数字图像的一种并行处理

利用Ｆｏｕｒｉｅｒ－阶光滑离散化的分析，提出对其并行化分析，对图像增强进行研究，在同等存贮环境中，并行算法优于串行处理，为图形并行处理提出了一种方法。     

基于小波变换的小目标检测

利用小波分析的多分辨率特性和时频局部窗特性能够克服传统方法的局限,实现小目标的精确定位检测.基于小波变换的小目标检测,先利用改进的小波变换选择合理的小波基和小波变换窗口对小目标图像滤波,后结合直方图阈值分割法分割阈值.实验结果表明该方法不仅能很好保存小目标的形状特征,还能将背景几乎完全消除.     

基于四叉树分割的小波域分形图象压缩算法

根据小波及分形理论的特性提出了一种小波域分形图象数据压缩方法，基本思路是利用小波变换实现图象的多分辨率分解，采用分形理论对具有相似性的小波分解图象进行编码，从而充分利用了两种理论的优点，提高了图象压缩系统的压缩率和容错率，最终提高重构图象的质量。     

基于小波变换的被动声目标识别的研究

首先简单介绍了小波变换,然后针对被动声信号,利用小波变换来完成信号的预处理和滤波,在小波变换后信号某子空间上再进行频域变换(FFT)提取目标的能量特征参数,并以卡车、小轿车和人的脚步为例建立了目标小波变换声信号特征矢量库.     

飞机声信号的特征提取与识别

在对某型喷气飞机声信号做时频域分析的基础上，采用LMS自适应横向滤波对飞机声信号作预处理，而后分别采用过零率和小波变换作目标特征提取。对这两种方法提取的特征再分别应用BP神经网络作目标分类识别，结果表明这两种特征提取方法与BP神经网络分类器相结合对处于起飞或降落滑跑中的喷气飞机均有较高的识别率。     

小波变换在无线电引信海杂波信号处理中的应用

小波变换具有多分辨率特性。文中论述了小波变换在舰炮无线电引信海杂波分析中的应用方法，并对实测的海杂波数据及目标数据进行了小波及小波包分析，给出了分析结果。     

基于小波变换的自适应Kalman 滤波算法研究

针对组合导航系统中Kalman滤波在实际工程应用中的不足,以惯性/卫星组合导航系统为背景,提出小波变换技术对量测噪声方差阵进行直接调控的滤波算法。介绍Kalman滤波原理,根据小波变换在时域和频域都有良好的局部化性质,检测量测噪声的变化,实时调整自适应因子,间接改变Kalman滤波器的当前观测和过去信息的比例关系。仿真结果表明:该算法对噪声干扰有较强的自适应性,能有效抑制滤波发散,提高系统的精度和鲁棒性。     

小波变换在信号去噪中的应用

文中通过对信号与噪声在经过小波变换后不同特点的分析，讨论了一种对含噪信号进行噪声消除的方法，该方法与传统的低通滤波器相比在改善信噪比的同时还保持了很好的时间分辨率．最后通过仿真实验．证明了该方法的有效性。     

尺度独立MAS小波算法检测目标图像边缘

通过分析图像中不同类型的奇异点,进而区分目标图像的不同类型边缘,由此来解决带有噪声干扰条件下的图像边缘检测问题。小波理论在时频域的紧支性和对非平稳信号（噪声）良好的处理效果,在图像处理的研究中大大优于传统的Fourier变换,并广泛应用于图像去噪和边缘提取方面。在小波理论中,Lipschitz指数可以刻画不同的奇异点,从而区分出图像的边缘和背景噪声。在此基础上,提出了一种独立于尺度的有效算法,并应用于模角分离（modular—angle—separated,MAS）的小波函数。用该算法处理二维图像的边缘,效果优于同类方法,且特别适用于有噪声背景的图像边缘提取。     

小波分析在扭矩动态测试法去噪中的应用

首先介绍小波分析基础理论,然后讨论小波分析在动态扭矩测量信号滤波中的应用.通过对所获得的扭矩信号进行离散小波变换,利用阀值量化处理的方法去除噪声,将剩余部分进行重构,形成了抑制噪声的滤波信号.实验结果表明该方法对采样信号滤波是十分有效的,对提高扭矩测量精度很有利.     

基于谐波小波的舰船辐射噪声线谱提取方法

针对传统方法在低信噪比情况下难以准确提取舰船辐射噪声线谱成分的问题,提出一种基于谐波小波变换的高分辨线谱提取方法。通过对舰船辐射噪声信号进行谐波小波变换,将其正交、无泄漏地分解到相互独立的频段上,提取线谱所在频段的谐波小波系数且将其它频段置零,进而在时域重构出线谱信号,实现信号与其它成分的分离。实验分析结果表明:该方法对背景噪声有较好的抑制作用,提取微弱线谱信号的能力和精度优于FFT分析方法,比传统FIR滤波器方法性能提高了约5dB,有利于辐射噪声特征线谱的提取。     

密闭爆发器压力信号的时频分析与特征提取

利用小波变换提取了密闭爆发器压力信号的时频特征,讨论了小波在压力信号趋势检测和信号去噪方面的应用.将反映复杂燃烧过程的压力信号在频域内加以区分和定位,可以从中获得更多的信息,用小波的方法对数据进行平滑处理,与传统的滤波方法相比物理意义更加明确.     

线性正则变换域的Hilbert变换

Hilbert变换(HT)是信号处理中的一个重要的变换关系式,它被广泛应用于调制理论、边缘检测以及滤波器设计等方面,通过HT可以把一个信号与它的解析信号联系在一起;而线性正则变换( LCT)是Fourier变换(FT)、分数阶Fourier变换(FRFT)的进一步推广,是更一般形式的变换。给出LCT域中HT的定义,并指出这种LCT域中HT与传统的FT域的HT有类似的性质。     

小波域自适应滤波的红外弱小目标检测

针对红外弱小目标检测,在图像自适应阈值降噪的基础上,提出了一种小波域自适应滤波的检测算法.该方法利用图像小波分解后高低频分离的特点,采用基于Context模型的自适应滤波器对含有目标的高频系数进行处理,最后采用自适应门限进行二值化图像分割以检测出目标.实验结果表明,与Top - hat滤波相比,该方法能够更有效地检测出...     

基于分数阶Fourier变换的信号去噪方法

提出了基于分数阶Fourier变换的信号去噪方法。该方法首先通过对带噪信号进行离散分数阶Fourier变换,然后在分数阶变换域对得到的信号进行低通滤波．最后利用滤波后信号进行原始信号的重构。仿真实验表明,文中方法存在一个最佳分数阶阶数．可以使得噪声在分数阶Fourie，域得到最好地去除。与传统的Fourter变换去噪法相比,本文方法具有一定的优越性。     

振荡线性化舵机相移检测滤波器设计

利用正交载波振幅调制方法设计了自振荡线性化舵机的相移检测滤波器.介绍了滤波器的设计思路,建立了滤波器和检测连接电路的原理框图,分析了滤波器的参数选择和滤波器频域特性,并对理想信号和实际舵机信号的滤波效果进行了仿真.计算结果表明,该滤波器有很高的相移检测精度.     

时频分析及曲线拟合在引信信号检波中的应用

为了实现引信炸点的选择和控制,提高引战配合性能,提出了结合短时傅里叶变换以及曲线拟合估计理论提取回波信号中有效信息的方法。该方法采用短时傅里叶变换对电磁引信回波信号进行包络解调,并利用3次多项式对包络曲线拟合,大大抑制了原曲线中存在的噪声,突出了信号在时频域上的特征,能够精确估计出雷目交汇最近点时刻。仿真结果表明,该方法估计精度高。     

鱼雷引信目标信号的小波消噪研究

鱼雷引信目标信号的背景噪声消除是确保引信可靠动作的重要手段。传统的带通滤波方法消噪精度低，波形稳定性差，而小波变换在对信号进行消噪处理方面具有良好的特性，它可利用不同的尺度参数将信号分解到不同的频带上。该文基于典型的鱼雷电磁引信模型和磁引信目标信号模型，采用小波变换的方法对复杂背景干扰下的引信目标信号进行了消噪处理，并使用数学分析软件MATLAB对消噪结果进行了仿真。仿真结果表明，相比传统的消噪手段，小波消噪具有精度高、适用性强、信号波形失真度小的优点，可有效消除鱼雷引信目标信号中的背景噪声。     

时变弹性梁横向响应载荷识别

利用小波分析在时频两域都具有表征信号局部特征的特点,对时变弹性梁实际测量加速度数据进行了小波分解,然后从结构动力学理论出发提出了一种评估时变弹性梁截面弯矩的方法,结合时变弹性梁实际测量加速度数据对弹性梁主要截面弯矩进行了评估,给出了评估结果,并与试验结果进行了比较.文中的方法对自由-自由运行的弹性梁截面横向载荷的评估及设计具有重要的参考意义.     

基于分数阶傅里叶变换的线性调频脉冲信号波达方向估计

针对宽带线性调频脉冲信号的时宽与观测时宽不等的情况,基于分数阶傅里叶变换(FRFT)提出了一种新的中心频率估计方法,并据此对基于FRFT的MUSIC算法的波达方向(DOA)估计进行了改进。该算法利用线性调频信号在傅里叶变换域良好的能量聚集性,分析了脉冲信号中心频率随着脉冲信号在观测时间内位置的变化规律,并修正了中心频率估计的方法。在相应的分数阶傅里叶域,构造分数阶傅里叶域的方向向量,利用MUSIC算法进行DOA估计。数值仿真验证了该算法对方位估计的有效性,并仿真分析信噪比（SNR）和脉冲信号时间宽度对方位估计结果的影响。随着SNR的增大、脉冲信号时间宽度的增加,方位估计方差减小。