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1.
在介绍常规雷达飞机目标回波数学模型的基础上,利用多重分形测度分析手段,分析了常规雷达飞机目标回波的多重分形特性及其多重分形特征的提取方法,并从模式分类的角度,提出了利用多重分形特征对喷气式飞机、螺旋桨飞机和直升机等三类飞机目标进行分类的方法.实验表明,上述三类飞机的目标回波数据具有显著不同的多重分形特征,所定义的多重分形特征参数可以作为飞机目标分类和识别的有效特征,仿真实验验证了所提方法的有效性. 相似文献
2.
3.
网络流量整形、调度、异常检测、管理与控制及保障QoS需求等都需要了解业务流的局部变化特性.本文给出离散小波及其模极大值的网络流量奇异谱估计算法及影响因素,并通过真实的网络业务数据对算法进行了评估和比较.实验结果表明,两种方法的奇异谱估计能有效刻画网络业务流的局部变化特征,并且能通过奇异谱特征参数之间的差别描述不同业务流之间的差异性,也表明了在一定条件下,离散小波模极大法更加优越. 相似文献
4.
5.
基于多重分形分析的SAR图像消噪增强研究 总被引:14,自引:0,他引:14
根据SAR图像中原始信号与噪声的多重分形谱的不同,提出了一种基于奇异性分析的雷达图像消噪新方法。在图像经过多重分形分析后,通过对多重分形谱相关的Holder指数进行特征化处理来实现图像消噪。经过实验确定当变化后的Holder指数略大于1.7时,最终恢复的图像消噪效果最佳。这种方法可以在尽量保留信号奇异性(如边缘,纹理等)相关信息情况下,使得图像平滑,噪声消除。 相似文献
6.
给出了一种基于多重分形的图象边缘检测方法 ,并对维数范围的选取及对边缘检测结果的影响进行了研究。该方法通过计算图象中每个像素点的局部Hoelder指数和它的多重分形频谱 ,然后根据多重分形频谱选取适当的维数范围提取图象边缘信息。实验证明 ,通过选取适当的维数范围该方法能得到良好的边缘检测效果 ,并能突出主要的图象边缘细节信息。 相似文献
7.
8.
为监测高速列车的运行状态,采用多重分形分析列车振动监测数据,提取一种基于多重分形理论的广义维数谱参数(谱最大值Dmax、谱最大值与最小值之差△D和谱均值-D),以3种广义维数谱参数作为特征量,实现对列车正常状态、空气弹簧失效、抗蛇行减振器失效和横向减振器失效状态的表征.实验结果表明,Dmax、△D和-D均能够表征高速列车的运行状态且具有一定稳定性,为高速列车运行状态的识别提供了一种有效的方法. 相似文献
9.
介绍了一种用于X线头影片进行边缘检测的多重分形方法,并对模拟X线头影侧位片进行了多重分形性质的分析。通过图像的多重分形谱与权重因子相关性的分析,进一步判定线性区间及适当的权重因子。得到了X线头影片图像的多重分形的线性区间,验证了X线头影片图像的多重分形的几何性质,在分析图像各像素点多重分形谱的基础上获取图像的边缘信息。用该算法进行图像边缘提取,保持和加强图像的局部特性,突出图像的细微处,并且该算法克服了多重分形谱对噪声敏感的缺点,能有效抑制图像中的噪声。分析结果表明,利用多重分形对X线头影片图像进行硬组织内部轮廓的边缘提取是可行的。 相似文献
10.