混响背景下预白化信号检测

在浅海环境中主动声纳匹配滤波器性能下降的一个重要原因是混响问题,因为混响同样是由发射信号引起的,与发射信号有很强的相关性。预白化抗混响算法是将混响看成局部平稳的有色高斯随机过程,采用AR模型对混响进行建摸,利用AR模型系数对原始数据进行“白化”处理,然后利用修正后的发射信号做拷贝信号进行匹配滤波。预白化处理能够有效抑制混响干扰,降低虚警,提高对运动小目标的探测能力。仿真和湖试数据处理结果验证了该方法的有效性。     

混响背景下宽带信号的检测

海洋混响是主动声纳检测中主要的背景干扰，它是一种有色干扰噪声，并常被看作是一个非平稳的随机过程，这使得工作在白噪声条件下的最佳匹配滤波检测器的性能在一定程度上受到限制。本文将白化的思想引入到主动声纳的信号检测中，在混响自回归(AR)模型的基础上研究混响的预白化处理，并将一种次最佳检测器应用到宽带信号的检测中，最后比较了未白化匹配滤波与白化次最佳检测器的性能，实验数据分析结果表明白化次最佳检测器可以在一定程度上提高主动声纳的检测性能。     

基于小波变换和均值滤波的图像去噪方法

将小波变换和均值滤波相结合提出了一种有效的图像去噪方法,先将含噪图像进行小波分解,获得不同频带的子图像.将低频近似图像保持不变,对水平、垂直和对角三个方向高频细节图像根据其特性采用三种不同形状的模板进行均值滤波,最后将低频近似图像与三个均值滤波后高频细节图像合成得到去噪后的图像.实验结果表明,该方法在降低了图像噪声的同时又尽可能地保留图像的细节,其去噪效果优于单一小波阈值法和均值滤波法.     

基于小波变换与形态学的车牌定位方法

针对信号噪声环境下的车牌定位问题,提出了一种基于小波变换和数学形态学的图像定位方法.该方法先用自适应滤波多尺度边缘检测方法检测出车牌的边缘;然后用数学形态学方法对阈值二值化后的边缘图像进行系列形态运算,进一步消除无用信息;最后用基于车牌底色识别的方法进行车牌定位.实验结果表明,该方法定位效果好,适于有噪声的车牌图像进行定位.     

基于小波变换的图像压缩方法研究

首先介绍小波变换图像编码的基本框架,并借助Matlab作为工具按算法流程编写程序对标准Lenna图像信号进行实验,给出实验结果。     

回波图像混响抑制方法研究

针对二维图像声呐近程混响干扰严重,无法分辨目标亮点的问题,基于混响信号自动增益控制(AGC)的基本原理,对时间增益控制电路进行改进,实现了混响背景平稳化。回波图像仿真结果表明,此方法能较好改善回波图像质量,有利于对目标的定位与识别。     

基于多尺度小波变换的子线段匹配方法研究

提出了一种基于多尺度小波变换的子线段匹配方法.该方法利用一种特殊小波变换系数不同尺度下的模极大点能提供在不同尺度下信号急速变化点的位置信息的特点,以位置点作为子线段的端点,应用由粗到细的匹配策略并采用基于米字条形窗口的互相关函数的匹配准则匹配这些端点,根据顺序一致的原则,快速匹配子线段两端点之间的点.该方法较好地解决了匹配精度和匹配速度之间的平衡问题.采用该方法对篦冷机内水泥熟料高度进行测量,实验表明该方法能较精确地得出水泥熟料料层的分布状况.     

基于小波变换的声信号去噪处理方法

本文对阿帕奇直升机与坦克的声信号加上白噪声进行FIR线性滤波和小波变换滤波预处理，再应用一个非线性软门限函数在小波域内将噪声抑制，最后通过小波逆变换得到重构的声信号。结果表明。小波变化预处理方法较传统滤波方法具有更好的去噪效果。     

混响背景下基于分数阶傅里叶变换的自适应LMS滤波算法

针对强混响背景下经典的最小均方误差(Least Mean Square,LMS)滤波算法难以有效地实现信混分离的问题,提出一种基于分数阶傅里叶变换的自适应LMS算法。首先将混响信号和自适应LMS滤波算法中的参考信号进行分数阶傅里叶变换,寻找最优变换域,并在分数阶域进行带通滤波,然后将得到的信号进行分数阶傅里叶反变换,最后将基于正态分布曲线的变步长LMS算法应用于此混响条件下进行滤波。仿真和海试数据验证结果表明,在信混比为0 dB的情况下,算法仍可以有效地滤除混响,使信混比提高6dB。     

小波变换的滤波器解释和在冲击测量中的应用

通过分析小波函数和尺度函数的傅里叶频谱,用滤波器的观点对小波变换和多分辨分析进行了解释。并对实测的冲击信号应用多分辨分析进行了滤波,与传统的低通滤波器进行了比较,表明:小波分析对冲击信号的消噪有着傅里叶分析不可比拟的优点。     

声纳信号抗混响能力和声兼容性分析

作为主动声纳系统设计的三大要素之一,主动声纳波形设计在主动声纳系统设计中占有重要的地位。主动声纳信号波形不仅决定了接收信号的处理方式,还直接影响到系统的分辨率、测量精度、抗干扰能力以及目标跟踪性能等各个方面。利用信号的Q函数和互模糊度函数,研究信号的抗互相能力和声兼容性能。并通过实际的海试数据分析,验证了这种分析方法的可行性、有效性和正确性。     

双正交冗余小波变换的图像去噪方法

由于正交小波变换的不具备线性相位、不具有平移不变性等特性,导致其在图像去噪领域仍存在很多问题,本文将双正交冗余离散小波变换应用到几种经典小波阈值图像去噪方法中,以克服标准正交小波变换在阈值图像去噪中存在的问题.实验证明该方法的去噪效果明显优于正交小波方法和普通双正交小波变换的去噪效果.     

混响室中混响时间测量偏差的研究

在混响室中测量吸声材料的吸声系数时,需要进行混响室中有吸声材料时混响时间的测量和没有吸声材料时混响时间的测量,两者的可重复性和可靠性直接影响到所测材料吸声系数的准确度.通过统计声学和波动声学的基本原理对混响室中混响时间测量的空间偏差和重复偏筹产生的原因进行了分析,并且在多组不同的实验条件下,在南京大学混响室中实测了空场...     

基于梯度权重规则的IHS变换与小波变换结合算法

针对多光谱图像与全色图像的融合,本文在认真分析了IHS变换、小波变换,以及基于梯度绝对值最大准则的IHS变换与小波变换结合算法的基础上,提出了一种基于梯度权重规则的改进算法.在使用小波变换融合多光谱图像I分量与全色图像时,计算二者高频细节分量的梯度作为权重,实现高频细节信息的融合;低频近似分量采用经验调节权系数的方式,运用加权和准则融合获得.融合所得新I'分量与之前多光谱图像IHS变换分离出的色度H和饱和度S进行逆变换,生成最终的融合图像.实验结果表明,该方法在保留多光谱图像光谱信息的基础上,有效地增强了融合图像的空间细节表现能力.     

利用交互小波变换进行目标方位估计研究

小波变换是近年来信号处理中的一个重要工具，由于其优良的时频局域性，在检测、估计以及识别等方面都得到了重视和研究，而将小波变换与传统的一些信号处理方法结合起来处理有关问题也是人们研究的一个方向，文章主要考虑到交互小波变换中的两参数(时延与尺度)与不同接收器目标回波间的时延及频率成对应关系，采用对两路LFM回波信号作小波交互相关，从而获得两回波的相对时延估计，继而得到方位估计。针对算法运算量较大的问题，文章采取先估计尺度与时延的大致范围，再将时延-尺度网格进一步细化得到精确结果，最后给出了部分计算机仿真结果。     

机动小目标的时空联合检测技术

主动声呐信号处理中一般采用匹配滤波和背景均衡等算法检测回波信号,为提高信号的检测性能,还需利用信号与混响和环境噪声在时间、空间上的统计特征差异。文章在对信号的时、空特征算法进行简单描述的基础上,提出了频率能量统计特征和方位能量统计特征,将两种特征检测器的输出进行融合处理构成时、空联合检测器。仿真和试验数据处理结果证明,此方法可有效提高机动小目标在混响及环境噪声中的检测性能。     

提取脉冲响应函数的小波变换法及时域法分析

针对有关文献提出的利用小波变换来求取结构系统脉冲响应函数的方法,指出利用小波变换的方法与传统的基于Duharmal积分的时域法具有一致性,并且时域法具有更高的效率。文中简要地介绍了这两种方法的原理,并且在小波分解层数的意义上从多层分解到一层分解以及到时域法,详细分析了利用小波分解的实质,指出时域法是小波分解方法在层数上的延伸,因此是效率最高的。用矩阵广义逆的方法克服了时域法在对输入信号采样时存在的问题。用四自由度的弹簧-质量-阻尼系统进行了仿真,并且在悬臂梁上进行了实验,结果都表明本文得出的结论是正确的。     

基于小波变换的主动水声信号检测

信号检测是水声信号处理领域的研究重点之一。文章通过对水下航行器自噪声特性的研究，发现其具有1／f衰减特性，同时利用小波变换对1/f信号有类似K—L展开的作用，提出了一种基于小波变换的信号检测方法，对1/f噪声背景下的主动水声信号进行了检测；文中详细推导了相应的检验统计量及其统计分布特性；同时，将该方法与匹配滤波器、能量检测器的检测性能进行了比较，仿真试验结果表明了本方法的有效性。