基于自相关函数法的疲劳断口图像条带周期测量

疲劳条带是疲劳断口典型的微观特征,其条带周期是疲劳断裂定量分析中的重要参数,对于金属疲劳的自动故障诊断具有重要意义.本文首先分析了金属疲劳的断裂机理、条带的周期特性,建立了疲劳条带周期计算的三角关系模型,最后提出了基于自相关函数法的疲劳条带周期测量方法,并与人工方法进行性能对比.实际疲劳条带周期测量结果表明:基于统计的...     

基于相参雷达信号自相关函数的分选方法

为解决信号分选中的“漏批”问题,提出了一种基于相参雷达信号自相关函数的分选新方法.该方法利用相参信号的瞬时自相关函数,建立了峰值比判决模型,并对该模型进行分选仿真应用.仿真结果表明,在信噪比高于5 dB时,方法能够解决单频、线性调频、非线性调频脉冲串信号一次分选过程中的“漏批”问题,验证了所提出方法的有效性.     

基于小波变换和自相关函数的基音频率检测算法

根据语音的基音频率较低这一特点,利用小波变换的滤波特性剔除了语音的高频部分,然后再利用计算速度较快的自相关函数法检测语音的基音频率,有效剔除了高频共振峰和噪音的影响,其估计基音频率准确性高,稳定性好,运算速度较快.实验结果表明,此方法是一种有效的基音频率检测算法.     

基于时间自相关函数的诱发电位单通道单次提取方法

单通道信号分离一直是信号处理领域中的重要问题,当观测数据较少时,该问题尤其困难。本文提出一种以时间自相关函数作为目标函数的最优化分离方法。先使用小波模极大值法来估计出迭代初始值与源信号的时间自相关函数,然后得到的最优解就是对待分离信号的估计。实验结果表明,该方法能够较好地应用于诱发电位信号的单通道单次提取。      

基于自相关函数的前向频率估计方法综述

突发通信模式是数字通信的重要方式。在突发通信模式的载波同步问题中．前向频率估计算法因为具有估计速度快,而且不存在挂起现象的优点而得到广泛使用。该文介绍了基于自相关函数的前向频率估计算法的信号模型,分析TFitz算法、L＆R算法、MM算法和分段累加算法四种经典的估计算法的攮本思想并对其进行了数值仿真和性能比较,提出现有算法存在的不足以及在实际应用中的局限性,以期进一步了解并提出计算更加简单、精度更高、估计范围更广的高效频率估计算法。     

一类M序列自相关函数的界

一类Ｍ序列自相关函数的界ＢｏｕｎｄｓｏｆＡｕｔｏｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎＦｕｎｃｔｉｏｎｓｏｎＡＦａｍｉｌｙｏｆＭ－Ｓｅｑｕｅｎｃｅ￥／／曾凡鑫（重庆通信学院电子线路教研室，重庆６３００３５）二元Ｍ序列的研究主要包括Ｍ序列的构造法［１～３］和Ｍ序列相关...     

关于本原M序列的自相关函数

本文研究了本原Ｍ序列的自相关性能，首次获得了部分自相关函数的通解，这些通解的作用在于无需给出序列，只要知道反馈函数就可以获得相应的自相关函数值，大大降低了自相关函数的计算量。此外，还给出了自相关函数Ｃ（ｉ）的取值范围。     

关于M序列的自相关函数的一点注记

本文讨论了Ｍ序列的自相关性，并证明了：当０＜｜ｔ－２＾ｎ－１｜≤［ｎ－１／２］时，｜ＣＭ（ｔ）｜≤２＾ｎ－１。     

基于自相关函数的数字示波周期测量的实现

随着数字信号处理能力的提高,数字示波器发展为测量幅度和频率的极其有用的电子测量仪器。通过对自相关函数增加数字示波FM周期测量的改进算法增加示波器的测量功能,提高仪器处理能力,有效地保证采样分辨率、峰值、周期、频率以及上升时间等参数的测量都获得很好品质。     

基于小波变换的自相关基音检测方法

基音周期是语音信号最重要的参数之一,其描述了语音激励源的一个重要特征。在噪声环境下,基音检测的准确率必然受到影响。文章提出基于小波变换的自相关(ACF)基音检测。通过实验仿真表明,该方法可有效地在信噪比较低的条件下提取语音的基音周期。     

门积分的散斑光强自相关函数测量系统

建立了散斑光强自相关函数测量系统。系统采用门积分技术和自动数据采集技术，有效地抑制了光电噪声，提高了测量信号的信噪比；测量系统的运行过程全部由计算机控制，16位A／D转换使系统对光电信号的分辨率达到65536个灰度等级，提高了光强数字处理的动态范围；通过这些技术和方法的采用，使散斑光强自相关函数的测量方便快捷，精度明显提高。     

一种基于复小波域的SAR图像相干斑抑制算法

相干斑噪声是SAR图像的固有特性.对相干斑噪声的抑制应在滤除噪声的同时尽量保留原图像的细节信息.本文针对SAR图像相干斑噪声的统计特性,将高斯混合尺度模型(GSM)引入二元树复小波(DTCWT)变换域,构造基于复小波域分解系数的邻域模型,将其相邻尺度邻域视为高斯变量和一个尺度因子的乘积,并利用Bayes最小均方估计进行局部去噪.对仿真图像和真实SAR图像的实验表明,本文方法有效去除斑点噪声,且较好的保持了图像边缘等细节信息.与传统的空域滤波和小波等方法相比,该方法改善了噪声平滑和边缘保持等性能,并取得了满意的视觉效果.     

基于小波变换的高分辨率SAR图像相干斑噪声抑制研究

论述了基于小波变换对高分辨率合成孔径雷达（SAR）图像的相干斑噪声进行抑制.首先从SAR图像相干斑噪声的产生机理出发,论述了在SAR图像中采用小波变换对相干斑噪声滤波的优越性和必要性;然后详细论述了在小波变换域中如何对相干斑噪声进行有效的滤波,同时利用小波细节子图像提供的信息来检测边缘和纹理细节;最后通过实验结果说明了此方法不但对高分辨率SAR图像相干斑噪声有良好的抑制作用,而且还尽可能多地保留了目标特性和纹理细节,使图像的视觉特性良好.     

基于小波变换的SAR图像相干斑噪声消除方法研究

本文提出了一种基于小波变换的合成孔径雷达(SAR)图像相干斑消除滤波器.这种滤波器通过在小波细节子图像中减少小波分解系数的幅度来抑制相干斑噪声,同时利用小波细节子图像中提供的边缘信息来检测边缘和纹理细节,并保留其对应的小波分解系数值.实验结果表明,此方法除了对相干斑噪声有很好的抑制作用外,还保留了尽可能多的目标特性和图像细节,有着良好的图像视觉解译效果.     

基于复Bandelets的自适应SAR图像相干斑抑制

针对SAR图像统计特性,构建具有良好的平移不变性、方向选择性和自适应近似最优匹配性能的复Bandelet基函数,并提出一种相干斑抑制算法.该算法基于全变差构建复Bandelet寻优的目标函数;采用广义交叉验证准则,在不需要估计噪声方差的情况下,自适应获取各个分解层的渐进最优阈值.实验与经典空域滤波、基于小波、双树复小波和Bandelets的滤波方法进行了比较,结果表明基于复Bandelets的滤波方法在有效滤波的同时更好地保护了图像的几何结构信息,客观衡量指标和视觉效果都有较明显的改善.     

基于ICA-SCS算法的极化SAR图像相干斑抑制

该文提出了采用基于独立分量分析的稀疏编码收缩(ICA-SCS)算法进行极化SAR图像相干斑抑制的新方法,结合软门限算子,有效抑制了图像中的相干斑噪声,保留了极化信息。实验结果表明,该算法具有较好的边缘保持和噪声抑制能力。     

一种改进的自相关函数基音检测算法

提出了一种改进的自相关函数基音检测算法:首先利用清浊音自相关函数幅度值的不同性质进行清浊音判决,然后仅对浊音段检测基音周期。在基音检测前用带通滤波、中心削波和数值滤波等方法进行预处理,去除共振峰和高频噪声的影响;在基音检测过程的后端用搜索平滑方法进行后处理,平滑掉半、倍频点和随机错误点。实验结果表明,改进算法的效果优于传统自相关算法,而且在信噪比低至5 dB时仍有良好的清浊音判决和基音检测性能。     

基于分频带自相关函数的混叠语音基频分离提取新算法

混叠语音的基频分离提取问题是听觉场景分析系统的重要一环。以往的分频带自相关函数的混叠语音基频分离提取方法都是基于频带只受混叠信号之一支配的假设,而事实上,频带常常同时受两个信号影响,为此,本文提出了一种混叠语音基频分离提取新算法,算法在寻找可能的频带组时采用了闭环自适应频带选取模块,根据频带组的基频及其周期度确定两个潜在基频,提高了搜索潜在基频的鲁棒性;利用两个潜在基频重新判断频带的归属来分离信号提取基频,提高了提取基频的精度。实验结果证明新算法具有较高的有效基频提取精度。     

基于双树复数小波变换的SAR图像噪声抑制方法

利用双树复数小波变换(Dual Tree Complex Wavelet Transform,DTCWT)的近似平移不变性和多方向选择性,提出了一种基于DTCWT变换的SAR图像噪声抑制方法。首先对无噪声污染图像的复数小波系数的统计概率分布进行建模;然后利用此先验概率模型,采用最大后验概率方法从含噪小波系数中估计出无噪声污染的小波系数;最后经重构得到滤波后的图像。实验结果表明,此方法优于其他一些相干斑抑制方法。     

基于数据融合的SAR图像斑点噪声抑制

合成孔径雷达图像中的斑点噪声极大地降低了图像的可读性,不利于图像解译和信息提取。根据均值滤波和小波软阈值去噪算法的优点,提出了一种基于数据融合的合成孔径雷达图像相干斑抑制算法。该方法首先对含噪图像进行均值滤波和小波软阈值去噪,再对滤波后的两幅图像在小波域进行数据融合。实验结果表明,这种方法抑制SAR图像斑点噪声的效果较好。