碳素材料超声检测的信号处理方法

针对碳素材料超声无损检测存在信噪比较低的问题,从自相关性出发分析了典型超声检测信号的组成成分,提出了在自相关分析的基础上的小波去噪思想,探讨了自相关分析和小波分析相结合的信号处理方法。利用此方法进行实际超声信号分析效果良好。     

基于小波神经网络的信号识别

信号的分选和识别技术在当今信号处理的系统中占有相当重要的地位.小波分析和神经网络是近年来兴起的一种分析信号方法.文中对二者的结合问题进行了研究.小波空间可以作为信号分类的特征空间,进而可以通过神经网络对信号进行特征识别.小波神经网络是基于小波分析而构造的神经网络模型.在信号调制类型识别中,利用小波伸缩平移把信号分解到不同频道上进行特征提取;把提取的特征信息输入神经网络进行分类.仿真结果表明,利用此方法可以较好的对信号进行分选和识别.     

基于视频的移动机器人的路线识别及定位系统

在视觉引导的机器人运动控制中，机器人定位是一个关键问题。众多的文献中给出了许多在给定场地情况下，对于机器人本身全局定位的方法。本文则主要介绍了一种利用hough变换确定边界，并且在给定运动边界的情况下，实时的对边界进行识别，并且实时的对机器人或者车体与边界的关系进行定位的方法。     

基于变换的地震数据压缩技术

随着油田勘探开发的不断深入,地震资料处理和解释的数据量越来越庞大.对这些数据进行合理压缩使用已成为当务之急.通过比较离散余弦变换、离散小波变换和离散小波包变换3种有损压缩算法的特点,认为小波变换适用于速度模型类数据的压缩,而地震数据使用小波包交换可以得到较好的压缩结果.离散小波包压缩算法对地震数据进行的大量压缩实验表明,数据压缩对频谱的影响很小,对于叠后数据按301的压缩率进行压缩是可行的.     

小波包变换压缩与地震数据处理

探讨了地震数据经小波包变换压缩后对后续处理过程的影响,以及经过某些处理后的数据会对小波包变换压缩产生什么影响等问题。将小波包变换压缩地震数据的结果与快速傅里叶变换压缩地震数据的结果进行了对比,其结果表明:应用小波包变换压缩地震数据,有效信号的损失非常小,压缩比大于快速傅里叶变换的压缩比。在大批量地震数据处理中可以使用小波包变换压缩地震数据。     

观测值序列的粗差探测方法

基于小波分析和未确知滤波理论，研究了对观测序列中粗差进行探测和剔除的方法，并结合实例进行了分析和比较，表明这2种方法得到的探测结果基本一致，均具备较好的应用价值。此外，进一步分析了2种方法的优点和局限性，为实际应用提供了有用的参考。根据2种处理方法的特点，提出了粗差探测的综合探测方法。     

数学形态学及其在图像分析中的应用

数学形态学作为一门新兴的、以形态为基础对图像进行分析的学科,已得到人们的广泛关注,并应用于图像处理的许多方面,如噪声抑制、特征提取、边缘检测、图像分割、形状识别、纹理分析、图像恢复与重建等.首先介绍了几种基本的数学形态学算子及其特点,然后介绍了星体分布统计和粒子分析两个运用数学形态学进行图像分析的具体例子,给出了具体实现步骤,并通过编程得到了实验结果.最后对全文进行了总结.     

平面应变条件下的M-C准则的等效广义 Mises变换公式及其应用

基于Mohr-Coulomb准则的等效广义Mises变换理论，推导了平面应变条件下的MohrCoulomb准则的等效广义Mises变换公式，该公式能够充分考虑膨胀角的影响，并与Mohr-Coulomb准则精确匹配，能很好的表述岩土体强度特性，可应用于工程实际中。文中对Prandtl经典算例用本文提出的方法进行了有限元分析，结果验证了文中公式的正确性并得出一些有益的结论。