基于小波包变换的尺度自适应阈值图像降噪

针对传统小波变换易引起图像边缘模糊的不足,研究了基于小波包变换的尺度自适应阈值图像降噪。利用小波包变换可以同时对图像的高频和低频部分进行进一步的细分,因此可以更好地保留原图像信息的优势,更进一步,克服通用阈值的缺陷,软阈值函数的构造充分考虑了不同尺度层次上的系数的不同特点,产生尺度自适应阈值。通过对加噪图像的实验可以看出,与传统方法相比,本文方法不仅降噪效果有很大的改进,而且有很好的视觉效果,峰值信噪比也有较大幅度的提高。     

基于小波域相干边沿检测器的脉冲序列检测与定位算法 

摘要：
利用小波变换技术研究了雷达 通信共存系统中脉冲信号的有效检测与定位方法.基于小波变换的能量集中特性和脉冲边沿的小波变换系数在小波滤波器支撑集中高度相关的特性,提出了小波域相干边沿检测器,其判决统计量为小波变换系数在不同时延上的自相关值之和.导出了该判决统计量的统计特性与最优求和长度,并提出了基于小波域相干边沿检测器的脉冲信号的有效检测与定位方法.仿真结果表明了基于小波域相干边沿检测的脉冲信号检测与定位方法优于已有方法.     

一种多尺度数据融合模型的工程实践与相关理论问题

为解决不可重复测量物理量的真值估计问题,提出了一种"多尺度数据融合模型",该模型采用多传感器对同一物理量同时进行测量,对各个传感器的测量结果进行小波变换,并在不同小波尺度域对各个传感器的测量值进行多尺度加权平均,通过逆小波变换得到待测物理量的真值估计。笔者对该模型进行了分析和总结,包括对相关领域研究的评述,在此基础上,给出了数据融合定理及一些重要的推导及结论。     

基于脉冲耦合神经网络的结构损伤检测方法研究

机械结构的损伤发展到一定程度,会对其功能产生严重影响,所以及早检测出损伤非常必要。针对机械结构在损伤发生时其内部能量分布会发生变化的情况,对加速度计测得的结构振动信号进行短时傅立叶变换,获得可以反映能量分布的时频谱图。使用脉冲耦合神经网络提取时频谱图的熵序列特征,很好地识别了结构的损伤。使用上述方法对简支梁的损伤进行了实验研究,验证了其有效性和实用性。     

基于离散傅里叶变换的频率测量方法与应用

从对电源信号频率实时测量的应用需求出发,介绍了一种利用快速傅里叶变换的频率算法及其改进方法.为了快速对信号进行采集和运算,设计了一种基于FPGA、DSP硬核和新型AD转换芯片构成的数据采集计算系统,该系统利用可编程逻辑器件FPGA将多个功能模块连接在一起,完成了对A/D转换芯片及双口RAM等模块的控制;给出了系统硬件原理框图和算法流程图,并结合系统的设计方案对其中的主要功能模块进行了阐述;仿真表明了该算法的合理性和正确性,具有简单、速度快、精度高等特点.     

改进型FBD谐波检测法在有源滤波器中的应用

论述了FBD(Fryze-Buchholz-Dpenbrock)谐波检测法的基本原理,针对FBD法受限于锁相环电路以及滤波环节存在的不足做出了改进。首先设计了一种基于电压序列分解原理的基准电压提取方法,得到与基波正序电压同频同相的电压信号代替锁相环的作用,提高了检测精度且易于实现;其次使用滑窗迭代DFT(discrete fourier transform)滤波模块替代低通滤波器,同时利用小波变换对各相谐波的细节部分进一步完善,提高了滤波环节的实时性和准确性。最后通过仿真分析,验证了改进方法的正确性和优越性。     

小波变换在行驶工况构建用车速数据处理中的应用研究

在以车载测试技术为主要手段的车辆实际道路行驶工况构建过程中,车速这一行驶数据具有数据量大、采样频率高等特点,需要借助计算机来完成相应的处理工作。原始车速数据中包含着大量的噪声和由于采样率高于所需精度产生的冗余,对信号进行一维离散小波变换,得到信号的高频和低频系数,并利用小波分层阈值降噪和小波分解域量化压缩实现信号的降噪与压缩。文中以采样周期7天的一段ECU车速数据为例阐述了一维离散小波变换在车速数据处理过程中的应用,结果表明采用该方法对车速数据进行降噪压缩具有较好的效果,可以增强短片段中速度、加速度等特征参数的差异性,改善聚类效果。证明一维离散小波变换在识别去除车速信号中噪声和冗余的有效性和正确性。     

基于复杂融合特征与灰度-纹理直方图描述子的红外弱小目标检测追踪算法

为了解决当前红外目标检测追踪算法仅依靠单一图像特征对弱小目标增强,使其在背景杂波与噪声干扰严重条件下,难以剔除图像背景中的伪目标像素,导致弱小目标检测与追踪精度不高,提出了基于复杂融合特征与联合灰度-纹理直方图描述子的红外弱小目标检测与追踪算法。首先,针对红外图像不同特征的背景干扰因素,引入不同方向的腐蚀操作结构元素,设计了分类Top-Hat变换算子,充分抑制背景杂波与噪声,从而将弱小目标从复杂背景中凸显出来;随后,引入方差权重信息熵,构建复杂融合特征,对红外图像进行分割,确定候选目标区域;并基于管道滤波模式,对候选目标区域中的真实弱小目标与伪目标进行筛选,将虚假目标过滤;再考虑弱小目标的强度与纹理特征,基于LBP技术(local binary pattern),设计了灰度-纹理直方图描述子,充分描述红外弱小目标的边缘、线端与角点等鲁棒性特征,较好地保留目标的空域信息,有效剔除图像背景中的伪目标像素;最后,联合均值漂移算法,对红外弱小目标进行精确追踪。实验结果显示:与当前红外目标检测追踪技术相比,在复杂背景干扰条件下,本文算法具有更高的检测精度与更低的追踪误差。     

基于声全息的超透镜成像改进方法研究

针对空间Fourier变换的倏逝波近场声全息研究方法存在的缺陷,提出了在近场用声学超透镜代替离散分布在全息面上的声传感器的改进方法。先将声源信息汇聚于一点,再用声压传感器在聚焦点采集声源信息,实现声源识别、定位以及重建,从而有效地避免因离散采集而带来的"窗效应"和"卷绕误差"。建立物理模型,运用COMSOL软件模拟仿真,得到入射波与透镜汇聚声波的能量值比值接近1,成像效果良好,应用前景广阔。     

基于Canny算子和Hough变换的夜间车道线检测

针对夜间只有车灯照射路面图像整体较暗、光照不均匀、车道线不易检测的问题,提出了一种夜间车道线识别方法。首先,对预处理后的图像采用Laplacian算子进行边缘增强;然后,结合Otsu算法进行Canny边缘检测,再在边缘图像底部1/3区域中利用Hough变换进行直线拟合;最后,在斜率约束的基础上提出了一种内侧车道线提取算法,实现了车辆所在车道内侧车道线的检测。针对多种夜间车道线图像进行实验,结果表明,该算法准确提取出了内侧车道线。提出的方法能克服图像较暗和光照不均的影响,排除旁侧车道线、护栏等的干扰,有助于夜间车辆各行其道。