基于提升静态小波变换的自适应消噪方法

基于离散小波变换的自适应消噪方法为雷达信号的滤波提供了一种可行的方法.但DWT不具有平移不变性,若不用相同的小波对滤波后的信号进行重构,则会带来较大的重构误差.针对这一现象,提出了基于提升静态小波变换的自适应消噪方法,它首先根据DWT的提升方法,得到SWT的提升和对偶提升实现方法,然后通过SWT的提升方法将信号分解为多个子带,利用引入更多动量因子的权系数的迭代公式进行自适应匹配.并对匹配结果二次自适应,得到拟合的原信号.仿真结果表明,该方法可在计算量增加不大的前提下,进一步改善系统的滤波性能.     

SAR图像目标方位角估计与分析

SAR成像对目标方位角特别敏感,方位角估计的准确性会直接影响目标的分类和识别.目标方位角估计方法主要有包络盒准则法、轮廓线变换法和主轴原则法.每种方法都有其局限性,且估计范围是[0, 180],可是目标方位角实际范围是[0, 360].为了能获得任意角度且相对精确目标方位角,提出了一种综合SAR图像目标方位角估计方法.该方法融合了的单一估计法的优点,并利用目标的相关信息,突破了以往仅从图像的角度估计方位角的缺点.实验表明这种方法是有效的、可行的.     

死亡强度服从Ornstein-Uhlenbeck跳过程的长寿债券定价模型

长寿风险不仅使寿险公司和社会保障部门不堪重负,而且对经济和社会的发展产生严重威胁.以对冲长寿风险为目的,根据我国国情设计一种长寿债券,与债券相关联的生存指数是通过Ornstein-Uhlenbeck跳(OUj)过程刻画的死亡强度得到的.考虑到我国利率市场和保险市场的特点,利用正双曲利率模型对债券进行贴现,并通过王氏变换给出不完全市场中的长寿债券定价模型.最后,依据我国生命表数据进行实证研究.     

基于遗传编程的火电厂主汽温系统建模研究

遗传编程是基于自然进化理论的一种全局最优智能搜索技术,将它应用于系统辨识,可以实现同时辨识系统的结构和参数,并且得出的辨识结果是显示的。提出了一种新的多目标遗传编程算法,将进化的目标设定为偏差的平方和、表达式的复杂程度和最大动态偏差的综合最小。应用该算法辨识火电厂主汽温系统,仿真结果说明该算法是有效的,并且比常规遗传编程算法优越。     

Application of multi-resolution analysis in sonar image denoising

Sonar images have complex background, low contrast, and deteriorative edges; these characteristics make it difficult for researchers to dispose the sonar objects. The multi-resolution analysis represents the signals in different scales efficiently, which is widely used in image processing. Wavelets are successful in disposing point discontinuities in one dimension, but not in two dimensions. The finite Ridgelet transform （FRIT） deals efficiently with the singularity in high dimension. It presents three improved denoising approaches, which are based on FRIT and used in the sonar image disposal technique. By experiment and comparison with traditional methods, these approaches not only suppress the artifacts, but also obtain good effect in edge keeping and SNR of the sonar image denoising.     

基于双谱分析的雷达辐射源个体特征提取

针对复杂电磁环境中雷达辐射源特征参数的分选和识别问题,提出将辐射源信号的双谱作为雷达辐射源个体特征,并进一步提出将Walsh变换作为双谱特征优化算法。利用双谱中包含的信号细微信息和双谱受高斯噪声和杂波影响较小等特性,提高雷达辐射源个体特征参数的有效性;针对信号双谱中包含了很多与个体特征无关的冗余信息,不利于机器进行识别处理的缺点,利用Walsh变换对信号的双谱特征进行优化,剔除其中无效、冗余的信息,将变换后的结果作为雷达辐射源个体特征信息。仿真实验结果验证了算法的可行性。     

用离散小波变换对格网DEM数据压缩中的关键技术

DEM数据具有不稳定、相关性差的特点,用离散小波变换对格网DEM数据进行压缩处理时,其边界问题将更为突出,主要表现在边界失真非常严重.这种现象不可避免地导致重建DEM数据精度的损失严重.为了最大限度地减弱边界问题的影响、提高压缩比,在进行格网DEM数据压缩时,作者将二维离散小波变换的边界问题转换为一维离散小波变换的边界问题,大大减小了边界失真区域,提高了重建DEM数据的精度.进而,用相应的算法进行了DEM压缩实验, 结果表明:可获取高压缩比且高精度的重建DEM数据.     

基于多小波的SAR图像去噪与压缩

SAR图像固有的乘性相干斑噪声降低了图像的相关性,增加了信息熵,影响了图像压缩的性能.多小波能够同时拥有正交性、紧支性和对称性,比单小波具有更多的自由度.因此提出了在多小波域进行去噪和压缩相结合的SAR图像编码算法.首先对图像进行多小波变换,采用改进的软阈值法抑制相干斑噪声同时对图像边缘进行保护,再对多小波系数重排建立空间方向树,然后采用多级树集合划分(SPIHT)算法进行编码.实验结果表明,该算法改进了重建SAR图像的PSNR,同时对相干斑噪声进行了有效的抑制.     

基于NSCT变换的红外与可见光图像融合算法

分析了非子采样Contourlet变换滤波器组的设计与实现方法,提出一种基于非子采样Contourlet变换的红外与可见光图像融合算法。首先将图像作非子采样拉普拉斯金字塔尺度分解,并在各个尺度层对高频子带作非子采样方向分解;然后分别采用基于区域能量和区域方差的的融合规则得到融合图像的非子采样Contourlet低频系数和高频系数;最后再进行非子采样Contourlet逆变换得到融合图像。实验结果表明,该方法的融合效果优于àtrous小波变换方法和Contourlet变换方法。     

基于Hilbert-Huang变换理论的非线性系统分析

介绍了Hilbert-Huang变换(HHT)这一全新的处理非线性、非平稳信号数据的方法,将其用于分析典型的非线性系统-Duffing方程,通过对使用三阶Runge-Kutta法求解而得到的Duffing方程数值解分解后,得到了4个固有模态函数分量和1个残余量,给出了相应的能量-频率-时间分布图-Hilbert谱,并将其边际谱与Fourier谱作了比较。结果表明,此方法具有更好的局部特性分辨以及瞬时频率分解效果,经HHT变换得到的主要固有模态函数分量具有明确的物理意义,体现在Hilbert谱上的系统固有频率存在明显的波内调制机制,分析结果充分保留了系统的非线性特征。