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181.
基于数据矩阵分解的相干源方向估计新方法 总被引:2,自引:0,他引:2
提出一种相干源存在情况下的波达方向估计新算法。利用阵列快拍数据构造数据矩阵,相关去噪后,通过奇异值分解获得低维信号子空间的估计,然后运用ESPRIT思想估计出波达方向。无论是否存在相干源,新算法均能有效估计出波达方向,并且无需角度搜索,运算量小。该算法虽基于一维线阵,但可直接推广到具有线性性质的二维平面阵,如L形阵、十字阵、双平行线阵等。计算机仿真验证了算法的有效性 相似文献
182.
基于整数到整数小波变换的图像编解码器设计 总被引:1,自引:0,他引:1
为设计具有低运算复杂度和渐进传输特性的图像编解码系统,采用对图像进行整数到整数小波变换,变换后的系数采用空间方向树结构进行了重新组织。整数到整数小波变换的优点使编码器的运算量有较大幅度降低,空间方向树结构使编码器获得了嵌入式码流。试验表明,该系统可在一定程度上满足图像信息在存储、网络浏览以及传输方面的需求 相似文献
183.
共振解调和小波分析在机械故障诊断中的应用 总被引:6,自引:0,他引:6
提出共振解调技术的数学模型,求解数学模型的脉冲响应,为该技术在正常低频振动中提取所夹带的微小冲击的应用提供了理论依据。介绍小波分析提取微小冲击信息在诊断轴承初始故障中的应用,通过MATLAB数字仿真和现场应用实例,取得与共振解调技术相同的应用效果,说明小波分析和共振解调技术在提取齿轮、轴承机械故障的微小冲击的应用上是非常有效的。 相似文献
184.
基于多尺度特征融合的红外图像小目标检测 总被引:5,自引:0,他引:5
针对复杂背景红外图像弱目标检测问题,提出了一种基于多尺度特征融合的红外小目标检测方法。该方法在对红外图像进行离散小波框架变换的基础上,提取目标在各子带图像上的多个特征;然后对各子带图像上的多个特征分别进行融合,获得相应的目标检测判决置信度图;接着采用自适应加权方法对各个目标检测判决置信度图进行融合,得到目标检测判决总置信度图,并对其进行目标区域分割,获得最终的目标检测结果。实验结果显示,该方法对高杂波条件下红外弱目标检测具有良好效果。 相似文献
185.
针对基于Delta算子的自适应滤波问题,提出了Delta算子描述的QR分解LMS(Delta-QR-LMS)算法。首先给出后向Delta算子模型的另一种表示形式,并利用该变换公式推导出Delta-QR-LMS算法的具体迭代步骤。通过仿真算例表明,Delta-QR-LMS算法比传统的LMS算法具有更好的滤波性能和更快的收敛速度。 相似文献
186.
针对图像数据量随分辨率增大而增大的问题,为了有效地对遥感数据进行传输和存储,本文提出了一种利用小波变换实现图像数据压缩的方法,研究了阈值对图像压缩比和能量保持比的影响.实验结果证明了小波变换是一种压缩比高,能量保持比大,压缩速度快的一种图像压缩方法. 相似文献
187.
一种混合整数双层线性规划的全局优化方法 总被引:4,自引:0,他引:4
通过求得下层问题的对偶问题可行域上的极点,将上层所有变量为0 1型变量和下层所有变量为连续型变量的双层线性规划转化为有限个混合整数线性规划问题,从而用求解混合整数线性规划的方法获得问题的全局最优解.由于下层问题的对偶问题可行域只有有限个极点,所提出的方法具有全局收敛性. 相似文献
188.
PBSV-DDM在电大尺寸柱体电磁散射中的应用 总被引:6,自引:0,他引:6
提出了一种高效率的基于部分基础解向量的区域分解算法(PBSV DDM).它首先求出关于连接边界上节点的部分基础解向量,在迭代过程中,只需要对部分基础解向量作简单的线性组合就可以获得整个求解区域的最终解,极大地提高了计算效率,降低了存储量.PBSV DDM不但适合于快速高效地计算任意电大尺寸柱体的电磁散射,还特别适合于求解具有几何重复性特征的结构,如天线阵列、有限周期频率选择表面、PBG EBG等的电磁仿真问题.数值算例验证了该方法的准确性和有效性. 相似文献
189.
准确地从卫星云图背景中划分出对流云团的边界十分困难。提出了一种应用连续小波变换从红外卫星云图中提取对流云团的处理方法。将正弦波经过Gauss函数调制后,得到一组满足允许条件的连续小波基函数,利用这组小波基实现了对流云团小波提取算法,得到了强对流云团边界的分割。与提取对流云团的常规处理手段相比,这种方法具有物理意义明确、分割结果准确的优点,是提取卫星云图中对流云团的有效方法。 相似文献
190.
为了寻找信号特征提取优化的方法,排除误诊断,分析了Daubcchies小波系列的频带频率特性,指出了小波分析存在着频带能量泄漏的问题。频带能量泄漏不利于信号的特征提取和分析。通过仿真研究,得到了频带能量泄漏的基本规律,提出了频带能量增量比较法。该方法通过比较小波分析的相邻三个频带的能量增量,确定信号的特征频率分量所在的频带,进而以该频带的能量增量作为信号变化的特征。实验证明,运用该方法可以优化信号特征的提取。 相似文献