波系数进行相应的处理,其目的是尽量去除由噪声产生的影响,最后由处理后的小波系数对信号进行重构,以得到去噪后的信号。     

SIFT特征匹配无人飞艇多光谱影像拼接

无人飞艇抗风能力弱、稳定性差且不符合航摄规范,采用传统方法对其所获取的影像进行拼接往往达不到较高的精度. 为此,该文提出一种基于尺度不变的特征变换进行多光谱遥感影像特征匹配的拼接. 将多光谱信息引入SIFT特征向量集,采用BBF(best-bin-first)算法和随机抽样一致性方法进行粗、精匹配处理和误差剔除,以SIFT特征匹配计算的最优变换矩阵实现光谱影像拼接. 对无人飞艇获取的多光谱影像拼接实验结果表明,所提出的方法能获取大量匹配特征点,且影像间的变换矩阵稳健,光谱影像拼接精度和效果能满足判读解译的需求.     

基于引导滤波和NSST的工业CT图像边缘检测

针对传统边缘检测算法不能准确检测有噪工业CT图像边缘的问题,提出一种鲁棒性好、能有效保持细小边缘的边缘检测算法.用引导滤波取代高斯滤波作为边缘检测的预处理,避免Canny算法对边缘的损坏,得到初步检测结果.在此基础上采用非下采样Shearlet变换分解图像,提取包含图像边缘细节信息的各尺度不同方向的高频系数.对每个方向的系数进行模极大值检测,并结合不同分解程度下边缘像素处的系数关系进一步调整模极大值,低频置零并通过反变换得到高频边缘检测结果.将初步检测结果与高频检测结果进行融合,经数学形态学处理得到最终边缘检测图像.实验对比了Canny算子以及近年来提出的同类边缘检测算法的结果,所提算法表现出更好的边缘保持特性,检测的完整性和准确性更高,品质因数比实验中的其他算法平均高出12%,边缘检测效果优越,为工业CT无损检测系统提供了更好的边缘检测方案.     

具有间断系数的周期复合边值问题

应用周期延拓、保形变换等方法将具有间断系数的周期复合边值问题转化为复合边值问题,同时给出解的一般表达式.     

基于小波系数方向特性的图像融合新算法

介绍了图像的提升方案小波变换蓑统计了图像经小波变换后各高频子带系数的方向区域特性,据此提出了一种新的基于小波系数方向特性的图像融合方法．对于低频子带的每个系数,采用加权平均的融合规则确定低频融合系数;对于各高频子带的每个系数,根据其所在子带的方向特征,采用方向特性的融合规则确定高频融合系数．本文对多幅图像进行了融合仿真实验,并用信息熵和平均梯度对融合结果进行了客观的评价．实验结果表明,基于小波系数方向特性的图像融合算法要优于传统的融合算法,具有一定的实用性．     

新升本高等师范院校转型问题探析

新升本高等师范院校转型包括两重含义:在学校定位上,从师范院校向综合性高校转变;在发展方式上,从侧重外延扩张向注重内涵发展转变。转型是对教师教育改革的主动回应;是高等教育布局区域平衡及地方经济社会发展的需要;是学校培育核心能力,实质性提升办学层次的需要。为顺利完成转型,新升本高等师范院校应加大文化建设力度,走融入地方与特色强校之路,全面提升科研、教学与管理水平。     

Simulink自带永磁同步电动机模型矢量坐标变换分析与国产化改造

分析了Simulink自带永磁同步电动机模型的内部结构与矢量坐标变换关系,给出其对应的模型.提出对自带PMSM模型进行国产化改造方法,建立磁场定向SVPWM双闭环仿真系统,对比仿真证明了改造方法的正确性.     

自动图像拼接中的一种特征提取和匹配方法

在比较目前特征提取和匹配的几种方法比较的基础上,提出了一种基于改进特征提取和匹配的拼接方法,使得图像拼接的质量和速度得到提高。该算法首先利用改进的尺度不变特征变换（scale invariant feature transform,SIFT）特征提取方法获得图像特征点,其次利用近似最近邻匹配进行特征匹配并引入随机抽样一致性（random sample consensus,RANSAC）算法去除误匹配对,最后根据匹配的特征点对得到图像间的变换参数进行拼接和融合。该算法具有很强的鲁棒性,允许图像有缩放变换、旋转变换,不受图像噪声、色差的影响。经实验证明,该方法可实现高质量快速的拼接系统。     

分布反馈激光器的耦合系数

本文在文献[6]的基础上用特征矩阵法分析并计算了分布反馈激光器中周期性结构TE模的耦合系数.给出了作为薄膜周期性皱阶形状、皱阶高度以及薄膜厚度函数的简明解析式.对矩形、正弦形、对称三角形和锯齿形四种典型皱阶进行了计算,证明所推导的公式具有较高的精确度.     

一种数字式带通滤波器的级联设计法

以一模拟带通滤波器为基础,通过双线性变换获得了一种ⅡR数字带通滤波器,导出了该滤波器系数与其中心频率及带宽的数学关系式.以此滤波器为原型滤波器,文中给出了一种IR数字带通滤波器的级联设计法.根据设计指标,可用文中给出的设计公式求出IR级联数字带通滤波器中原型滤波器的级数和带宽,从而最终确定IR级联数字带通滤波器.该滤波器具有系数少、结构简单、设计快等优点,很适合于数字带通滤波器的DSP实现.     

采用孤立点检测的欠定混合矩阵盲辨识

研究欠定盲源分离中的混合矩阵估计问题,针对多源时频点对混合矩阵估计的影响,提取时频域单源点用于混合矩阵估计,给出一种时频单源点检测方法. 针对时频单源点中孤立点对混合矩阵估计的影响,剔除单源点中的孤立点进一步提高混合矩阵的估计精度,应用减法聚类方法对剔除孤立点后的时频单源点进行聚类,实现了源信号数目和混合矩阵的同时估计. 语音信号的仿真实验表明,与其他两种基于时频单源点的欠定混合矩阵估计算法相比,所提出的算法具有更高的估计精度和更好的鲁棒性.