基于多尺度DEM的雷达仿真图像生成

为了改进目前应用于雷达仿真图像生成的数字高程模型DEM(Digital Elevation Model)中存在的不足,引入"不规则地形起伏参数"来动态调整生成DEM的采样间隔和密度,并根据导航雷达的方位和距离分辨能力,建立了基于多尺度DEM雷达仿真图像生成方法.应用结果表明,该方法对量程范围内、外的地形模型数据采用了不同的分辨率,所生成的仿真图像近处细节逼真,远处显示地形轮廓,大大提高了各种量程下的雷达图像生成速度,该成果已经应用于雷达模拟器的研制中.     

基于模糊聚类分析预先处理训练样本的WC-SVM方法

在用大量训练样本训练支持向量机时,会遇到内存开销大的问题.为解决这一问题,提出了一种新方法,基本思路是利用模糊聚类算法对训练样本预先进行聚类,然后以类别中的一个样本代替一类样本,达到压缩数据样本数量的目的.考虑到压缩后样本的代表性,引入了加权支持向量机.通过实例检验证明该算法可以减小内存的开销,并且对于大量训练样本可以保证较高的分类准确率.     

一种新型模糊神经网络函数逼近器

论文提出了一种新型模糊小脑模型神经网络(NFCMAC),它采用模糊隶属度函数作为接收域函数,能够获得较常规CMAC连续性强且有解析微分的复杂函数近似,具有计算量少,学习效率高等优点。同时研究了NFCMAC接受域函数的映射方法、隶属度函数及其参数的选取规律和学习算法。仿真结果表明NFCMAC具有良好的泛化能力和逼近精度,具有较高的收敛速度。     

基于内存优化和启发式深度优先搜索的小波零树图像编码算法

本文提出了一种基于内存优化和启发式深度优先搜索的小波零树图像编码算法,采用标志位和启发式的深度优先搜索策略完成零树编码中的排序和细化过程.采用一张标志位图标识细化过程中的重要系数,代替零树编码中的链表,节省了内存占用.同时采用启发式的深度优先搜索策略检索树结构中的不重要象素集合信息,不仅省去了存储排序全局信息的链表和位图,符合优化内存的需要,还减少了排序过程中的定位信息,提高了信噪比.实验表明,和现有的小波零树编码算法相比,较大地节省了编解码内存,信噪比虽略低于SPIHT(Set Partition In Hierarchal Tree)算法,但高于EZW(Embedded Zerotree Wavelet)、LZC(Listless Zerotree Coding)等编码算法,为硬件实现小波零树编码算法探讨了一条有效途径.     

基于改进小波包分析的雷达图像消噪方法

针对船用雷达图像消噪问题,提出了应用改进小波包分析算法对雷达图像进行消噪处理,解决了频带混叠问题,提出了最优小波包基的确定方法,分析了消噪原理,并通过对雷达图像的消噪处理和比较,其消噪效果优于小波,具有更为广泛的应用价值。     

一种加权支持向量机分类算法

提出了一种加权C—SVM分类算法,并从理论上分析了算法的性能。该算法通过引入类权重因子和样本权重因子实现了类加权和样本加权两种功能。实验结果表明,该算法可以有效地解决由类大小不均衡引发的分类错误问题以及重要样本的错分问题。     

一种报表数据舍入误差调整算法

当报表的数据精度降低时 ,由传统四舍五入方法产生的某些行、列或整个报表的累计舍入误差可能超过可接受的范围。介绍了一种用于调整由报表数据的精度降低所产生的误差的算法。算法的基本原理是从报表的左上角数据项开始 ,按逐行或逐列的方式对报表中每一数据项经四舍五入后的舍入误差按 1∶1的比例分别传递给其右方和下方的数据项 ;对于只有右方或下方数据项的数据项 ,则将舍入误差全部传递给右方或下方数据项 ;对于没有右方和下方数据项的数据项 ,则丢弃舍入误差。并对该算法与传统的四舍五入方法产生的单个数据项误差以及整行、整列和整个报表的最大累计误差进行了比较 ,结果表明该算法可以降低累计误差。最后用C语言给出了算法的详细描述。     

一种改进的无表零树编码的图像压缩方法

本文对SPIHT算法进行了改进,得到一种在编码和解码过程中都不用链表的小波零树编码方法,称为改进的无表零树编码.这种编码方法大大地减少了内存消耗,降低了编码复杂度,提高了编码速度.实验表明,在相同压缩比下本文算法比LZC算法提高了0.66dB,因此为硬件实现图像压缩编码提供了一种有效的方法.     

改进小波包分析在雷达图像消噪中的应用

针对VDR雷达图像在采集、数字化和传输过程中常受到各种噪声的干扰，不利于对图像进行分析、观察和压缩的问题，提出采用改进小波包分析算法进行图像消噪处理，小波包分析具有比小波更精确的局部分析能力，但由于小波包分解的隔点采样会产生严重的频带混叠现象，文中对小波包分析算法进行改进，利用信号的频移特性，将信号进行移频处理，消除频带混叠现象，达到高质量去噪的目的；通过VDR雷达图像消噪实验证明，上述改进算法好于小波包消噪方法，更优于小波消噪方法，具有更为广泛的应用价值。