基于离散平稳小波变换的EKF数据融合算法

针对车辆GPS/DR组合导航系统中广泛采用的扩展卡尔曼滤波器进行数据融合难以建立精确的数学模型的问题,提出了基于离散平稳小波变换的扩展卡尔曼滤波器数据融合算法。仿真表明,该算法优于扩展卡尔曼滤波器,对车辆组合导航系统的数据融合是有效的。

基于突变微粒群算法的图像融合技术

文中利用突变微粒群算法进行图像融合;将图像融合问题转化为优化问题,通过使目标函数(平均梯度)最大以求得好的融合效果;并以离散平稳小波变换代替传统的离散小波变换,以克服离散小波变换缺乏平移不变性的缺点;先对源图像进行离散平稳小波分解,细节部分利用能量系数矩阵进行融合;对于近似部分,利用突变微粒群算法求出最优权值对近似部分进行加权融合;实验结果表明,该方法的融合效果优于传统的融合算法。

基于重排分布与平稳小波的跳频参数盲处理方法

为满足低信噪比下的跳频参数盲估计,提出一种重排平滑伪Winger-Ville分布与离散平稳小波变换结合的处理方法.利用离散平稳小波变换的时移不变性及重排分布更好的时频聚集性与交叉项抑制性能,有效提高了抗高斯白噪声干扰的能力.仿真试验表明,该方法可以在信噪比为-6dB以下实现跳频参数的盲提取,为低信噪比下的跳频参数盲处理提供新思路.

基于FTIR离散平稳小波特征提取的SVM应用于中药材紫花地丁与同属植物的鉴别研究

目的探索基于FTIR离散平稳小波变换结合支持向量机(support vector machine,SVM)分类法的中药紫花地丁的质量控制新模式。方法采用衰减全反射傅里叶变换红外光谱法直接快速测定中药紫花地丁与同属植物多花堇菜和戟叶堇菜的FTIR,运用基于离散平稳小波变换进行特征向量的提取,通过分析比较后选取第4、5层分解层的特征向量用于支持向量机的训练与验证。结果通过对不同产地的90个样本的验证,紫花地丁与同属植物多花堇菜和戟叶堇菜的识别率达100%。结论基于FTIR离散平稳小波变换结合支持向量机分类法的中药紫花地丁与同属植物多花堇菜和戟叶堇菜的分类鉴别方法具有非常好的效果。