基于小波变换和MNF变换的遥感影像融合

随着高分辨率遥感卫星的产生,传统的融合技术难以达到较好的融合效果,如主成分分析（Principal Corn-ponents Analysis,PCA）变换融合对噪声比较敏感,受到融合区域的限制,而最小噪声分离（MinimumNoiseFrac-tion,MNF）变换考虑了噪声和融合区域,是一种完备的成分分解方法,小波变换（Wavelet Transformation,WT）融合也存在一定程度的光谱失真。由此,本文在分析MNF变换和WT的基础上,以IKONOS新型高分辨率观测卫星提供的全色和多光谱数据为实验数据,提出了一种将两者相结合的遥感影像融合方法,通过与其它融合方法的定量和视觉比较,发现该方法能得到更好的融合效果。     

基于高斯噪声与ST-GCN的人体骨架动作识别

针对基于ST-GCN的骨架动作识别中人工预定义的邻接矩阵结构单一、难以捕捉到非相邻关节点之间的相关性这一问题,提出了一种基于高斯噪声的扰动机制.在人工预定义的骨架图邻接矩阵上引入高斯噪声,利用该噪声扰动ST-GCN中固定的邻接矩阵,捕捉非相邻关节点之间的相关性,运用该方法在具挑战性的NTU RGB+D和Kinetics-Skeleton两个大规模数据集上进行了分类识别实验,结果表明：该方法在两大数据集上的识别精度高达95.34%和36.43%,在节约计算量的前提下有效地提高了动作识别的性能.     

基于DES的车辆横风气动性能模拟

采用分离涡模拟(DES)方法,就横风对车辆侧向气动性能的影响进行数值计算。结果表明:随着风向角的增大,车辆的气动力系数均单调增大,当风向角为90°时达到最大值;在小风向角的情况下,头车的气动力系数最大,尾车最小。对静止车辆来说,车体前端和尾端的流场结构具有较强的对称性,在车辆的头、尾部均会产生脱落涡,且向列车的中部发展,与从风挡处气流分离产生的脱落涡干涉、融合,形成复杂的湍流结构,而中间车则受头、尾车的影响较小,在背风侧产生规则的脱落涡;同时尾涡内流速较低。对运动车辆来说,气流会在头车前端背风侧的上、下部产生2个脱落涡,并沿着车长方向发展,上部的脱落涡和从风挡处产生的脱落涡融合叠加,而下部的脱落涡则不受风挡的影响,同时漩涡内速度较高。     

用于抗噪声语音识别的谐振强度特征

基于传统的Mel倒谱系数(MFCC)系列特征的语音识别系统在噪声环境中的识别性能会急剧下降。为了进行噪声环境中的自动语音识别,提出了一种反映语音信号谐振程度的特征:谐振强度,并用之代替传统MFCC特征中的能量维(零维倒谱C0,或者帧能量E)。在展览馆噪声、人群噪声和汽车噪声等情况下的语音识别实验结果表明:基于这种新特征的语音识别系统比基于传统特征的语音识别系统有更高的平均识别率和更好的抗噪声能力。     

一种改进的小波域图像去噪法

在小波阈值去噪方法的基础上,提出一种块匹配及小波变换技术相结合的图像去噪法,首先估算含噪图像的噪声方差,然后对图像进行分块匹配,构造各相似块的三维数据组,对其进行3D小波变换,再以噪声方差迭代形式,获得最佳软硬阈值对高低频系数分别做去噪处理,最后对低频DC系数做细节锐化运算。仿真结果表明,本算法既能有效地减轻图像中噪声,又具有较好的形状和细节保持能力,在图像的信噪比和主观视觉上都优于传统的软阈值、硬阈值、中、均值滤波去噪法。     

巴克豪森应力效应的研究

采用宽板钢铁试样，研究了巴克豪森效应受应力影响的规律，找出了旋转磁化场与各向异性材料的磁化极值方向之间的关系，探讨了测量钢铁件应力的新方法，提出了磁巴克豪森噪声（ＭＢＮ）与磁声发射（ＭＡＥ）技术相组合测量应力可以提高测量精度的观点。     

STEL—2000A在扩频通信产品设计中的应用

介绍了扩频芯片ＳＴＥＬ－２０００Ａ的主要性能,并以ＳＴＥＬ－２０００Ａ为核心设计了扩频通信产品的扩频模块,给出了单片机８０５１与ＳＴＥＬ－２０００Ａ,ＥＰＲＯＭ,ＲＡＭ,ＰＬＬ３００－４５的接口电路,实验证明这些外围电路简单可靠,在产品设计中得到了实际应用。     

基于最小二乘无网格方法的大涡模拟研究

对基于最小二乘无网格方法的大涡模拟进行研究,采用Smagorinsky亚格子模型封闭滤波后的N-S控制方程.针对无网格方法的特点提出适合无网格方法的空间滤波尺度求解形式,用AUSM+格式求解数值通量,最小二乘法拟合空间导数,三阶龙格-库塔法进行时间迭代.在此基础之上对Re=22 000状态下的二维方柱绕流问题进行数值模拟与分析.讨论了初始条件对计算结果的影响,统计了斯特劳哈尔、平均升阻力系数、方柱后方中心线上的平均速度及其均方根值以及不同位置处的平均速度及其脉动值沿y方向的分布,并将统计结果与实验值及其他数值模拟结果进行对比,结果符合较好.     

冲击波加速矩形界面的Richtmyer-Meshkov不稳定性大涡模拟

在可压缩多介质黏性流体动力学计算方法MVPPM（multi-viscous-fluid piecewise parabolic method）基础上,发展了适用于可压缩多介质黏性流体和湍流的并行大涡模拟LES（large-eddy simulation）算法和代码MVFT（multi-viscous-fluid and turbulence）,并用于求解多介质的可压缩N—S（Navier-Stokes）方程组．大涡模拟中采用亚格子尺度SGS（subgrid-scale）应力模型来模拟不可解尺度运动对大尺度运动的影响．利用MVFT代码对平面冲击波加速作用下矩形SF6块体运动的Richtmyer-Meshkov不稳定性实验进行了细致的数值模拟．数值模拟得到的SF6块体演化图像和实验图像符合很好,同时数值模拟再现了SF6块体复杂的发展过程——翻滚的状态发展．对表征SF6块体尺度的几何量也进行了详细的比较,数值模拟结果和实验结果一致性也很好,而且定量地给出了SF6块体的发展规律．采用三种SGS模型模拟得到的SF6块体右界面最大位置在后期有明显差异,这是因为在冲击波作用下右界面发展比较复杂,而且不同的SGS模型,耗散也不同．另外。对SGS湍耗散、分子黏性耗散和SGS湍动能进行了研究和分析,它们都和大尺度的涡结构有相似的分布．SGS湍耗散比分子黏性耗散大得多,而Vreman模型的SGS湍耗散比Smagorinsky模型的小．总体上,采用VremanSGS模型的数值模拟结果比Smagorinsky SGS模型和动力黏性要好．最后对SF6块体界面上涡和环量沉积进行了研究．     

用边界元法计算高速车辆内部气流噪声

车内噪声严重影响了车辆乘坐的舒适性，同时由于气流噪声随车速的六次方增长，故随着高速公路的不断新建以及车速的不断提高，研究和降低气流噪声巳成为控制高速车辆车内噪声的关键之一，笔者在风洞实验的基础上，首先分析了气流噪声向车内传播的基本途径；然后利用边界元理论（BEM），建立了车内声场的边界积分方程，并利用三角线性元对该边界积分方程进行了离散，最后通过MATLAB编程求解，对由车外脉动压力诱发产生的车内气流噪声的大小进行了理论计算，与风洞实验结果相比，吻合较好。