ReliefF算法在雷达辐射源信号识别中的应用

采用小波包变换提取雷达辐射源信号特征能够有效对信号进行识别,然而,由小波包变换提取的信号特征雏数高,部分信号特征受噪声污染严重．基于此,采用RelietF算法对信号特征的分类能力进行评价,选择出小波包中分类能力强的信号特征,再通过特征相关度算法去除分类能力相近的冗余特征,利用剩余的分类能力强的信号特征组成特征向量进行分类．仿真实验结果显示,该方法用较少的信号特征能够获得较高的正确识别率．     

小波变换在信号滤波中的应用

概要地叙述了小波，小波包理论，提出了一种用小波包分解和信号重构进行信号滤波的方法，先用小波包分解把信号分解到相邻的不同频率段上，然后用信号重构方法各个频率段上的信号进行重构，以电机的振动信号为例，说明这种方法可以有效地用于信号的滤波。     

小波变换及其在信号分析中的应用

将Ｍａｌｌａｔ算法应用于信号的分析与处理，根据实际问题的需要，对某些频带成分进行了特殊处理，然后再用这些处理后的信号成分进行信号重构，从而得到满足实际问题需要的处理结果。     

相控阵雷达信号的无损压缩算法

提出了一种基于可逆整数小波变换（IWT）的雷达信号实时无损压缩算法，雷达回波信号是一个非平稳的随机过程，首先用IWT滤波器对雷达信号进行分解，将小波系数分割为重要系数图和残余系数图两部分；对重要系数图用改进的SPIHT算法进行量化编码，最后一次阈值为分割阈值；对残余系数图按位平面采用基于自适应上下文模型（context-based model)算术编码压缩，并比较不同上下文模型对压缩效果的影响，实验结果表明，该算法具有实时性和易于并行实现的特点。     

基于小波分析的图像压缩算法应用

以提高压缩比,减少失真度为目标,给出了基于Db小波基的具体推导过程。利用Mallat分解重构比较了Db小波和9—7小波的压缩效果。因此研究对于用小波变换进行图像处理等方面都有很好的应用价值。     

两飞行体相对定位技术及其滤波算法研究

为了解决两飞行体相互之间的定位问题,在二维平面运动模型的基础上提出了相位差变化率定位方法,进行了可观测分析,给出了可观测分析结果.同时简单介绍了几种典型非线性滤波算法,并将EKF( Extended Kalman Filter)、UKF(Unscented Kalman Filter)、PF(Particle Filter)等非线性滤波方法应用到定位模型中.仿真结果表明,UKF方法用时最短,PF滤波方法精度最高.     

小波变换及其在图像融合中的应用

本文通过对小波变换理论的研究,分析了二维离散小波分解与重构的算法,引出了基于小波多尺度分解的图像融合的方案。     

空域相关滤波法在突变检测中的应用

为有效检测含噪信号突变点,研究了小波变换的空域相关滤波算法,并应用其分析和处理突变信号.应用Matlab分别对信噪比为15.7133 dB、10.1305 dB、5.7688 dB含噪突变信号进行仿真,结果证明,空域相关滤波算法在不同信噪比下具有良好的适应性.在信噪比为15.7133 dB时,分别运用小波阈值滤波算法和空域相关滤波法对突变信号进行处理,得到平均重构误差分别为1.1636和0.93906。证明了空域相关滤波法在突变点检测中的优越性.     

小波变换Mallat算法实现中的边界延拓研究

在Mallat算法[1]的推导中,假定输入序列是无限长的,而实际应用中常常是分时采样,即输入序列为有限长.此时,滤波器系数与输入序列卷积时就会出现轮空的现象.因此有必要对原始信号进行边界延拓,减小边界误差.解决的方法通常有补零法和周期延拓法[2].补零法是在输入序列的末尾补零     

二维Kalman滤波及其在森林资源动态预测中的应用

报道了二维Kalman滤波在森林资源动态预测中的应用,并首次应用二维Kalman滤波研究森林蓄积。利用吉林省松江河局1975－1989年四次连续清查的30块样地资料建立了二维坐标系,应用二维Kalman滤波对森林蓄积动态作出估计与预测,经检验,效果良好。     

混沌在雷达信息处理中的应用前景

混沌是近年来在非线性科学领域异军突起的一个分支,混沌的初值敏感性和２ 个混沌系统之间同步的获得使得混沌用于保密通信成为可能,海杂波的混沌特性使得人们开始用混沌技术对传统的雷达信号处理进行新的探索。结果表明,混沌技术在雷达信号检测、目标识别及伪随机码信号的产生等领域内取得了突破性的成果。可见混沌在雷达信息处理这一领域内具有广泛而良好的应用前景。     

MAKF算法及其在雷达数据处理中的应用

为了实现雷达对高动态目标距离和速度的精密跟踪测量,引入衰减记忆卡尔曼滤波(MAKF)算法,并提出一种集判断发散和抑制发散于一体的衰减记忆因子确定方法. 该方法通过增加观测量在状态估计中的权重,大幅降低加速度引起的距离、速度跟踪偏差,从而有效地抑制标准卡尔曼滤波(KF)算法在跟踪高动态目标过程中产生的滤波发散现象. 仿真结果表明,在低动态下,该算法的性能与标准KF算法接近,但在高动态下,该算法状态估计的系统偏差和随机误差相对标准KF算法均有明显改善;同时,该算法可以有效地抑制标准KF算法在一般加速运动下的滤波发散.     

基于小波的主动雷达的宽带相关处理

定义了主动雷达场合下的宽带相关处理，揭示了宽带相关处理与小波变换的关系．对主动雷达的宽带相关处理提出了一种快速算法，此算法适用于非并行式的计算设备．通过对宽带相关处理在有噪情况下的模拟，显示了信噪比对该处理的影响，并反映出选取最佳小波的重要性     

科技信息资源数据库建设中的信息加工

阐述了科技信息资源数据库建设、科技信息加工的重要性,提出了提高信息加工水平的建议。     

小波变换应用于雷达信号处理的潜力和展望

着重讨论了小波变换在雷达信号中的潜在应用，特别是在宽带或超宽带雷达中的应用，进一步讨论了小波变换用于雷达模糊函数分析，信号检测与参数估计和雷达目标识别等问题，最后，展望了小波变换应用于信号处理的前景。     

神经网络在引信智能信息处理中应用的研究

介绍了应用神经网络进行引信智能信息处理的探索性研究。采用BP算法建立了无监督特征提取的图象识别系统,包括三层网络自动联想机与两层网络信息提取器,实现了对输入图象的训练、记忆与分类。研究结果表明该方法技术可行,在一定程度上体现了信息处理的智能性。     

电子俘获材料在光信息处理中的应用

用固相反应法制备了SrS :Eu ,Sm电子俘获材料 ,根据电子俘获材料可存储、可擦除及饱和特性等实现了在图像存储、布尔逻辑运算及图像微分等方面的应用 .同其它光信息处理元件相比 ,电子俘获材料具有非相干性、实时性、全并行性和图像清晰度高等优点 ,因而在光信息处理中具有广阔的应用前景 .     

集合Kalman滤波同化方法在福建沿岸潮汐数值模拟和预报中的应用研究

为了提高潮汐数值模拟和预报的准确度,利用《2009潮汐表》,建立了含集合Kalman滤波同化模块的潮汐数值预报模型,对集合Kalman滤波同化模块中的参数进行确定,并对同化效果进行了检验.为了确定集合Kalman滤波同化模块中的参数(主要是集合数和截断半径),考虑了42种参数组合,在这些组合中,以模拟准确度和计算相同时段的潮汐值所需时间为标准,存在最优的参数组合:其中,东山、厦门、娘宫、崇武4个站最优的截断半径为35 km,三沙站最优截断半径为30 km,5个站的最优集合数均为20.实验结果表明:将集合Kalman滤波同化方法用于潮汐数值预报模拟中是可行的,同化验潮站的潮汐表上的潮位数据对验潮站本身及其邻近网格点的潮汐模拟改进最大;当5个站不同化调和数据进去的时候,东山、厦门、娘宫、崇武4个站的模拟准确度,在未来12 h仍然有所提高.     

防空C^3I信息处理技术的一种新的体系结构

介绍了软件无线电的概念、组成和特点,分析了研究软件无线电信息处理的意义及可行性,阐述了面向对象的方法,将面向对象的方法与软件无线电的设计思想相结合,提出了应用于防空C^3I系统中的面向对象的软件无线电信息处理的概念,并研究了其设计方法。