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1.
针对单尺度固定函数的滤波器难以有效剔除杂波和提高小弱目标检测性能的不足,文中研究建立多尺度自适应稀疏字典,提出了一种多尺度自适应形态稀疏字典检测小弱目标方法。首先根据图像信号内容建立多尺度自适应形态稀疏字典,并将图像信号在多尺度稀疏字典中进行稀疏分解;然后在分析小原子稀疏表示系数的基础上建立稀疏表示系数直方图,并利用指数函数拟合小尺度原子的稀疏表示系数直方图;最后,根据指数函数拟合参数在杂波、噪声和目标表现出的差异检测小弱目标。该多尺度稀疏字典利用大尺度原子描述图像背景杂波,小尺度原子捕获图像细小特征。实验结果表明,与小波算法和Contourlet 算法相比,文中方法能更为有效地抑制背景杂波,减少背景残留,从而提高小弱目标检测性能。  相似文献   
2.
利用语音命令实现与智能设备的交互已经成为现代控制理论研究的热门话题之一。介绍了一种基于数字信号处理器(DSP)、语音采集模块、无线收发模块、片上外设等资源实现的语音命令控制处理系统。该系统首先通过语音采集模块采集到语音控制信号;然后通过DSP和相应的片上外设实现对语音命令的识别;最后将识别的语音命令传递给无线收发模块以实现对于智能设备的控制。整个系统的设计应用领域广泛,可以为人机交互提供一种切实可行的参考方案。  相似文献   
3.
本文介绍了一项以TMS320C54X系列DSP芯片作为核心处理单元的波形发生器的课程设计。本系统采用单片机和DSP分别作为上位机和下位机,上位机接收键盘输入的波形参数,下位机接收上位机输入参数并以此生成相应波形,最后通过数模转换芯片输出模拟信号。整个系统充分结合了课程的理论与实践环节,达到了很好的教学目的。  相似文献   
4.
利用雷达回波信号发生器模拟特定环境的雷达信号是验证信号处理系统有效性既经济又有效的手段。本系统设计和实现了一种基于DSP和单片机的基带脉冲雷达回波信号产生器,采用单片机将编码后的脉冲雷达信号参数输入DSP;DSP解析脉冲雷达信号参数后产生目标信号、噪声信号、同步控制信号和复合信号,并通过D/A转换为模拟信号输出。可以实现根据外部要求产生目标运动轨迹和信噪比可控制的信号波形,在较宽范围内具有可调节性。  相似文献   
5.
利用人造物体与背景景物存在的纹理差异提出一种基于纹理感知的目标检测方法。该方法利用灰度共生矩阵计算景物的纹理特征,对物体的强度、方向和纹理特征进行非线性融合,突出纹理粗糙度弱的人造物体并抑制纹理粗糙度强的背景。理论分析和实验结果表明,该模型融入了纹理粗糙度和相似性等特征来组织目标,提高了目标检测性能。  相似文献   
6.
在分析强起伏背景信号的基础上,利用背景局部信号统计特征和目标运动特性,提出了一种基于自适应滤波的弱小目标检测方法.该方法能够有效地抑制强起伏杂波,增强目标能量,提高信噪比.实验结果表明,该技术对强起伏背景下弱小目标具有较强的检测性能.  相似文献   
7.
GD-220光电经纬仪轴系的精度分析   总被引:14,自引:5,他引:9  
光电经纬仪中轴系的精度在很大程度上决定着整台仪器的测量精度.为了提高其轴系精度和改进其轴系结构,以GD-220光电经纬仪为例,讨论了其垂直轴系和水平轴系中存在的径向跳动误差、角度摆动误差和轴向窜动误差等,并定量分析了由构成轴系零件的形位误差造成的轴系在回转运动时的晃动误差.通过对9台套GD-220光电经纬仪轴系的检测结果看,对GD-220光电经纬仪轴系精度的分析和对其结构的设计都是合理的.  相似文献   
8.
弱小目标检测算法性能评价的回归分析方法   总被引:2,自引:0,他引:2  
针对弱小目标检测算法的特点,建立了一种对算法性能进行评价的机制和方法。以图像特征指标作为输入量,算法性能指标作为输出量,用响应函数模型描述二者之间的关系,通过回归分析对算法的性能做出了评价。利用所建立的方法,分别对一种基于中值滤波和一种基于形态学滤波的检测算法进行了分析和比较,结果表明,对于试验所采用的背景图像情况,后者对弱小目标的检测性能总体上要优于前者。  相似文献   
9.
通过对跌倒行为特性的研究,提出了人体跌倒鲁棒检测方法.采用穿戴式跌倒检测装置,将加速度传感器和倾角传感器安置于腰间,压力传感器安置于脚底,用于采集人体运动中的姿态加速度信息、倾角信息和脚底压力信息,采用主成分分析法提取姿态变化特征量,并运用支持向量机对特征量进行分析和判断,判断人体是否跌倒.通过试验测试验证,所提出的方法对跌倒检测具有较高的鲁棒性.  相似文献   
10.
基于空时显著性感知的运动目标检测方法*   总被引:2,自引:0,他引:2  
从视觉系统生理结构出发,对Itti视觉注意力模型进行了改进,融入运动特征,提出了一种基于视觉空时显著性感知的运动目标检测方法。首先提取图像的空间特征,形成空间显著图;然后利用相邻帧图像的全局运动、局部运动和相对运动,确定运动目标与背景的运动差异,形成运动显著图,并且对各显著区的空间特征和运动特征进行融合形成空时显著图,检测出运动目标。理论分析和实验结果表明,该方法能快速、准确地发现目标,减少目标的截获时间,提高目标跟踪性能。  相似文献   
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