探空火箭图像系统设计方案

作为一种理想的实验平台,探空火箭在微重力科学领域得到了广泛应用.利用探空火箭进行微重力实验,首要问题是如何将实验过程以图像形式记录下来,并实时传回地面台站.因此,箭上图像的实时采集、编码与传输对实验具有重要作用.根据探空火箭微重力实验图像的特点,提出了一种适合于探空火箭图像系统的设计方案.按照该方案,图像系统可根据微重力实验的科学需求.实时调节实验图像的分辨率、帧速率和压缩比.该系统中,箭上的小波压缩单是核心模块,它通过基于硬件级的小波自适应压缩算法实现图像的箭上实时压缩,解码和实时显示则由与之对应的地面小波解码单元完成.     

基于HOUGH变换的二维条码识别技术的研究

条形码在日常生活中具有广泛的用途,但常用的一维条形码存在信息含量小的缺点,已不能满足实际的需要,因此,二维条码技术应运而生。本文研究了关于Data Matrix二维条形码自动识别的相关技术,包括对二维条形码图像的预处理、图像的提取及其译码等,并通过实验模拟得到了很好的实验结果,实现了Data Matrix二维条形码的自动识别过程。     

基于小波脊的MDOF系统的模态参数识别

将小波理论应用于多自由度(MDOF,multi degree of freedom)系统的模态参数的识别中,首先对MD OF系统的响应函数作基于Morlet小波的时频分解,再由小波系数模的局部极大值求得小波脊,最后求出MDOF系统的各阶模态的固有频率及阻尼比.文中给出了实例,进行了计算说明,结果表明了该方法的有效性.     

随机利率下双指数跳扩散模型欧式期权定价

为了合理刻画股价实际变化趋势,将利率风险引入双指数跳扩散模型,建立了随机利率和双指数跳扩散组合模型,然后在组合模型下利用鞅方法、Fourier逆变换和Feynman-Kac定理给出了欧式看涨期权价格的闭式解,推广了Kou在2002年提出的模型及期权定价问题,所提模型及方法有利于资产收益的经验分析,同时为公司信用风险管理提供理论依据。     

Shearlet域深度残差CNN用于沙漠地震信号去噪

由于沙漠地震信号中含有较强的随机噪声,从而给沙漠地震数据的处理和解释带来了很大的困难。针对上述问题,提出了一种基于Shearlet 变换的深度残差卷积神经网络( ST-CNN: Deep Ｒesidual Convolutional NeuralNetwork for Shearlet Transform) 模型,实现沙漠地震信号的随机噪声压制。在训练阶段,将沙漠地震信号经Shearlet 分解后的系数作为输入,将随机噪声经Shearlet 分解后的系数作为标签,通过卷积神经网络( CNN: Convolutional Neural Network) 学习输入和标签之间的映射关系; 在测试阶段,利用此映射关系即可从沙漠地震信号系数中预测出噪声系数,并间接地获得有效信号系数,最后通过Shearlet 反变换获得有效信号。通过与传统的Shearlet 硬阈值去噪算法对比,发现该算法可把沙漠地震信号的信噪比从－ 4． 48 dB 提高到14． 15 dB,具有更好的去噪效果。     

数字全息中参考光波面畸变对再现像的影响及消除

基于波相差理论，分析了数字全息记录过程中所用参考光可能存在的波面畸变；以傅里叶变换型数字全息为例，详细讨论了具有波面畸变的平面参考光对数字全息记录与再现的影响，外提出采用修正波面的再现光消除参考光波面畸变影响的方法．理论分析和模拟结果表明，这种方法能有效消除参考光波而畸变带来的影响，大幅度提高再现像的像质．     

多媒体传感器网络中被动目标定位算法

针对被动目标定位问题,提出了一种多视觉感知节点协同定位算法.与传统的视觉目标定位方法不同,该算法无需进行训练或特征识别,而是各个节点基于机器视觉理论,将目标投影为定位平面上的一条直线,并使用Hough变换将该直线映射为Hough空间中的一个离散点,最后对离散点进行正弦曲线拟合,拟合参数即为目标的最终位置估计.根据视觉感...     

系统模态参数辨识的小波方法

为研究小波变换在模态分析中的应用，并实验验证该方法的可行性，在小波分析良好的数值特性基础上．建立了基于系统自由响应信号连续小波变换的模态参数辨识方法．采用该方法进行仿真研究，仿真结果与理论值吻合.以悬臂梁为例进行实验研究，实验结果与理论计算结果吻合较好．尤其在阻尼比的识别上，相对误差在l％以下.仿真和实验研究表明，该方法计算简便．对比一般频域模态方法，该方法对模态参数识别更准确．     

板带钢表面缺陷检测系统的多尺度边缘检测算法

针对冷轧带钢表面缺陷在在线检测过程中,无法准确地检测到图像中缺陷的边缘问题,提出了一种基于小波变换模极大值的板带钢表面缺陷多尺度边缘检测算法.该方法较好地解决了边缘检测精度与抗噪性能之间的协调问题,实现了在多个尺度上板带钢表面缺陷的边缘提取.实验结果表明该方法对伪缺陷边缘的去除有很好的效果,同时能够较好地保留图像中缺陷的边缘细节信息,具有更好的边缘检测性能,为带钢表面缺陷在线检测系统中的后续处理,如图像自动分割、缺陷识别等奠定了基础.     

基于RSA加密和DS算法嵌入的DWT变换域图像隐写

为提高秘密数据安全性并保持载体图像良好的视觉质量,本文提出了一种基于RSA算法加密和DS算法嵌入的离散小波变换(DWT)域图像隐写方法.首先借助经典的RSA算法对数据进行加密,秘密数据被转换成密文,借助二维离散小波变换域的修正细节系数,利用DS算法将已加密的秘密数据嵌入载体图像,并分析了接收端对秘密数据的复原过程.最后,借助MATLAB软件对本文提出的方法进行验证,并用峰值信噪比(PSNR)对结果进行评估.结果表明,本文提出的方法能有效增强秘密数据的安全性并能保证载体图像的视觉质量,因此具有可行性和有效性.本文隐写机制高度安全,在信息安全领域具有良好的应用前景.