分数博里叶变换的数字仿真研究

本文介绍了一种可用作故障特征提取的新方法——分数傅里叶变换。首先,对分数傅里叶变换的定义和基本性质作了简单的说明,并分析了该方法与时频分析中Wigner分布的关系;其次给出了分数傅里叶变换的快速算法;最后,通过数字仿真对分数傅里叶变换的实现和应用特点进行了初步探讨。     

正交傅里叶—梅林矩变换在光学模式识别中的应用

本文中研究了正交傅里叶－梅林矩变换在光学模式识别中的应用，并用正交傅里叶－梅林矩变换表示了平移，比例，旋转，强度这四种畸变。通过适当的归化处理，正交傅里叶－梅林舐换能解决所有这四种畸变不变识别。此外，研究了基于正交傅里叶－梅林矩变换的光学相关模式识别的实现问题。     

基2快速傅里叶变换引入的不确定度估算

信号处理算法的不确定度研究是一个崭新的课题，快速傅里叶变换是一种基本的数字信号处理工具。通过分析基2快速傅里叶变换原理，分析了快速傅里叶变换的不确定度来源。以理论分析和数学推导方式研究了各主要不确定度分量，因此具有数学上的严格性。其中，将相关的栅栏效应和加窗截断引入的不确定度分量综合考虑，避开了分量之间的相关性。     

小波分析与傅里叶分析的比较及其在故障诊断中的应用

小波分析是傅里叶分析的发展与延拓。本文首先对小波分析与傅里叶分析的概念及特征进行比较，然后简要论述了这两种分析方法在故障诊断中的应用。     

正交傅里叶－梅林矩变换在光学模式识别中的应用

本文中研究了正交傅里叶－梅林矩变换在光学模式识别中的应用，并用正交傅里叶－梅林矩变换表示了平移、比例、旋转、强度这四种畸变。通过适当的归化处理，正交傅里叶－梅林矩变换能解决所有这四种畸变不变识别。此外，研究了基于正交傅里叶－梅林矩变换的光学相关模式识别的实现问题     

基于四元数离散傅里叶变换的全息数字水印算法

目的结合四元数和全息技术的优势,将数字水印技术应用在彩色图像中,以提高水印算法的抗攻击能力。方法将四元数离散傅里叶变换和加密傅里叶全息技术应用到数字水印算法。首先对一幅彩色图像进行数据类型的转换,表示成四元数矩阵,然后对其进行四元数离散傅里叶变换,最后基于人眼视觉特性将水印信息加密后利用重复计算选取合适的嵌入强度后嵌入变换得到的频域矩阵中,实现信息隐藏。结果算法能够将彩色图像作为一个整体进行处理,有较好的不可见性。与此同时,提高了四元数域水印对于裁切攻击的抵抗能力。结论该算法在保证水印不可见性的同时能够抵抗一定程度的攻击,满足数字防伪以及版权保护的需要。     

分数傅里叶变换的数字仿真研究

本文介绍了一种可用故障特征提取的方法－分数值里叶变换，首称，对分数傅里叶变换的定义和基本性质作了简单的说明，并分析了该方法与时频分析听Ｗｉｇｎｅｒ分布的关系，其次给出了分数傅里变换的快速算法，最后，通过数字仿真对分数傅里叶变换的实现和应用特点进行了初步探讨。     

利用傅里叶变换的干扰信号分析

本文采用傅里叶变换对干扰信号进行了分析。首先讨论了正弦干扰信号和脉冲干扰信号的传统计算模式，然后采用傅里叶变换方法对脉冲干扰信号进行分解。最后对两种分析方法进行了综合比较。结果表明采用傅里叶变换可以扩大分析的频率范围，并且处理简单准确。     

傅里叶透镜焦距测量的研究

阐述了用传统方法测量傅里叶透镜焦距存在的问题,提出应用频谱分析方法测量傅里叶透镜焦距。方法简便,测量精度可达±0.29％。     

一种新的频谱分析图像重建算法及模拟

这种频谱分析图像重建算法利用二维傅里叶级数的各正交基函数的投影向量,去逼近图像 函数的投影向量,利用优化准则,得到各正交基函数的权系数,再经过傅里叶反变换,即可重建出原始的图像函数。计算机模拟表明,该算法重建时间不足1秒,选择合适的近似级数,对复杂场的图像重建,也能使最大误差不超过5%,平均误差不超过1%。