基于小波变换和形态多结构元的抗噪边缘检测算法

提出了一种小波变换与多结构元形态学相结合的抗噪边缘检测方法.通过改进的小波边缘提取方法选择噪声图像的突变点,同时滤除部分噪声;针对图像中噪声和边缘形态的不同,建立了多个结构元素,采用多结构元形态检测算子对选取的突变点进行形态操作,在抑制噪声的同时,较好地提取了边缘.实验表明,对含有不同类型噪声(如椒盐噪声、高斯噪声等)的图像,该方法都可以较好地抑制噪声、提取边缘,且优于经典的边缘检测算法.     

Ku波段散射计近场海浪标定探测的多参量自动采集与处理系统

近场海浪后散射的标定探测，研究海况特征要素，目前仍是无线电海洋学界十分关注的课题。近场标定探测存在多信道参量信号同步采集与处理的难题。本文在分析近场海浪后散射统计特征的基础上，提出适于近场的散射计、Ｃ／ＦＭ波高计和测风计同步采集和相关处理的新方法，发现这些数据群有强相关统计特征的谱密分布和准高斯分布，并为海表统计散射特征反演海表波场和风场提供颇有价值的数据。     

一种用于海上渔网的跟踪系统

目标源设置于海面渔网上,向周围海域全向辐射f=2.45GHz的微波信号,跟踪搜索系统位于船上,通过转动天线接收目标源发出的信号,可探测半径为10km范围内渔网的方向和位置。系统中采用了锁相技术和地址编码,并采用间隙工作方式,使得本系统工作性能稳定,目标源一次充电可连续工作10天以上。     

基于EMD与神经网络的中国股票市场预测

应用EMD分解算法、混沌分析和神经网络理论提出了一种中国股票市场建模及预测的EMD神经网络模型.首先应用EMD分解算法把原始股市时间序列分解成不同尺度的基本模态分量,并在此基础上进一步分析, 表明中国股市存在混沌特性;再经混沌分析和神经网络进行组合预测,提高了模型对多种目标函数的学习能力, 有效提高了预测精度. 实验表明:与现有方法相比, 该方法具有较高的精度.