基于小波变换的人车目标特征提取算法

借助小波变换在时频分析上的优点,提取地面运动目标的回波信号特征在目标识别中加以应用.首先对目标的回波信号进行预处理,获取目标的瞬时多普勒频率信号,然后对该信号进行小波分解与重构,通过对特定频段的信号分析就可实现对运动目标周期性特征的提取.以在战场侦察雷达探测的人车目标识别中的应用为例,讲述该算法在人车目标识别中的特征提取过程,采用实际雷达回波数据对该特征提取算法进行验证,并对识别效果作分析.     

航空发动机振动信号分析

借助计算机技术运用信号处理的方法对航空发动机飞行试验中所获得的振动数据进行分析处理，提取其振动特征量，能使我们更充分的了解发动机的工作特性，为进一步更好地设计、改进、制造和使用发动机提供必要的依据。本文研究了发动机振动信号的预处理和对信号的时域、幅域分析。为发动机振动信号的处理提供了理论依据。     

基于FastICA和神经网络的电子鼻模式识别

气体传感器阵列是电子鼻系统的重要组成部分,传感器阵列的交叉敏特性严重影响电子鼻对气体识别的准确率.将快速独立分量分析算法和BP网络相结合用于电子鼻的模式识别可以有效地改善这一问题.并由一个5个传感器组成的电子鼻系统,对10组不同体积分数的3种气体测量得到的30组数据样本进行仿真.结果表明,用快速独立分量分析对数据作预处理,可以简化计算,减少数据之间的相关性,将预处理后的数据样本作为BP网络的输入,使网络结构简化,收敛速度快.利用该方法可以提高电子鼻识别气体的准确率.     

基于统计方法的混沌Duffing振子弱信号检测与估计

本文研究了混沌Duffing振子在弱信号检测系统中表现出的统计特性,说明了Lyapunov指数的统计特性与弱信号检测和估计之间的关系.之前的一些研究表明,混沌系统可以用于弱信号的检测,并将Lyapunov指数作为判定混沌状态的确定性依据.但本文的研究工作表明,弱信号检测系统中的Lyapunov指数存在一定的统计特性,将其作为信号检测判据需要考虑更多因素.因此,本文从理论上分析了混沌弱信号检测系统的Lyapunov指数存在的统计特性,并利用仿真数据建立了统计模型,确立了混沌检测系统的虚警概率和检测概率的计算方法.进而推导出了策动力阈值门限的选取公式和弱信号检测信噪比,给出了信号幅度估计的方法.实验结果表明,混沌弱信号的检测和估计性能与采样时间和采样间隔密切相关,可以采用统计信号检测的理论来衡量其性能.     

线阵式红外轴温探头的数据预处理

列车轴温监测系统中,线阵式红外探头提高了数据的可靠性,也成倍增加了数据量.为了适应大规模的数据处理,采用实时采集实时上传的方法,由上位机完成数据处理.数据处理前的预处理包括提取轴温数据、滤波去噪声.根据车轮传感器间的距离和时序提取出轴温信号,通过不规则十字滤波法对轴温信号滤波,结果表明,该方法可准确地从大规模数据中提取出轴温信号,滤波能平滑轴温信号,提高信号的抗干扰性.     

电动车火灾预警研究

针对当前电动车火灾预警方法存在预警延时较长、误差较大的问题,提出电动车火灾预警方法.分析周边环境的物理量信息,判定各个控制因素之间的影响关系,确定预警模型拓扑结构.采用贝叶斯数据融合技术,采集和预处理影响火势的控制因素,将高斯分布作为处理连续信号的主要特征,决策判断火势,实现预警.实验结果表明,所提方法的预警延时较短,...     

语音信号的预处理和特征提取技术

语音信号处理是一门多学科交叉的综合学科,它包含了语音学和数字信号处理等基础学科。这篇文章对语音信号作了两个方面的研究:语音信号的预处理和语音信号的特征提取。预处理是为了更好地进行语音信号的特征提取,是语音信号特征提取获得成功的重要保障。语音信号的预处理介绍了信号的主分量分析(PCA)技术和白化(whitening)技术.而语音信号的特征提取分为时域的和频域的特征提取。并用Matlab编程实现了一段语音信号的分析处理。     

复杂电子系统的TEAMS测试性研究

系统测试性是准确地判定产品工作状态并隔离其内部故障的一种设计特性,多信号模型是利用分层有向图表示系统属性的因果关系,对系统故障传播特性建立的模型.采用多信号模型描述复杂电子装备的因果依赖关系,在故障空间使用TEAMS建模并进行测试性评估,可高效灵活地构建复杂电子装备的故障诊断模型,提高电子系统测试的故障隔离率和覆盖率.多信号模型建模方法简单,诊断速度快,能够改进系统的测试性,可应用于复杂系统的测试性设计、故障模式影响与危害度分析、TPS开发、故障诊断和测试性评估等,适应现代复杂电子系统的故障诊断需求.     

制导仿真数据仓库研究

制导仿真试验和飞行试验都会产生许多数据,数据逐渐累积形成海量数据,针对分析需求对数据进行有效管理,制导仿真数据的管理成为当前国内仿真界面临的难题.鉴于数据仓库管理海量数据、面向分析、支持决策的特性,将数据仓库技术引人到制导仿真数据管理领域,设计出了制导仿真数据仓库的体系架构.针对制导仿真所涉及数据的特点,对制导仿真数据仓库构建过程中先对数据预处理进行研究,提出了制导仿真数据仓库的数据预处理模型,进行仿真证明,模型能有效指导制导仿真数据仓库构的数据预处理工作,可为有关人员快速有效地获取所需数据.     

一种基于Chebyshev的网络流量异常检测方法

网络安全问题已日趋频繁出现在人们的生产与生活当中,并越来越受到重视。为了能及时有效地预警网络异常,提出一种基于网络流量的异常检测方法,并针对流量数据的特性而采用时间序列的检测方式。在滑动窗口内先对序列进行格拉布斯坏点数据预处理,再利用欧式距离提前判定和切比雪夫多项式系数判定相结合方法,对其进行快速异常检测。仿真实验分析表明:在一定条件下,该算法在保证较好的检测精度的前提下,仍具有较快的检测速度,可以满足实时检测的需要。     

基于DSP+FPGA的实时信号采集系统设计与实现

为了提高对实时信号采集的准确性和无偏性,提出一种基于DSP+FPGA的实时信号采集系统设计方案。系统采用4个换能器基阵并联组成信号采集阵列单元,对采集的原始信号通过模拟信号预处理机进行放大滤波处理,采用TMS32010DSP芯片作为信号处理器核心芯片实现实时信号采集和处理,包括信号频谱分析和目标信息模拟,由DSP控制D/A转换器进行数/模转换,通过FPGA实现数据存储,在PC机上实时显示采样数据和DSP处理结果;通过仿真实验进行性能测试,结果表明,该信号采集系统能有效实现实时信号采集和处理,抗干扰能力较强。     

51单片机与TI C54xDSP主从式系统HPI接口设计

基于现实中很多信号处理系统要求处理器实时处理数据或实现各种复杂算法的同时还要能完成各种控制功能。例如语音信号处理系统。这类系统通常包括两部分：一部分为DSP子系统,主要完成信号采样,数字信号的处理及其输出等功能,另一部分为单片机控制子系统,主要完成交互界面的主控功能,如显示和键盘。这类系统既发挥了DSP的数据处理能力又利用了单片机的外围接口控制能力。这两个子系统的连接有多种方法。主要讨论了单片机和DSP之间通过DSP的HPI接口进行连接的设计方法。完成了硬件连接和软件设计方法。     

遥测振动测量数据的处理方法研究

文中总结并分析了遥测数据中振动信号的处理方法。振动信号在遥测数据中属于速变参数,按照周期成分划分可以将振动信号分为随机振动信号和周期振动信号,针对两种形式上的振动信号,处理方法也略有不同,研究两种形式振动信号的处理方法对振动信号的处理具有实际指导意义。     

MATLAB在数字信号处理教学中的应用

数字信号处理的概念抽象,其中的基本理论和分析方法不易掌握.而MATLAB软件具有强大的计算仿真功能和方便易用的图形绘制能力,能够将数字信号处理的抽象理论以易于理解的可视化形式展示出来.本文通过介绍离散时间信号的基本运算和信号处理系统的分析与设计,将MATLAB和数字信号处理相结合的实践与体会加以介绍.     

一种可靠的高分辨率光学卫星遥感影像匹配方法

提出一种基于虚拟交点的高分辨率光学卫星遥感影像自动匹配方法。具体流程包括：（1）初始获取同名点,建立影像局部粗匹配模型;（2）利用同名点构建同名虚拟直线,通过同名虚拟直线形成同名虚拟交点集,并采用局部粗匹配模型进行约束;（3）对候选点集进行特征描述;（4）对特征点利用最小欧式距离准则提取初始同名点;（5）采用RANSAC算法和多项式拟合迭代法剔除误匹配点以获取最终的匹配结果。实验结果表明了本文通过虚拟交点提取同名点的算法,获取了更好的匹配效率和精度。     

多媒体信号处理的数学理论前沿进展

深度学习模型广泛应用于多媒体信号处理领域,通过引入非线性能够极大地提升性能,但是其黑箱结构无法解析地给出最优点和优化条件。因此如何利用传统信号处理理论,基于变换/基映射模型逼近深度学习模型,解析优化问题,成为当前研究的前沿问题。本文从信号处理的基础理论出发,分析了当前针对高维非线性非规则结构方法的数学模型和理论边界,主要包括：结构化稀疏表示模型、基于框架理论的深度网络模型、多层卷积稀疏编码模型以及图信号处理理论。详细描述了基于组稀疏性和层次化稀疏性的表示模型和优化方法,分析基于半离散框架和卷积稀疏编码构建深度/多层网络模型,进一步在非欧氏空间上扩展形成图信号处理模型,并对国内外关于记忆网络的研究进展进行了比较。最后,展望了多媒体信号处理的理论模型发展,认为图信号处理通过解析谱图模型的数学性质,解释其中的关联性,为建立广义的大规模非规则多媒体信号处理模型提供理论基础,是未来研究的重要领域之一。     

跳频信号SPWVD参数估计方法研究

跳频信号是典型的非平稳信号,必须采用非平稳信号处理方法.WVD是时频分布中最常用的一种手段,可用来进行跳频信号分析,但存在严重的干扰项.SPWVD是WVD的改进,可以减少WVD交叉干扰项的影响.文章介绍了跳频信号的模型以及SPWVD的离散化实现过程,对SPWVD进行了计算机仿真.结果表明WVD和SPWVD均可时跳频信号进行分析,而SPWVD可以抑制交叉项的影响,并且这种分析方法更加有效、合理.     

科学级TDI-CCD相机噪声抑制及实现

为提高科学级TDI-CD相机的工作性能,简要分析TDI-CCD视频信号的噪声和解决方法;给出TDI-CCD相机视频处理电路各个组成部分的设计,利用FPGA设计科学级TDI-CCD相机并进行动态实验及辐射定标实验。实验结果表明,该视频处理电路在本身引入噪声较小的同时,有效地抑制了TDI-CCD的噪声,获得较好的图像;数据输出速率在55MHz时,整机信噪比(S/N)在51dB以上。     

盲小波算法在遥感图像去噪中的应用

根据盲信号分离原理和小波分析,提出了一种遥感图像去噪的盲小波算法,首先将遥感图像的个信号进行同深度小波分解,得到不同信号相应深度的小波系数和尺度系数,然后将小波系数进行软阈值法处理,并进一步对不同信号的同深度的小波系数和尺度系数进行盲分离,并提取与源信号相关的信号,最后通过信号重构估计源信号。这种将小波分析和盲信号分离技术有机结合的方法能够有效的消除遥感图像的噪声。通过对实际遥感图像的处理,并与其他去噪技术相比较,利用盲小波算法得到的结果更为理想。     

独立分量分析及其应用

独立分量分析是信号处理领域的一个研究热点,它能从混合信号中分离出既具有统计独立性又具有非高斯性的源信号。介绍了独立分量分析的数学模型及其假设条件、求解方法,在此基础上分析了其在语音信号处理、特征提取、生物医学信号处理等领域的应用,最后指出了其发展趋势与进一步的研究方向。