基于高通滤波和顺序滤波的小目标检测

针对红外图像中弱小目标的检测问题,比较了几种高通模板的效果与性能,提出了一种基于高通和顺序滤波相结合的小目标检测方法。该方法是在采用高通滤波来抑制背景的基础上,利用噪声图像直方图呈高斯分布的特性,用门限判决对图像进行预检测。然后用顺序滤波去虚警点从而得到目标点。实验结果表明,在信噪比SNR>2时该方法能有效地检测出图像中的小目标。     

FMT系统中的滤波器组设计

研究了新型多载波传输技术——滤波多音频(FMT)的滤波器组调制技术，通过滤波器的多相分解得到FMT系统的高效实现方法；对滤波器组中原型滤波器提出了主要性能指标和设计方法，分析了在无线信道中利用该设计方法设计出的原型滤波器应用于FMT仃系统的性能．     

程控状态变量RC有源滤波器的优化综合技术

介绍了基于Butterworth传递函数的二阶状态变量RC有源滤波器的优化综合技术,进而给出了一种由单片机参与的能自动跟踪输入信号频率、选择合适滤波器截止频率的程控滤波系统实例.其特点是实现电路简洁,网络参数易确定,调试方便,截止频率解析式明确,且有较好的精度,其电路和设计方法在数据采集和工程测试等领域有较好的应用参考价值.     

GPS/推位组合导航系统测试模拟器的设计

提出了一种GPS／推位组合导航系统测试模拟器的设计方案。针对GPS／推位组合模式的工作特点，利用面向对象技术进行模块分解，设计出可以为相关组合导航系统的验证提供数据源，测试滤波算法，应用性较强、具有可扩展性的测试模拟器。     

透明转发器卫星通信系统在干扰条件下的互调分量

研究了有干扰时透明转发器卫星通信系统中的互调分量。首先，对有干扰时硬限幅条件下窄带系统的互调分量和DS扩频通信系统中的相关互调分量进行了理论分析；然后，针对实际系统，建立了系统仿真模型，进行了计算机性能仿真，通过对仿真结果的分析，得到一些结论。研究成果对了解透明转发器卫星通信系统在强干扰条件下存在的互调分量的影响及其量化结果，从而设计具有针对性的卫星通信抗干扰系统具有实际意义。     

基于模糊神经网络的自适应滤波方法仿真研究

提出了一种模糊自适应卡尔曼滤波算法。该算法基于模糊规则，根据新息相关性，自适应调整测量噪声方差R，有效的解决了噪声的统计特性与实际不符时，滤波器发散的现象。同时，利用Elman网络作为误差估计器，补偿模糊自适应卡尔曼滤波器的估计误差。仿真结果表明，两种方法结合，可以有效地防止滤波器发散，缩小实际的滤波误差，提高滤波精度，实现滤波器参数的在线改进。     

基于LMI的多传感器H∞融合滤波器设计

在实际多传感器数据融合系统中,往往过程噪声及测量噪声统计特性未知,但能量有限。此时一些在已知精确系统模型与噪声统计特性情况下保持优良融合性能的方法,不仅无法保持良好性能,甚至会出现崩溃情况。H∞融合滤波方法可以有效地解决此类多传感器融合系统的滤波问题,但存在求解困难问题。基于LMI给出并证明了H∞融合滤波器的解,给出了数值仿真实例。结果表明提出的方法可以解决过程噪声及测量噪声统计特性未知,但能量有限情况下的多传感器数据融合问题。     

一种基于邻域信息的椒盐噪声滤波算法

中值滤波是最早提出的一种有效抑制椒盐噪声的滤波算法，但其最大的缺点是模糊了细节部分．提出了一种改进的中值滤波算法，根据待测点与相邻像素点之间灰度值的相似性来区分噪声点与图像点，对噪声点应用中值滤波，而对图像点保留其灰度值不变，该算法在有效抑制椒盐噪声的同时能很好地保护细节．     

深度学习在引力波数据处理中的应用初探

截至2018-01-16,LIGO已成功探测引力波事件6次.可以预期,引力波探测事件会越来越多,引力波天文学会很快进入到大数据阶段.深度学习在大数据处理方面近年来得到迅速发展.它在数据处理速度,准确度等方面都表现出极大的优势.深度学习在引力波数据处理中的应用讨论还不多.本文引入此问题,并对其进行初步研究.引力波数据最大的特点是强噪声、弱信号.现行的数据处理方法是利用匹配滤波的方式把引力波信号从强噪声中挖掘出来.同时,匹配滤波方法还可以确定引力波源的性质,定量确定其参数.匹配滤波方法的弱点是计算量巨大.这导致数据处理速度很慢.对于将来的大数据引力波天文学,这更将是一个巨大的隐患.匹配滤波方法的另一个潜在问题是,完备准确的理论波形模板是其工作的前提条件.这个潜在问题的后果是很难找到理论预期之外的引力波信号.深度学习的数据处理方法有可能在这些问题上提供出路.同时,深度学习也会遇到其自身的若干困难和问题.本文将从网络结构、训练数据制备、训练优化、对信号识别的泛化能力、对数据的特征图表示以及对特征数据遮挡的响应等方面来展开讨论.     

基于引导滤波的指节纹图像增强算法研究

在利用指节纹进行身份识别时,为提高图像的质量,避免光照不均匀和环境噪声对特征提取带来的影响,需要在图像预处理阶段进行增强处理。针对指节纹图像的特点,设计了基于梯度图像引导滤波的图像增强算法,并在指背关节纹数据库中进行了验证。结果表明,该图像增强算法可避免光照不均带来的影响,同时突出细节特征,适用于指节纹图像的预处理。最后进行的定量分析证明,经过本算法的增强处理后,图像将保留更多的细节信息特征,有利于后续特征提取和提高图像识别的准确性。