视觉辅助飞航导弹INS定位误差快速修正方法

针对飞航导弹惯导系统（inertial navigation system, INS）单独使用时存在定位误差发散的问题,在忽略INS速度估计误差的基础上,从便于工程实现的角度,提出了一种基于对航路上单个已知点地标连续、被动观测的INS定位误差快速修正方法。该方法在不改变导弹巡航路径的前提下,利用迭代求解与平均去噪相结合的思想,仅需1 s的观测数据,就能实现INS定位误差的快速修正。仿真结果表明：该方法是一种有偏估计方法,但在INS速度误差不大于6.5 m/s的情况下,仍可将INS定位误差修正到14m之内。     

基于小波标架算法的非平稳信号去噪方法

针对传统小波去噪算法存在的时频分辨率低、去噪效果不佳等问题,提出基于小波标架算法的非平稳信号去噪方法.首先,对含噪非平稳信号采样并计算Hilbert矩阵对应的对偶标架,然后以对偶标架作为小波基,对含噪非平稳信号进行小波分解与重构. ricker子波合成非平稳信号的去噪实验表明:该算法能有效去除非平稳信号中混入的随机噪声.与传统小波变化算法对比,该算法的误差更小,去噪效果更好.     

区间小波变换域的新拟牛顿LMS自适应消噪

将小波变换、自适应算法和新拟牛顿算法相结合,得出一种区间离散正交小波变换域新拟牛顿LMS消噪算法。该算法具有较好的环境适应性,有效克服了传统步长因子选取和输入信号自相关函数估计误差对算法收敛速度和稳态误差的影响。计算机仿真结果表明,在新拟牛顿条件下,该算法具有较快的收敛速度和较强的消噪能力,可以很好地应用于自适应消噪系统中。     

高速公路环保对策及措施

该文根据作者多年工作经验,从日常养护过程中的环保策略、防噪声的措施和污水处理环保的措施三个方面对高速公路环保的认识和解决措施进行了讨论.     

基于小波变换的心音信号去噪方法

心音信号在采集的时候常常会受到噪声的干扰,因此对心音信号的去噪声处理成为众多研究者关心的一个问题。本文分析了基于小波变换的心音信号去噪方法的性能,以及小波基函数和分层系数的选择问题。实验表明采用Daubechies小波并进行6层分解,心音信号的去噪效果最优,在保持原始心音信号的成分后还能有效的滤除噪声。     

基于结构张量和非局部平均滤波的MRI图像去噪

考虑到MRI图像的几何结构相似性,将结构张量应用到三维非局部平均滤波算法。将本文提出的方法和最近提出的不同改进版本的非局部平均滤波算法在Brainweb数据库上进行对比,实验结果表明,本文提出的方法在峰值信噪比(PSNR)上有所提高,有效地抑制了噪声。     

基于模式噪声的数字视频篡改取证

为了实现视频信号的真实性鉴别,提出一种基于模式噪声的数字视频篡改检测算法.由于成像传感器的非理想性,每一种数码摄像机都会输出一种相对稳定的残留噪声,通过维纳小波滤波器从视频的每一帧中提取这一噪声,将一段视频中的每帧噪声取平均值,从而建立模式噪声.当一段视频遭受篡改处理时,通过比较待鉴别帧的噪声与模式噪声之间的相关性,利用实验经验阈值判断,定位篡改区域.实验结果证明该方法能够对视频篡改进行有效的检测.     

带有伸缩因子α的多小波阈值去噪

目的针对多小波软、硬阈值去噪法的缺点,提出了带有伸缩因子α的多小波阈值去噪模型。方法采用推理及计算的方法对所提出的模型进行了证明,并通过仿真实验与传统的去噪模型进行了对比。结果提出的模型是合理的,且去噪效果要更好。结论可根据实际需要在改进模型中选取合适的α值,以达到更好的去噪效果。     

基于灰色系统的中国人口预测模型

基于"国家人口发展战略研究报告"中的数据,采用"小波去噪"进行数据处理.在此基础上,建立GM(1,1)参数优化模型与新陈代谢GM(1,1)模型,对中国人口结构、人口分布、出生率、自然增长率、人口数量、抚养比例和男女比例七个指标进行了中短期与长期预测,并对预测结果运用PP样条拟合进行计算机模拟.     

VMD-Wavelet 联合去噪算法研究与应用

为解决天然气管道运行过程中采集到的泄漏声波信号含有大量噪声的问题, 通过研究小波、 经验模态分解、 变模态分解等常见去噪算法, 分析了泄漏声波信号的特点, 将改进小波阈值去噪和变模态分解去噪相结合, 提出了变模态分解-小波变换(VMD-Wavelet: Variable Mode Decomposition-Wavelet) 联合去噪算法。 利用该算法对典型信号进行去噪运算仿真, 结果表明, 该联合去噪算法性能优于常见算法。 最后, 将 VMD-Wavelet 联合去噪算法应用于实际采集的油气管道泄漏声波信号去噪处理, 研究发现, 该去噪算法对强背景噪声下的泄漏声波信号能取得很高的信噪比改善和很小的均方误差。