基于小波包变换的非线性自适应均衡器算法

提出了一种基于小波包变换的非线性均衡器,利用小波包对信号较强的去相关能力来提高均衡器的收敛速度,并通过能量归一化过程给出了一种自适应均衡算法。在仿真实验中,针对无线通信数字信号传输过程中由于多径效应和信道衰落而产生的码间干扰(ISI)问题,比较了最小均方(LMS)算法和基于小波包变换的均衡器算法的均衡效果,并对不同尺度下的均衡算法进行了比较。结果表明,基于小波包变换的均衡算法具有更快的收敛速度;当小波包基的分解尺度增大时,均衡器的收敛速度也随之加快。

基于循环自相关集平均的DS信号参数盲估计

在循环平稳理论基础上,以DS/BPSK信号为例,分析其循环自相关函数特征,提出一种基于循环自相关集平均的参数盲估计算法。该算法在非零循环频率上搜索特征谱线,从而在较低信噪比下完成对直扩信号载频和PN码速率的估计。通过算法仿真,证明该算法能够有效提高参数估计的信噪比容限。

高频电磁涡流检测系统及实验研究

针对碳纤维复合材料电磁涡流检测的特点,自主设计研制了一套高频电磁涡流检测系统,其最高检测频率可以达到10 MHz以上。该系统下位机以高速ARM微控制器STM32F407VGT6芯片为控制核心,上位机以虚拟仪器软件Lab VIEW设计用户界面。系统集成了信号发生模块、功率放大模块、可调增益放大模块、锁相放大模块、USB传输模块以及数据采集模块,集成度高、体积小、使用简单方便。利用制作的高频电磁涡流检测系统对碳纤维复合材料的常见损伤形式进行了检测,包括冲击以及分层等,证明了系统的可行性以及实用性。

基于Matlab的图像自动标注

图像自动标注在检索大量数字图像时起到关键作用,它能将图像的视觉特征转化为图像的标注字信息,为用户的使用及检索带来极大的方便。研究了图像自动语义标注方法,设计并实现了基于Matlab图像自动标注系统,能够提取图像颜色特征和纹理特征。

神经网络方法在高陡边坡稳定性评价中的应用

采用BP神经网络方法,并结合长白山天池地区的地形地貌、岩体工程地质特征及稳定性计算,对长白山天池高陡边坡稳定性进行了综合评价。

X射线图像中的角点检测设计

角点检测是计算机图像处理中经常会遇到的问题。和通常所处理的图像相比 ,X射线图像成像质量较低 ,因此常用的角点检测方法不适于X射线图像的角点检测。该文针对X射线图像的特点 ,首先设计了一个用于角点检测的棋盘状模板 ,并针对该模板图像设计了一个通用的检测方法。该检测方法采用分块处理的策略 ,首先采用自动阈值提取包含角点的每个子区域 ,然后采用了一个简单实用的边缘算子进行边缘检测得到边缘点 ,在此基础上采用Hough变换进行直线拟合得到四条边 ,它们的交点即为所需的角点。该方法较好地解决了由于X射线图像质量比较差而给角点检测带来的困难。实验结果表明 ,该方法具有很强的鲁棒性。

一种改进的最大熵阈值分割方法

阈值分割是一种重要的图像分割方法,是图像检测与识别的重要预处理步骤之一,在计算机视觉等研究领域中有着非常广泛的应用。对传统二维最大熵阈值分割算法的性能进行了分析,针对算法计算复杂度大和阈值判别存在误差这两个不足,提出了一种改进的最大熵阈值分割方法。改进方法通过引入新的阈值门限选取方案来消除误差,并将原本复杂的二维解空间的求解过程简化到了一维,大大减少了计算量。由于等效引入了一个平滑噪声的预处理过程,新方法还克服了噪声对阈值选取的影响。仿真结果表明:改进新方法不仅简单易行,对低对比度图像的分割效果也较好。