小波变换在瞬态信号检测中的应用

阐述了利用小波变换（ＷＴ）进行信号瞬态检测的原理。众所周知。短时Ｆｏｕｒｉｅｒ变换（ＳＴＦＴ）的时频分辨率固定不变,因此,其应用受到一定限制。小波变换的特点是将一维时域信号映射到时频域上,且其时频分辨率是变化的,这在信号检测中上有较强的优势。本文给出了计算机分析结果。     

Luenberger鲁棒故障检测观测器的设计

为了实现故障检测，在传统的Luenberger观测器的基础上，提出了一种Luenberger鲁棒故障检测观测器的设计方法及-H应的故障检测算法，并给出了在干扰存在的情况下，实现鲁棒故障检测观测器设计的充分必要条件．利用此观测器可以实现系统中带有确定性过程噪声的故障检测，且该鲁棒故障诊断观测器主要针对执行器故障的检测．仿真结果表明，该观测器可以克服噪声影响，实现鲁棒故障检测．     

基于鲁棒误差函数的BP算法

提出一种基于鲁棒误差函数的ＢＰ学习算法,并对这种算法进行了仿真研究。结果表明该算法增强了ＢＰ网络的泛化能力,提高了ＢＰ网络的鲁棒性,加快了ＢＰ网络的收敛速度。     

传感器故障的鲁棒检测与识别方法

提出了一种在模型参数变动和存在外部扰动条件下的控制系统故障检测与识别方法。基于未知输入观测器(UIO)理论,将模型的变化和不确定性转化为系统的未知输入,设计的鲁棒观测器对模型参数变动不敏感,而对故障敏感,在检测故障的同时还可估计出故障的形式和大小。在火电厂过热汽温控制系统传感器的故障诊断实例中,验证了该方法的有效性。     

一类具有时滞的线性区间动力系统的鲁棒稳定性

研究了主对角线上不含零点的线性区间动力系统和该系统带有时滞情况的稳定性。通过构造Lyapunov函数,得到了主对角线上不含零点的线性区间动力系统的鲁棒稳定与不稳定的判定定理,以及其带有时滞的区间动力系统的鲁棒全局稳定,鲁棒稳定,鲁棒不变的充分条件,所得结论只需判断一个常数矩阵是否为M矩阵。最后给出了上述结论的应用实例。     

基于鲁棒观测器的肘关节鲁棒自适应控制

针对伺服阀控制的、双螺旋副传动的七功能机械手肘关节存在液压系统强非线性、易受外界环境温度和压力变化引起的参数不确定性、外界未知强干扰和仅有位置和油液压力状态反馈的控制特点,提出基于鲁棒观测器的输出反馈鲁棒自适应控制方法.该方法利用反演控制器设计方法对耦合的不确定系统参数和未知状态进行解耦,结合鲁棒观测器和鲁棒自适应控制器设计方法分别对未知状态和不确定参数进行观测和估计,使用李雅普诺夫稳定性理论保证了系统全局渐进稳定的控制性以及系统状态的有界性,解决了同时存在系统参数不确定性和部分未知状态相耦合的鲁棒控制问题.以国家高科技发展计划4 500m深海作业系统的七功能主从液压机械手肘关节作为研究对象,使用提出的控制方法进行在未知外界干扰下的对比研究.实验结果表明,闭环系统可以很好地跟踪参考轨迹,具有较强的鲁棒性,能够获得令人满意的稳态精度和动态性能;修正后的参数自适应律能够保证在外界未知干扰下估计参数的有界性.     

一类不确定性Lurie系统的鲁棒绝对稳定性分析

通过构造Lyapunov函数，提出了不确定性在满足非结构前提下Lurie系统Robust稳定的充分条件，并验证了这个条件。     

毫米波瞬态信号的特征提取与识别

将小波分析引入毫米波系统的目标识别中,提出了基于小波分析的提取毫米波瞬态信号特征矢量的两种方法,能量特征矢量法和模极大值特征矢量法,识别结果证实了它们具有较理想的识别率,提高了毫米波系统的目标识别性能。     

反馈控制系统中H_∞鲁棒控制器的设计

在论文 [1]的基础上 ,给出了闭环控制系统鲁棒稳定的充分必要条件 ,并给出了鲁棒稳定控制器的设计方法。     

价格机制与鲁棒调节器的关系

借助于鲁棒调节理论解释了市场的价格机制，并构造了李亚普诺夫能量函数，证实了市场价格机制的稳定性，使得市场价格机制有了可靠的理论依据。     

An algorithm for moving target detection in IR image based on grayscale distribution and kernel function

A fast algorithm based on the grayscale distribution of infrared target and the weighted kernel function was proposed for the moving target detection（MTD） in dynamic scene of image series. This algorithm is used to deal with issues like the large computational complexity, the fluctuation of grayscale, and the noise in infrared images. Four characteristic points were selected by analyzing the grayscale distribution in infrared image, of which the series was quickly matched with an affine transformation model. The image was then divided into 32×32 squares and the gray-weighted kernel（GWK） for each square was calculated. At last, the MTD was carried out according to the variation of the four GWKs. The results indicate that the MTD can be achieved in real time using the algorithm with the fluctuations of grayscale and noise can be effectively suppressed. The detection probability is greater than 90% with the false alarm rate lower than 5% when the calculation time is less than 40 ms.     

基于背景差分法和显著性图的海底目标检测方法

如何完整地提取视频中低对比度的小目标一直是运动目标检测中的热点和难点,尤其是处理水下移动设备拍摄的海底视频,更是具有很大挑战性。针对海底视频的特点,提出一种结合背景差分法和显著性图理论的弱小目标检测方法。该方法对减去背景后仍不清晰的含有目标的视频帧,采用显著性图理论提高目标的对比度,以利于更好地分割目标与背景;同时,利用单帧视频中最大目标个数的先验知识,来判断视频中是否有目标出现,避免因杂质太多而造成目标的错检,以提高检测系统的稳定性。在此基础上进行了与常规背景差分法的比较实验,结果显示该方法能够更好地检测到不清晰的目标。     

基于Fuller核的背景杂波抑制方法

提出了一种基于Fuller核非参估计的背景杂波抑制方法．通过对输出结果的信号杂波噪声比（SCNR）增益以及残留噪声的独立性检验对其性能进行了评价．针对一些典型实际图像进行计算机仿真，验证了该方法的有效性．     

一种基于背景恢复的运动目标的分割方法

提出一种基于背景模型的运动目标的分割方法．该方法结合了背景恢复技术对运动目标进行分割．算法分背景重建、运动目标提取和分割图像后期处理3个步骤．在背景重建过程中提出了新的背景更新策略和新的判断阈值法．文章阐述了方法的基本思想、理论依据和实现．实验表明,该方法具有很好的效果,具有较强实时性．     

Moving object detection method based on complementary multi resolution background models

A novel moving object detection method was proposed in order to adapt the difficulties caused by intermittent object motion, thermal and dynamic background sequences. Two groups of complementary Gaussian mixture models were used. The ghost and real static object could be classified by comparing the similarity of the edge images further. In each group, the multi resolution Gaussian mixture models were used and dual thresholds were applied in every resolution in order to get a complete object mask without much noise. The computational color model was also used to depress illustration variations and light shadows. The proposed method was verified by the public test sequences provided by the IEEE Change Detection Workshop and compared with three state-of-the-art methods. Experimental results demonstrate that the proposed method is better than others for all of the evaluation parameters in intermittent object motion sequences. Four and two in the seven evaluation parameters are better than the others in thermal and dynamic background sequences, respectively. The proposed method shows a relatively good performance, especially for the intermittent object motion sequences.     

强混沌和噪声背景下微弱信号的检测

分析了检测或提取混沌和噪声背景下信号的一些典型方法所存在的局限性,提出以信号的统计独立性来区分混沌和信号特征,使用信息论中的负熵作为统计独立性的判据,进而应用独立分量分析技术,采取逐次分离方法将信号从混沌和噪声中分离出来,从而实现检测的目的。计算机仿真实验表明,这种方法不仅能检测出能量较大的信号,而且对淹没在强混沌和噪声背景下的微弱信号的检测也具有高度的稳定性和可靠性。     

弱信号检测实验仪设计

分析了噪声产生的原因以及被测信号特点,利用信号与噪声不同的统计特征和规律来检测被噪声淹没的微弱信号。设计了多功能信号源、宽带相移器、相关器、同步积分器及多点信号平均器电路。     

Lyapunov指数在微弱信号检测中的应用

在基于Duffing混沌振子微弱信号检测中,针对直观观察相图法和Melnikov法在判定系统状态上存在的不足,为提高检测系统状态判定的准确性和信号检测的可靠性,提出了利用Lyapunov指数定量地分析和判定系统的状态。在分析利用Lyapunov指数判定系统状态方法的基础上,结合Lyapunov指数算法,计算出Duffing系统的Lyapunov指数谱,分析了系统内置驱动信号幅值、Lyapunov指数及系统状态之间的关系,结果表明,Lyapunov指数能定量和准确地刻画系统的状态。     

基于相关性理论的弱点目标检测技术研究

基于相关性理论,介绍目标检测与跟踪的发展现状和已有的研究方法,提出进行弱点目标检测与追踪的新方法.     

一种空背景下红外弱小目标检测算法

为了检测空背景下的红外弱小目标,提出了一种预测式管道滤波新算法。首先进行单帧检测以获取候选目标,并以该候选目标位置为中心建立预测管道;根据前三帧管道中心位置预测下一帧管道中心位置,从而实现管道随着目标的移动,而且为下一帧的预处理提供先验知识;使用管道滤波算法进行目标检测。由于进入管道预测阶段后,单帧检测只需在预测的管道中心周围进行,由此显著提高了该算法的检测速度和抗干扰能力。仿真实验证明,该算法具有很好的检测性能。