小波变换在信号边沿检测中的应用

对于天文导航系统中一般舰船存在的摇角问题，提出了水天线测量法，利用小波变换技术对水天线信号进行边沿检测。     

小波变换在振动台信号处理中的应用

介绍振动台的工作原理，提出一种利用信号边沿与噪声的小波变换的不同性质来去噪的方法，给出该方法的使用效果，并进行了讨论。     

基于小波包变换的电力系统谐波检测

阐述小波变换和小波包变换的基本原理,介绍小波变换的时频局部化特性,说明了在小波变换基础上建立的小波包变换,能够实现频带的均匀划分,能更有效地进行谐波的检测和分析,并利用小波包变换的方法分别对电力系统中的稳态谐波和暂态谐波进行检测.仿真结果表明,该方法可以准确地检测稳态和暂态时变信号,能为电力系统中的谐波治理提供依据.     

基于小波理论的电力系统谐波检测方法

提出了对电力系统中稳态谐波和暂态谐波的不同检测方法.阐明了小波理论的基本原理,对复合信号进行了小波变换和小波包变换的仿真分析和比较.仿真结果表明,对稳态谐波检测时适合采用小波变换,对暂态谐波检测时适合采用小波包变换.     

基于小波奇异性的滚动轴承故障检测方法研究

在滚轴故障诊断中,故障通常表现为振动信号的突变,因此检测信号奇异点意义重大。文章介绍了小波变换理论和小波变换奇异性检测原理,研究了奇异性检测方法在滚动轴承故障诊断问题中的应用。采用小波门限消噪法处理繁杂的滚轴振动信号,对消噪后的振动信号采用小波变换模极大值奇异性检测方法进行多尺度小波分析,得到故障点的位置。仿真结果表明,该方法下振动信号奇异程度以及奇异点的位置明显。     

基于小波变换的边缘检测

边缘特征是图像最为有用的高频信息。边缘检测在图像处理和计算机视觉中起着非常重要的作用。本文在简要介绍小波变换的基础上,给出了小波变换的边缘检测理论。边缘检测采用3次B样条小波。实验证明,利用小波变换提取的图像边缘效果明显优于sobel、canny等传统的边缘检测方法。     

奇异性检测中小波基的选取

通过分析和计算几种小波对不同奇异性信号的变换过程,验证了小波变换方法在判定信号奇异性中的作用.比较了几种小波变换的效果,提出了对阶跃、三角波等信号进行奇异性检测时小波的基本选取规则.     

基于小波变换的电能质量扰动检测与定位

文中针对小波变换模极大值检测原理及其在电压暂降、骤升扰动信号检测中的应用进行了详细研究。介绍了小波变换理论,提出了采用小波多分辨率信号分解的电能质量暂态干扰检测新方法,通过检测小波变换模极大值,实现了对电压暂降扰动发生、恢复时间的精确定位。仿真计算结果表明该检测方法是有效的。     

路面不平度突变检测的研究

为了更好地检测路面不平度的突变,提出了基于小波变换提取路面不平度突变的方法。利用小波变换检测路面不平度突变的基本原理和路面不平度不同尺度的最大重叠离散小波变换系数进行路面不平度突变区域的检测。结果表明:在消除边缘效应后,在两个突变区域内,W1、W2和W3小波系数具有一致性,可以准确提取路面不平度突变。     

基于小波包变换的电力系统谐波电流检测

针对常规快速傅立叶变换无法检测非整数次谐波,以及改进的加窗插值快速傅立叶变换运用困难,采用小波、小波包变换对电网信号中的谐波进行检测分析。小波包变换建立在二进小波变换基础上,可以实现对信号的均匀划分,能够更好地提取信号的时频特性。仿真结果证明,较之傅立叶变换和小波变换,小波包变换对电网信号中谐波的幅度、频率的估计具有更高的精度。     

一种SAR图像与光学图像匹配算法研究

INS/SAR组合导航系统对SAR实时图像与光学参考图像的匹配算法提出了较高的实时性和准确性要求.针对以往直线匹配算法与角点匹配算法的缺陷,首先提取SAR实时图像与光学参考图像直线中的直线与角点特征,然后在干线对粗匹配的基础上利用精确的角点特征进行小参数变化下SAR图像与光学图像的精匹配.经实验验证,该方法实时性与匹配精度高,可较好的应用于INS/SAR组合导航系统的图像匹配中.     

有监督的水平集高分辨SAR图像分割方法

针对基于统计模型的水平集SAR图像分割中参数估计耗时较多的问题,提出了一种有监督的高分辨SAR图像分割方法.该方法将Fisher分布和Gamma分布分别作为高分辨SAR图像的目标和背景统计模型,结合水平集方法推导了SAR图像分割水平集函数的能量泛函模型,通过最小化能量泛函得到曲线演化偏微分方程,实现对高分辨SAR图像的...     

基于霍夫曼编码的SAR浮点图像数据压缩

提出一种基于霍夫曼编码的SAR浮点图像数据压缩方法.通过对DCT系数的研究分析,确定了符合SAR数据特征的量化和编码方法,实验表明压缩效果非常明显.     

一种基于Gaussian-Hermite矩的SAR图像分割方法

图像分割在SAR图像处理中具有很重要的意义。文中提出了一种基于Gaussian-Hermite矩的SAR图像分割方法。该方法针对合成孔径雷达(SAR)图像斑点噪声对现有分割方法带来的影响,利用Gaussian-Hermite矩的不同阶矩并结合SAR图像特征将目标从含噪背景中分割出来。实验部分同时采用了仿真数据和实测SAR数据,通过与小波能量等4种方法的分割结果进行比较,显示出了该方法的有效性。     

基于假设检验及SAR图像统计分布特性的伪装效果评价方法

高分辨率SAR雷达在军事领域的广泛应用,使得针对SAR侦察的军事目标伪装效果评价需求日益迫切。利用试验获取的SAR图像,分析了伪装目标和背景的高分辨率SAR图像的分布特性,引入假设检验理论,验证了统计分布特性,构建了伪装效果评价算法。根据试验得到的高分辨率SAR图像的判读结果与算法实验结果比对,验证了方法的有效性。     

山区机载SAR影像几何纠正试验研究

由于雷达的侧视投影特点,地形的起伏将引起较大的投影差,利用在多项式纠正的基础上引入投影差改正来纠正泰山地区机载SAR影像.试验表明:此方法在纠正高山地区影像时具有较高的精度.在文章的最后对山区雷达影像处理中的几个问题进行探讨.     

一种深度神经网络SAR遮挡目标识别方法

提出了一种利用深度神经网络的合成孔径雷达图像部分遮挡目标的特征提取和目标识别新方法.该方法首先对合成孔径雷达图像进行预处理,然后提取预处理后合成孔径雷达目标的小波域低频子带图像作为训练数据,最后利用深层稀疏编码模型进一步提取合成孔径雷达遮挡目标的有效特征向量作为目标的特征以完成目标识别.采用MSTAR数据库中的3类目标进行目标遮挡模拟及识别实验.结果表明,新方法可以综合利用遮挡目标的局部和整体结构信息以提高目标的正确识别率,是一种有效的合成孔径雷达遮挡目标特征提取和目标识别方法.     

利用各向异性扩散去除SAR图像中的斑点噪声

合成孔径雷达(SAR)图像受到相干斑点噪声的干涉,严重影响合成孔径雷达图像的质量。我们利用各向异性扩散方程抑制合成孔径雷达(SAR)图像中的斑点噪声,只要选择合适的扩散方向和速度,就能较好地保留图像的边缘和细节信息。最后对合成孔径雷达图像进行去噪实验,并与小波去噪滤波方法进行比较,各向异性扩散方程具有更好的抑制噪声的效果。     

基于SFCM及水平集方法的溢油图像分割

传统的单一模糊聚类算法（FCM）适用于无噪声图像的分割,而对于具有噪声、特殊点值及瑕疵的图像分割则无能为力。本文提出了应用嵌入空间信息的模糊聚类算法（SFCM）与水平集方法的结合,对海洋溢油污染的合成孔径雷达（SAR）图像进行分割处理,得到了优于其它算法的分割图像。通过对SAR溢油图像分割的数据分析,验证了算法的有效性。     

Three-dimensional positions of scattering centers reconstruction from multiple SAR images based on radargrammetry

A method and procedure is presented to reconstruct three-dimensional(3D) positions of scattering centers from multiple synthetic aperture radar(SAR) images. Firstly, two-dimensional(2D) attribute scattering centers of targets are extracted from 2D SAR images. Secondly, similarity measure is developed based on 2D attributed scatter centers' location, type, and radargrammetry principle between multiple SAR images. By this similarity, we can associate 2D scatter centers and then obtain candidate 3D scattering centers. Thirdly, these candidate scattering centers are clustered in 3D space to reconstruct final 3D positions. Compared with presented methods, the proposed method has a capability of describing distributed scattering center, reduces false and missing 3D scattering centers, and has fewer restrictionson modeling data. Finally, results of experiments have demonstrated the effectiveness of the proposed method.