分数傅立叶变换核函数的分析与重构

通过利用核函数的重构过程,分析了利用不同的采样方式来研究分数傅立叶变换多样性之间的相互关系.得到了它与以往的在全周期上的等间隔采样不同的结果,该文主要在任意特定区间上进行等间隔的采样,分析了分数域上的采样定理及重构关系,得到了重构公式.通过数值仿真,分析了核函数重构公式中的系数,得到了它们之间的相互关系和一些重要性质.     

用Matlab实现基于小波变换的图像增强技术

小波是有限宽度的基函数,这些基函数不仅在频率上而且在位置上是变换的,因此,它更适合于处理突变信号和非平稳信号,这一特性可用于图像处理的很多地方,本文将其用于图像增强,并利用matlab软件进行仿真实验,获得了较好的效果.     

基于云理论的图像分割新方法

针对区域生长算法的种子点初始化和生长准则问题,提出了一种基于云模型和区域生长的图像分割方法.该方法首先利用云变换对图像进行变换生成云模型,然后利用云模型的Ex作为区域生长的种子点,以云的极大判定法则作为区域生长准则进行区域生长,获得最终的分割结果.这种分割方法不但克服了区域生长法种子点和生长准则选取不当而产生过分割和欠分割的不足,而且很大地提高了云模型分割图片的速度,实验结果证明,该方法可以准确地分割出目标,是一种有效的图像分割方法.     

偏微分方程解的一种新求法

求非线性偏微分方程的精确解是非常重要的.为了获得它的精确解研究人员做了大量的工作.本文获得了Burgers方程和Boussinesq方程组的全新的精确解.具体的方法如下:首先对方程进行行波变换得到新方程,之后给定它的拟解,将拟解代入新方程,而得到一个方程组,借助计算机代数系统Mathematica解此方程组,以确定拟解,即为全新的精确解.这种方法求得Burgers方程和Boussinesq方程组的精确解,包含了某些文献的结果,也修正了某些文献的结论.这种方法可以求一系列的偏微分方程的精确解.     

二维电子光谱技术进展

傅里叶变换二维电子光谱(即二维电子光谱)是一种探测激发态动力学的三阶非线性光谱技术,近年来,被广泛应用于光合作用、光伏电池、量子点、低维材料与极化基元等领域中,已成为了研究分子相互作用与激发态动力学的重要工具.本文针对二维电子光谱的特点与难点,系统梳理了近二十五年来发展的大部分实验技术,并对其进行了分类介绍.本文首先介绍了二维电子光谱的原理;然后,介绍了其发展过程;接着,对二维电子光谱技术进行了梳理,并进行了分类介绍;最后,文章比较了不同方法之间的优缺点.本文期望通过对技术的系统介绍,让领域内外的读者能更好地理解二维光谱,进而促进该技术的发展,并让其在更多领域内发挥作用.     

数字视频信号处理的一种新算法

利用视频信号矩阵变换算法进行D/A信号转换,采用乘法器确定精度,从而得到矩阵变换电路运算精度与占用资源间的关系。     

一类非高斯噪声的统计特性及其去噪研究

首先利用多尺度小波包变换良好的时频局部分析能力,对一类非高斯噪声--双模噪声的统计特性进行研究;其次,详细研究了利用小波包变换和随机共振来消除信号中夹杂的双模噪声.理论分析和仿真表明:此方法具有计算量小、算法比较简单和实时性较强的特点,不仅实现了将非高斯噪声--双模噪声转化为简单的高斯噪声来处理,而且比传统的高阶统计量的处理方法要优越.     

OFDM系统中基于DCT的RLS信道估计

提出了一种适用于正交频分复用系统信道估计的基于离散余弦变换的RLS方法,并给出了相应的算法．该方法用离散余弦变换代替传统的RLS算法中的DFT变换,能有效降低信道冲激响应泄漏引起的混叠误差．仿真结果表明该方法的性能比传统的RLS算法好,系统误符号率和均方误差都有明显的改善．     

一种基于小波变换的数字图像加密算法

小波变换在时域和频域上同时具有良好的局部化性质,并对各种信号特征进行多分辨率分析有极大的适应性,已广泛用于信号与图像处理、语言识别与合成等科技领域.在二维离散小波变换及MATLAB快速算法的基础上,分析了在二维离散小波变换后的图像中加入数字水印成分,并利用反变换将其还原回原始图像,原始图像失真小,还原数字水印信息失真小,可以有效的应用在数字水印技术中.     

基于多小波的SAR图像去噪与压缩

SAR图像固有的乘性相干斑噪声降低了图像的相关性,增加了信息熵,影响了图像压缩的性能.多小波能够同时拥有正交性、紧支性和对称性,比单小波具有更多的自由度.因此提出了在多小波域进行去噪和压缩相结合的SAR图像编码算法.首先对图像进行多小波变换,采用改进的软阈值法抑制相干斑噪声同时对图像边缘进行保护,再对多小波系数重排建立空间方向树,然后采用多级树集合划分(SPIHT)算法进行编码.实验结果表明,该算法改进了重建SAR图像的PSNR,同时对相干斑噪声进行了有效的抑制.