基于LLE与Fisher线性判别的人脸识别算法

为了提高基于流形学习理论人脸识别算法的识别率,采用一种将非线性降维与Fisher线性判别相结合的方法。首先利用邻域嵌入算法,将人脸图像测试和训练集的维数降低到合适维度,然后使用Fisher线性判别进行人脸数据集特征的提取,最后将测试集人脸图像特征和训练集人脸图像特征,使用最近邻分类器进行分类。在公开的Olivettifaces和ORL人脸图像数据库上,分别将该算法与几种经典基于流形学习理论的人脸识别算法进行了对比实验,实验结果表明当近邻数比较大时本算法识别率是最高的。     

不同工艺条件下TiO2单层膜的吸收和损伤阈值测试

利用电子束热蒸发技术在不同氧分压和烘烤温度下镀制了一系列TiO2单层膜,采用表面热透镜技术测量了样品在1064nm处的弱吸收值,并用激光损伤测试平台测量了样品的抗激光损伤阈值(LIDT)特性。实验结果表明较高的氧分压和较低的烘烤温度能显著减小薄膜的吸收值。不过薄膜在基频下的损伤阈值除了受到薄膜吸收值的影响外,还取决于基底表面的杂质密度,当薄膜吸收较大时,本征吸收对损伤破坏起到主要作用;随着薄膜的吸收逐渐减小,基底表面处的缺陷吸收逐渐取代本征吸收成为影响薄膜损伤阈值的主导因素。     

基于LLE的视频摘要提取方法研究

为了自动获取主要视频信息且冗余信息较少的视频摘要,本文提出了LLE-自适应FCM和LLE-自适应阈值FCM算法.这两种方法首先利用流形学习算法局部线性嵌入（LLE）提取视频帧的特征向量,然后将得到的特征向量输入到自适应FCM和自适应阈值FCM中,得出分类效果和聚类中心.自适应FCM通过聚类有效性函数来确定分类类别数,而自适应阈值FCM是通过阈值的自动变化来确定分类类别数.最后把离聚类中心最近的视频帧作为视频摘要.实验的结果表明,在不需要人工干预的情况下,所提取的视频摘要既反映了视频的主要内容,而且冗余信息少.     

遥感图像的NSCT自适应阈值去噪方法

提出了一种基于非下采样Contourlet变换(NSCT)相结合的遥感图像自适应阈值去噪方法。通过小波估计被噪声污染遥感图像的噪声强弱,根据噪声的强弱以及NSCT的分解特点及系数所在邻域的特性,给出不同尺度不同方向的自适应阈值。仿真实验结果表明,与小波硬阈值、Contourlet硬阈值和基于非下采样Contourlet硬阈值去噪方法比较,该方法在提高了图像的峰值信噪比的同时也减少了Gibbs现象,图像视觉效果也得到明显的改善。     

长脉宽激光切割聚晶立方氮化硼工艺研究

为了获得聚晶立方氮化硼（PCBN）最优的激光切割质量和切割效率,依据烧蚀直径和入射激光脉冲能量的函数关系,得出PCBN烧蚀阈值为1.796J/cm2。采用Nd:YAG激光器对型号为BN250的PCBN进行切割试验,分析了切割速率、激光功率以及脉冲频率对切割质量的影响规律。通过切缝的显微观测对比,总结出不同激光工艺参量下PCBN缝宽的变化趋势。结果表明,对于脉宽为100μs的激光,当激光功率为28W、脉冲频率为60Hz、切割速率为20mm/min时,能够获得PCBN激光切割的最优切缝和较高的切割效率。该工艺方法和数据的建立,对今后PCBN或其它超硬材料的激光加工有着重要参考价值。     

New formulation of GNSS acquisition with CFAR detection

This paper deals with the analysis of the acquisition process performed by a global navigation satellite system (GNSS) receiver with a pilot and data channel or in case of GNSS hybrid receiver. Signal acquisition decides the presence or absence of GNSS signal by comparing signal under test with a fixed threshold and provides a code delay and a Doppler frequency estimation, but in low signal conditions or in a noisy environment; acquisition systems are vulnerable and can give a high false alarm and low detection probability. Firstly, we introduce a cell‐averaging‐constant false alarm rate (CFAR) then a data‐pilot cell‐averaging‐CFAR detector fusion based to deal with these situations. In this context, we use a new mathematical derivation to develop a closed‐form analytic expressions for the probabilities of detection and false alarm. The performances of the proposed detector are evaluated and compared with a non‐CFAR case through an analytical and numerical results validated by Mont Carlo simulations. Copyright © 2016 John Wiley & Sons, Ltd.     

低信噪比下基于自适应门限的窄带干扰抑制研究

对一种基于自适应门限的变换域窄带干扰抑制技术进行了研究。该技术根据在低信噪比下接收信号经过快速傅立叶变换后数据的统计特性,估计出高斯白噪声和干扰之间的门限值,然后将高于门限的干扰谱线幅度值抑制到与噪声相近的程度,大大减少了干扰信号的功率,从而提高信噪比。理论分析和仿真结果表明,该技术改善了系统性能且便于硬件实现。     

基于小波变换的动态阈值法语音信号净化

语音信号实时去噪净化处理是语音通信系统的关键技术。传统的小波阈值去噪方法由于阈值的单一性,在去除噪声的同时,造成语音信号损伤。针对这一问题,提出了一种基于小波变换的动态阈值法语音信号净化方法。能根据噪声和信号的变化而动态调节阈值;采用改进的阈值函数对小波系数缓变地压缩,仿真实验结果表明,能有效去除信号中的噪声和较好保留语音细节。     

基于小波包的阈值语音去噪算法研究

传统的小波阈值去噪算法会不可避免地造成有用语音信号的损失,达不到很高的信噪比。基于Donoho提出的传统阈值去噪方法,提出了一种新的阈值函数,该闽值函数结合了软阈值函数和灿律阈值函数的优点,不仅克服了硬阈值函数不连续的缺点,而且解决了软阈值函数存在的恒定偏差。实验仿真表明,新阈值函数的语音去噪方法无论在听觉效果上,还是信噪比指标上均明显优于传统的硬、软阈值方法。     

基于小波包变换的自适应阈值语音去噪净化

提出了一种基于小波包变换的自适应阈值语音去噪净化方法。采用双正交小波包分解,克服了传统的正交小波变换的缺陷。采用自适应阚值方法,通过最佳阈值的估计,在去噪的同时进一步提高信噪比。仿真实验结果表明．方法能在有效去除噪声的过程中保证相位不失真和较好保留语音细节,语音净化效果明显优于其他方法。