傅立叶变换技术在织物和无纺布结构参数测试中的应用

对傅立叶变换在纺织图像滤皮,无纺布中纤维取向度检测,以及织物结构参数测量等方面的应用进行了研究和分析,研究的结果表明,傅立叶变换技术是非常有效的。     

相位相关算法在条形码识别中的应用

将基于傅立叶变换的相位相关算法应用到条形码的识别中,是一种应用很广泛的图像匹配方法.通过用Matlabe仿真软件对算法进行分析仿真, 证明本文提出的算法具有实时性好、性能高等优点.同时为了提高匹配精度和减少计算量,对旋转不变相位相关算法进行了优化和改进.     

小波变换和傅立叶变换在系统诊断中的应用

对小波变换和傅立叶变换的特点进行了简要的阐述，并结合具体的系统诊断实例，介绍了在数字滤波，数字信号分析，信号特征提取等方面的应用技术。文中给出了采用MATLAB语言编写的程序模块及程序运行结果，并绘出了各个处理阶段的波形，使读者能够清楚地看到两种变换的功能。     

线性调频分数傅立叶变换理论及应用

基于普通傅立叶变换(FT)的特征函数,本文给出了一种连续时间信号的线性调频分数傅立叶变换(CFRFT)的表达方式,在此基础上,分析了CFRFT包括时移特性、展缩特性、反褶特性、时域微分特性、分数域频移特性、时域斜变信号相乘特性和Parseva l定理等变换性质,得出一些常用连续时间信号的CFRFT的变换表达式,说明了傅立叶变换可视为分数傅立叶变换(FRFT)的一个特例,对应用分数傅立叶变换分析系统具有启发作用。作为分数傅立叶变换的应用,解决了傅立叶变换不能有效分析时变系统的问题。     

快速傅立叶变换在多进制LDPC码译码中的应用

快速傅立叶变换的引入使得多元LDPC(低密度奇偶校验)码的译码复杂度大大降低。然而,其内在原理却并没有得到很好的解释。基于两个独立随机变量和的概率质量函数计算,本文对快速傅立叶变换在多元LDPC码译码中的应用给出了一种简单且清晰的解释。     

小波变换与傅立叶变换在信号消噪中的对比研究

由于小波变换具有良好的时-频特性,从而为其在信号降噪中的应用提供了广阔的前景.通过傅立叶变换和小波变换在信号消噪中的对比研究可以看出,小波变换对奇异信号极其敏感,使得其在非平稳信号的消噪中显出了得天独厚的优越性.     

一种基于小波变换的车牌字符识别算法

提出了一种小波变换的方法对提取出的车牌字符进行识别.对标准字符和分割好的车牌字符进行正交小波变换获取低频系数和高频系数,构造低频系数矢量和高频系数矢量,定义隶属函数,设定阈值,并定义加权矩阵.先将待辨识字符的低频系数矢量与标准字符的低频系数矢量相比较,再比较高频系数矢量.从而最终获得识别结果.实验结果证明该算法比常规识别算法识别率更高.     

基于Gabor变换和LMBP神经网络的 车牌汉字字符识别

字符识别是汽车牌照自动识别系统中的关键环节,汉字字符识别是其中的难点。提出用Gabor滤波器对灰度汉字图像抽取横、竖、撇、捺的4幅能量特征图像的方法,同时对Gabor滤波器组输出值进行非线性变换,使其适应于不同亮度和低质量灰度车牌字符图像的识别,最终采用网络法提取4幅能量特征图像的特征,用改进的BP神经网络作为车牌汉字字符的识别器,提高车牌识别率。     

高斯小波在低对比度目标识别中的应用研究

应用光电混合联合变换相关器对复杂背景低对比度目标进行探测识别时,物面图像不作任何处理根本无法获得相关峰,无法实现目标探测识别的目的。为此提出在物面应用高斯小波模极大法处理技术,有效抑制了背景噪声的干扰,提高了有用信息量的衍射,从而提高了应用联合变换相关器对复杂背景低对比度目标进行探测识别的能力。实验证明对于对比度高于6%的复杂背景目标经高斯小波处理后,获得的相关峰对比度较处理前相关峰对比度能达到百分之百的增强效果。文中给出了雾天汽车处理前后的实验结果,有力地证明了该方法的有效性。     

傅立叶分析在传动实验台数据处理中的应用

傅立叶变换作为一种传统的信号分析和处理方法，已在数学和工程应用中发挥了重要的作用和产生了深远的影响。本文作者以具体的实例介绍了傅立叶变换在传动实验台数据处理中的应用与研究。     

最大平均相关高度的归一化模板在畸变目标识别中的应用

本文基于最大平均相关高度算法设计了一种归一化模板,解决了联合变换相关器的畸变目标识别问题。该方法通过对最大平均相关高度频域滤波器的控制参数优化,映射到空域获得初始模板,归一化后得到归一化模板。相比于初始模板,归一化模板大大提高了模板与待测目标的灰度相似性。仿真实验表明,该模板能有效增强待探测目标的相关峰亮度,在联合变换相关器上可实现对畸变目标的识别,其比例畸变容差为53%,旋转畸变容差为20°。通过实验,给出了畸变飞机的相关识别结果。     

具有车型识别功能的车辆检测器设计

专门进行了不停车收费系统的车辆检测器的硬件系统设计及识别方式设计,并采用模糊模式识别算法进行车型识别。     

灰色关联法识别地层岩性应用研究

利用常规测井资料方法识别陆相沉积形成的复杂砂泥岩剖面有一定难度,针对此问题提出一种基于灰色关联的岩性识别方法。在吐哈温米油田wj3-1井测井资料的基础上,通过取芯井岩心和相应测井曲线对应特征的分析,提取反映岩性的特征参数,应用灰色关联分析方法对取心井的岩性进行识别。     

光电混合联合变换相关器目标探测与识别

本文用电寻址液晶EALCD作为空间光调制器SLM，用计算机控制的EALCD并排显示参考信号和实时扫描的目标信号，并用面阵CCD作为平方律探测器记录其联合变换功率谱，通过光学傅立叶变换，输出相关信号，识别目标并确定目标在空间的方位。其特点是，由于用CCD探测功率谱，可以用各种数字处理技术提高系统的信噪比，并能更精确的探测和识别目标；采用光学傅立叶变换及光学相关探测使所有采样点并行处理，并以光速进行，提高了处理速度。     

交叉极化天线阵列信道的相关性

针对符合多簇拉普拉斯分布的功率角度谱,推导了适用于均匀线阵和均匀圆阵信道相关性的闭式表达式. 该表达式反映了信道角度功率谱以及交叉极化鉴别率对信道相关性的影响. 比较了具有相同角度扩展的单簇与多簇拉普拉斯角度功率谱引入信道相关性的差异. 分析了簇内角度扩展不同时,天线阵列信道相关性随均匀线阵天线间距或均匀圆阵半径的变化. 给出了簇内平均角和簇内角度扩展分别取不同值时,信道交叉极化鉴别率对应的等效天线间距.     

基于RBF神经网络的车牌自动识别系统设计与实现

车牌自动识别系统分为图像预处理、车牌定位、字符分割、字符识别4步.车牌准确定位是LPR系统中的关键,本文利用形态学变换对图像进行滤波聚类,HOUGH变换方法对车牌图像进行水平校正,基于RBF网络的方法识别字符.在DELPHI 7.0环境下设计开发的车牌自动识别系统,经检验取得满意的效果.     

平稳随机过程通过平稳线性动力学系统的变换

研究了平稳随机过程通过平稳线性动力学系统的变换,通过力学系统、电路系统几个实例的计算,揭示了确定系统输出(响应)的统计特征的一般方法,密切了平稳过程理论与实际的联系。     

多层前向神经网络在手写体数字识别应用中的研究

针对手写体数字的特点并从实用性的角度出发，采用了一种融字符特征抽取和识别于一体的五层结构的前向传播网络，为了减少连接权值的个数，在网络中采用了权值共享和部分映射，在系统的训练过程中，利用误差函数的二阶导数加速网络的收敛，取得了较好的结果，比传统ＢＰ算法快４～５倍。在此基础上，利用二阶导数的信息对网络进行了神经损伤即鲁棒性实验，使网络权值数大大减少。     

具有弹性关节的柔性杆机械手动力学方程及其数值模拟

以单杆柔性机械手为例，提出建立具有弹性关节的柔性机械手动力学方程的新方法，并将这种方法与刚度矩阵法对指端误差的影响进行比较。此法可推广到具有弹性关节的柔性多杆机械手中。