基于NUFFT的三次相位信号参数估计

在雷达多脉冲相参积累过程中,高速机动目标的速度模型可建模为三次相位信号, 其中,调频率和二次调频率是引起多普勒频移的因素。如何快速估计调频率和二次调频率对雷达多脉冲相参积累至关重要。针对传统算法在三次相位信号参数估计中存在低计算复杂度与高抗噪声性能矛盾的问题,本文提出一种基于非均匀傅立叶变换的三次相位信号参数估计方法。首先, 基于非均匀傅立叶变换对 HAF-ICPF 方法进行改进;然后,利用改进的 HAF-ICPF 方法估计三次相位信号的参数。改进的 HAF-ICPF 方法由于避免了复杂的搜索过程,在保持原有高抗噪声性能的基础上,大大降低了计算复杂度。仿真结果验证了方法的有效性。     

利用三次样条插值实现雷达信号采样波形复现

探讨在现代电子情报侦察中如何将雷达信号采样所得的离散采样数据进行处理,实现在时域波形复现时获得不失真的连续光滑曲线。提出利用三次样条插值逼近真实波形的思想,推导了相应的计算公式,仿真模拟获得了较为满意的效果。     

周期非均匀采样信号的重建中的优化子频带划分

对于周期非均匀采样,由于每个均匀采样流的采样率通常都是小于Nyquist率的,因此,采样信号频谱中会发生频率混叠。这表明在采样信号的重建频带内将会有多于1的谱分量。因为不是所有的与重建频带相交的谱分量都会覆盖整个重建频带,所以有必要将重建频带分成若干个子频带进行分析,构造内插函数,这样有利于减小重建所必需的最小采样率。本文提出一种优化的子频带划分方法,通过该方法在重建频带上定义子频带,能在保证重建所需的采样率最低的情况下使子频带的个数最少,这对于简化内插滤波器的结构有重要的意义。     

基于三次样条的不均匀插值图像放大方法

通过对平滑内插图像放大方法的插值特点分析,针对其高频信息丢失严重的问题,提出基于三次样条的不均匀插值图像放大方法.实现了图像放大.实验表明可以有效的改善高频信息的处理.     

基于最优参数的全景图像三次样条插值复原

全景环形透镜(PAL)将围绕光轴360°的视场投影到环形平面上,具有超大视场,在机器人视觉、监控和虚拟现实领域有着重要的应用。实际应用中需要将环形像无失真地展开为常规平面像,解决环形像由外到内压缩引起的分辨率降低的问题。根据PAL成像的特点,以全景图像的最高分辨率为基准,采用三次样条插值,得到插值函数的最佳参数值。此处理结果同最近邻域和双线性插值结果进行比较,较好地恢复了图像细节,同时参数的优化减小图像复原的计算量。     

基于三次B样条插值的压力传感器温度补偿

由于硅压力传感器通过电阻的压阻效应来感应压力的变化,从根本上来讲,受到环境温度的影响比较大,从而限制了宽温区的测量精度。因此温度补偿成为压力传感器一个需要解决的重要问题。本文介绍了三次B-样条曲线拟合方法在压力传感器温度补偿中的应用。基于单片机的B-样条三次曲线拟合的温度补偿方法,实现了传感器温度的高精度补偿,提高了传感器的补偿精度和工作效率,具有较高的推广应用价值。     

一维非均匀采样信号可变稀疏度傅里叶重建算法研究

非均匀采样信号重建在很多领域得到了广泛应用.传统的最小范数傅里叶重建(FRMN)算法具有原理直观、假设前提少等优点,但不能进行稀疏重建.本文提出一种新的可变稀疏度傅里叶重建(FRVS)算法,并利用贝叶斯推理赋予其概率解释.FRVS通过引入稀疏约束矩阵,不仅在FRMN的基础上融入了稀疏重建思想,而且求解形式与FRMN相同.一维复杂理论信号重建实验表明,FRVS比FRMN具有更高的重建精度.最后将FRVS重建算法用于实际医学心电图信号重建,结果表明FRVS能解决实际重建问题,在重建过程中需选择合适的稀疏度参数.     

基于三次样条插值法的柱面近场测量欠采样修正算法研究

为解决暗室近场测试效率低的问题,本文针对天线近场测量中高效测量方法进行了研究,提出了一种柱面近场欠采样恢复算法。该算法利用高精度的三次样条插值(cubic spline interpolation, CSI)法对未采样的点进行恢复,可减少采样点数,提高测试速度。此外,在柱面近场欠采样恢复CSI求解过程中充分利用系数矩阵的正定、对称等优良特性,使线性方程组的计算量从O(n³)降为O(n),大大提高了CSI的计算效率。最后使用插值后的近场幅度和相位结合柱面近远场变换理论求得天线远场方向图。为验证所提出算法的有效性,试验测试了天线样机,试验结果与理论分析一致。     

匹配追踪算法的超声多普勒血流信号降噪研究

超声多普勒在临床医学中具有广泛的应用,但由于超声多普勒血流信号中夹杂了大量的噪声严重影响了时频声谱图的清晰度,所以必须采用一定的措施消除噪声。本文分别利用离散小波变换算法、小波包变换算法和匹配追踪算法对超声多普勒血流信号进行分解、变换以及降噪处理,并通过仿真实验,给出了不同信噪比情况下,对基于三种算法处理后的信号时域波形和频域波形进行了比较,证实了匹配追踪算法是一种非常适合于对像超声多普勒血流信号这样的频率带宽随时间变化很快的强噪声背景的信号进行噪声处理的算法。     

基于Canny算子和三次B样条曲线的鼻子边缘拟合

在人脸检测技术中,鼻子作为脸部特征之一由于受光照等因素影响较大,所以往往被忽视.本文在假定人脸区域及双眼位置都已确定的前提下,找到鼻子的大致位置,先应用canny算子对该区域进行边缘提取,再综合运用用亮度及边缘信息选取特征点,进而用三次B样条曲线拟合鼻子边缘,实现鼻子的精确定位.实验证明了算法的有效性.     

求最平坦的三次样条插值的粒子群优化算法

在分析了样条函数插值基础上，提出最平坦的三次样条插值问题，并提出了利用粒子群优化算法解决该问题。最后给出了一个实例。     

三次样条在卫星轨道预报插值法中的应用

在遥感遥测卫星数据接收处理系统中,通常要预先加载引导数据用于引导伺服跟踪卫星。当伺服实际需要的角度引导数据率高于已有的引导数据率时,需要用插值的方法得到引导数据。常用的插值方法有拉格朗日插值法、牛顿插值法、平均插值法等。在卫星轨道较低的情况下,上述插值法得到的引导数据表现较好,但对于高仰角轨道卫星,引导数据使用上述插值法可能会出现加速度突变,并超出伺服性能跟踪的问题。为此,文中引入了一种基于三次样条函数的引导数据插值方法,并证明该方法计算的引导数据不但平滑,而且加速度变化稳定。     

总体经验模态细分法提取血流超声多普勒信号的研究

提出基于总体经验模态分解（EEMD）血流细分法提高血流超声多普勒信号提取精度.首先估计辅助分析所需的白噪声幅度,进而用EEMD得到无模态混叠的本征模态函数（IMF）组,最后分离出血流信号的IMF.将本方法应用于计算机仿真和人体实测超声多普勒信号,并与高通滤波器法、原EMD法和EMD细分法比较.结果表明本文方法,提取的血流信号精度最高,特别对WBSR=70dB的混合信号,其精度比上述方法分别提高35%、38%及17%.     

SAR方位向非均匀采样频谱重构算法及误差分析

SAR DPCMAB（方位向多相位中心多波束模式）能够提高方位向采样率,同时却带来非均匀采样的问题,通过频谱重构算法能够有效恢复原信号频谱。但是在SAR传感器运行过程中存在通道特性不一致、采样时刻偏差、噪声等干扰因素,导致重构后的信号出现频谱噪声,重构精度受到影响。文中通过对混叠干扰因素后的非均匀采样LFM信号进行频谱重构,分析各种干扰因素变化与重构误差的关系。通过仿真,得到了干扰条件下的重构频谱,并通过改变干扰条件进一步得到了频谱误差与干扰强度的关系曲线。仿真结果表明．超过一定阈值后,随着干扰强度的增加,重构频谱误差呈线性增长趋势,最终逼近重构前非均匀采样时的频谱误差。     

重构小波系数的分段三次样条播值新算法

利用小波变换模极大值原理对信号去噪之后,如何由保留下来的模极大值点恢复出满意的重构信号,是一个重要课题。本文首先分析模极大值与小波系数之间的内在关系,提出了模极大值实际上是小波系数在特定意义下的离散采样;然后给出了一种对模极大值进行预处理的方法,由此得到了一组新的伪模极大值序列;利用这组伪模极大值序列,提出了一种新的重构小波系数的分段三次样条播值（ＰＣＳＩ）新算法,该算法程序简单,易实现,克服了交替投影（ＡＰ）法计算量大、程序复杂等缺点;最后给出一个应用实例,实验结果表明,与经典的交替投影法相比,本文提出的ＰＣＳＩ算法可获得更高的重构信号信噪比增益和更小的相对均方误差,它是一种实际、有效的算法。     

分数阶Fourier域上非均匀采样信号的频谱重构研究

 本文研究了分数阶Fourier变换域上非均匀采样信号的重构问题.首先得到周期非均匀采样信号经非均匀分数阶Fourier变换后的频谱表达式,研究了该分数阶频谱和信号连续分数阶频谱之间的关系,并基于该关系式提出了一种分数阶Fourier域周期非均匀采样信号的频谱重构算法;其次,讨论了分数阶Fourier变换域上更加一般情况下非均匀采样信号重构问题;最后,给出了周期非均匀采样信号频谱重构的仿真结果.     

一种新条件下的三次样条插值

在分析了基本样条函数插值基础上,对传统的三次样条函数作了推广。研究了任意一个插值点一阶导数和二阶导数的边界条件的样条函数解法。最后通过实例,说明了该计算方法。     

基于形状插值的B超图像三维表面重建

B超图像由于受其成像机理的限制,其成像质量较差,无法采用与CT(计算机断层扫描)、MRI(磁共振成像)类似的三维重建方法。针对B超图像的缺点,采用基于形状的插值方法将其转换为等分辨率体数据。此外,对插值算法进行了适当改进,使重建的速度和效果得到明显改善。最后,分别采用移动立方体(marching cubes)算法、连接轮廓线、光线投射(ray casting)算法对B超图像进行三维重建。结果表明,移动立方体算法在重建的真实性和快速性方面都得到了更满意的效果。     

平移不变空间中信号的min-max插值重建方法

在一般平移不变子空间框架下讨论信号的有限非一致采样重建的问题.基于信号的子空间表示,本文给出一般信号在min-max插值准则下的最优插值方法以及相应的非迭代算法.该方法可以导出著名带限信号的Yen插值.数值实验表明所给方法能十分有效地重建信号.