一种基于小波变换的线性调频信号检测方法

线性调频信号(LFM)是一类应用广泛的非平稳信号.通过选取高斯线调频小波作为基函数,研究了线性调频信号的小波变换及基于小波-Radon变换的线性调频信号检测的基本方法.针对多分量LFM信号检测问题,在结合“C lean”技术的基础上,提出了基于小波-Radon变换的多分量LFM信号检测与参数估计的算法.计算机仿真实验结果验证了该算法的有效性.     

一种新的HBT小信号模型参数提取方法

提出了一种改进了的HBT小信号参数提取的方法．在这种方法中以HBT的T型等效电路为基础，以测量HBT的S参数为依据，通过拟合数条曲线，所有等效电路的元素都可以通过解析的方法提取出来，不需要再进行数字优化。另外，还提供了一种提取HBT在低频下的总时延因子的新方法，这种方法不仅简洁，而且能够提高参数的精确度。最后经过验证，证明本方法是一种相当可取的提取HBT小信号等效电路参数的方法。     

多分量线性调频信号的检测与参数估计

本文采用基于分数阶傅立叶变换单分量LFM信号检测和参数估计的两种方法,拟牛顿迭代法和预判法法相结合的方法,对多分量LFM信号进行检测和参数估计,通过仿真结果显示,该方法具有较好的效果。由于LFM信号在很多领域的广泛应用,所以对于多分量LFM信号的检测与参数估计具有广泛应用前景。     

多分量线性调频信号的检测与参数估计

采用基于分数阶傅立叶变换单分量LFM信号检测和参数估计的两种方法——拟牛顿迭代法和预判法相结合的方法,对多分量LFM信号进行检测和参数估计,通过仿真结果显示,该方法具有较好的效果.LFM信号在各个领域广泛应用,所以对于多分量LFM信号的检测与参数估计具有广泛应用前景.     

线性调频信号的调频斜率估计方法

提出了一种基于分数阶傅里叶变换（fractional fourier transform,FRFT)估计线性调频信号（lmear FM,LFM)的参数的方法。该方法通过计算LFM的PRFT，然后用匹配滤波的方法确定LFM在时频域内正交投影位置，从而得到LFM的调频斜率。     

一种分数傅里叶域线性调频信号高精度码同步方法

针对传统同步方法只能采用提高采样频率来提高同步精度的局限,提出一种分数傅里叶域高精度同步方法.该方法使用线性调频信号(Chirp信号)替代多比特余弦载波同步信号,在接收端同步信号经分数傅里叶变换后判决峰值位置,再与理论峰值位置作比较得出同步位置.通过分析影响Chirp信号分数傅里叶域峰值幅度的参数,发现峰值幅度随着同步码片数的增加而增加,从而提高了同步的精度.与传统的同步方法相比.该方法在采样率相同的条件下能获得更高的同步精度.仿真结果表明,当同步码为7、11 b,信噪比为2、4 dB以上时,该方法同步精度高于传统方法,并且精度迅速提高.     

一种多分量线性调频信号参数估计方法

为解决目前传统方法在低信噪比时对多分量线性调频信号参数估计不理想的问题,提出一种新的参数估计算法.该算法将分数阶傅里叶变换和小波变换很好地结合起来,对经过分数阶傅里叶变换后的信号用小波进行滤波,并最终估计信号参数.仿真结果验证了该算法的有效性,可适用于低信噪比环境.     

一种足球机器人场地白线的提取方法

基于折反射原理的全景视觉系统,由于能获得大范围视野的环境信息、因其高实时性和高性价比而被广泛应用在视频监控、视频会议和足球机器人等领域。但是,该系统采用的凸面反射镜,由于存在对场景的压缩而使得实际场景中的一些规则物体(比如直线)的成像存在很大的变形,给提取这些特征带来了困难。而足球机器人比赛场景中的白色标志线是不可多得的参考信息,如果能快速准确地提取出全部或部分白色标志线信息,将给机器人的决策系统提供很大的帮助,从而提高机器人的整体性能。以足球机器人比赛环境为背景,将场地白色标志线的边缘像素点转化到:实际距离和图像像素距离成线性变换关系的图像空间,利用一种结合数字罗盘航向角度信息的Hough变换方法提取场地白色标志线信息。试验证明该方法具备很大的可行性。     

一种改进的随机减量信号提取方法

在分析了随机减量信号原理和提取的基础上,针对随机减量提取方法存在的问题,提出了一种改进的随机减量信号提取方法,并对改进的方法进行了证明;通过对实际数据的计算比较,说明了当信号长度一定时,改进方法可在一定程度上解决截取幅值和平均次数的矛盾。     

瞬态信号波形提取的子波变换方法

提出了一种把子波变换与假设检验结合起来从噪声中提取有用瞬态信号波形的方法。先对瞬态信号加高斯噪声的混合信号进行离散子波变换得到了子波系数，根据假设检验理论确定门限，把子波系数与门限进行比较，如果子波第数大于门限，则保留这些子波系数，否则置为零。     

复合线性调频信号的模糊函数分析

为提高单斜率线性调频信号的距离速度联合分辨力,提出了一种正负双斜率的复合线性调频信号,推导并分析了该信号的模糊函数。仿真得到了复合线性调频信号以及单斜率线性调频两种信号的模糊函数图、-3 dB模糊度图、距离模糊函数图以及速度模糊函数图,对比研究发现复合线性调频信号相对单斜率线性调频信号具有更好的速度分辨力和距离速度联合分辨力。     

基于分数阶傅里叶变换的宽带LFM信号波达方向估计新算法

提出一种新的基于分数阶傅里叶变换和信号子空间分解的宽带线性调频(LFM)信号波达方向(DOA)估计算法.该方法利用LFM信号在分数阶傅里叶变换域的极高的聚集性,在分数阶傅里叶变换域分离信号,并构造分数阶傅里叶变换域的阵列信号相关矩阵.通过对相关矩阵进行特征值分解,估计信号子空间和噪声子空间,并利用MUSIC算法估计宽带LFM信号的波达方向.仿真验证了新方法的有效性.     

基于改进Wigner-Hough变换的多分量LFM信号特征提取

为了解决Wigner-Hough变换对多分量线性调频(LFM)信号特征提取受噪声困扰的问题,提出采用数字图像处理中改进的Sobel算子对含噪声信号的WVD时频图进行边缘特征检测,利用Hough变换对信号特征进行提取.通过对WHT,SPWD-Hough变换以及改进WHT 3种方法进行计算机仿真比较结果表明,改进的WHT对多分量LFM信号的特征提取效果最好.     

一种改进的线性调频步进信号目标抽取算法

针对线性调频步进信号一维成像算法中的目标抽取问题,提出一种改进的目标抽取算法. 在保证目标最强散射点被抽取到的前提下,该算法对最强散射点所在采样点的抽取区所有可能的位置进行遍历,根据每个可能的位置反推出一个抽取起始点,获取多组目标一维高分辨距离像(HRRP),并对各HRRP进行散射点提取,最终选择各强散射点能量累加值最大的那组HRRP作为目标的HRRP. 经实测数据验证,该方法抽取效果优于逆向舍弃法.      

利用太赫兹时域信号提取材料参数常用方法和验证

讨论利用太赫兹时域信号提取材料参数的常用方法,并举例说明该方法的处理过程,研究结果表明:只要选择较厚的样品,并对太赫兹时域信号进行适当的处理,使用常用方法可以获得准确的材料参数。     

基于BTFD-Hough变换的多Chirp成分信号的检测与参数估计

由于双线性时频分布(BTFD)对多个Chirp成分信号的时频表示存在交叉项干扰，因而在低信噪比情况下直接在时频平面难于进行检测和参数估计．该文提出了将信号的双线性时频分布作为图像，利用Hough变换检测图像中直线的原理，将多Chirp成分信号的检测与参数估计转换为在参数空间寻找局部极大值及其坐标的问题，可以使得检测和参数估计一并完成．仿真实验表明，该方法不仅能够有效地检测多Chirp成分信号并估计其参数，而且有较高的抗噪声性能，并能起到抑制与信号自项重叠的交叉项干扰的作用．     

图像特征提取方法的综述图像特征提取方法的综述

图像特征提取从计算机视觉和图像处理中分离出来,运用计算机来分析和处理图像信息,然后确定图像中的不变特征,进而将提取的特征对实际问题进行处理.基于图像处理技术的基本原理和理论,阐述了图像特征提取的4种方法,并对其方法进行了比较分析研究.     

一种超宽带目标特性测量方法

为获取雷达目标丰富的频域信息,从超宽带雷达信号的概念出发,提出采用步进线性调频超宽带体制的目标特性测量方法,阐述了目标特性测量的基本原理.对于超宽带雷达目标的回波信号,采用小波变换进行回波的相关处理,并得到其仿真结果.最后给出了系统实现方案,并对技术上的一些难点作了说明.     

基于小波变换的雷达信号特征提取方法

基于小波变换,提出了一种提取雷达信号特征的方法。通过对雷达信号进行小波分解,设置门限,将小波变换系数转换为二进制,然后将二进制小波系数再转换为十进制,这样就得到了雷达信号的特征。通过目标识别实验,证明本文提出的方法是有效的。