基于空域变换的叶尖定时信号预处理方法

叶片振动参数的实时监测是保障航空发动机健康运行的关键。传统的叶尖定时传感信号预处理方法会因转子转速变化范围较宽(20~20 000 r/min),产生较大的定时误差,影响叶片振动参数的辨识精度。通过分析采样率转换模型,提出了一种基于空域变换的叶尖定时信号预处理方法,将叶尖信号的等时间采样转换为等角度空间采样,实现高精度叶尖定时信号的获取;使用基于三阶拉格朗日插值的Farrow结构并通过流水线优化技巧,在现场可编程逻辑门阵列上实现了逻辑资源占用与数据处理速率的均衡设计。实验验证表明,该方法可以有效完成等空间角度采样,降低了转速变化的影响,在实时转速为1 000~8 000 rpm,基准转速为3 000 rpm时,无论采用前沿时刻鉴别还是采用双边沿时刻鉴别,本文采用的方法振动位移测量误差均在20.19μm内,远低于传统位移测量方法的测量误差,提高了叶片到达时刻及叶片振动位移的测量精度。

复杂多径信号下基于空域变换的米波雷达稳健测高算法

针对米波(VHF)雷达的复杂多径信号中散射分量的非高斯性严重影响测高的稳定性,该文提出了稳健的空域符号变换最大似然测高算法。该算法先对多维阵列快拍矢量进行空域符号变换处理,以抑制散射分量野值点对阵列协方差矩阵及其测高算法的影响,再计算符号协方差矩阵(SCM),然后根据符号协方差矩阵的映射等效性和特征空间不变性,将符号协方差矩阵应用到最大似然(SCM-ML)测高算法中,实现了稳健的米波雷达低角测高。该算法有效抑制了多径信号中散射分量和波束打地形成的强杂波的非高斯性,提高了米波雷达低角测高的稳健性。仿真结果和实测数据验证了算法的稳健性与有效性。

基于空域变换的超分辨成像系统

传统的超分辨成像系统易受外界环境影响,抗噪效果差,输出的超分辨图像清晰度较低,基于此设计基于空域变换的超分辨成像系统,系统先将激光集中在孔径光栏上射出,通过聚光镜汇聚激光,根据分光镜和辅助镜将激光聚焦在显微镜焦平面上,依照物镜将激光束转变成平型光,使平行光能够均匀照射测量样品上,采用显微镜和辅助物镜处理从样品表面反射的带有样品信息的激光,最后通过分光镜反射带有信息的激光,反射光束在CCD上显示成像,核心处理器是FPGAWie的图像采集模块,采集CCD传输的视频图像后,通过通用并行接口将采集的视频图像数据传输到图像处理模块,该模块通过空域变换方法处理图像,获取超分辨图像,最终传输到计算机上进行显示。经过实验分析发现,该系统图像稳定性和图像清晰度平均值分别是98.538%和99.19%,干扰信噪比为16 d B时,该系统成像时间最短为6.57 ms,说明该系统成像清晰度高、抗干扰性能优。

基于空域Contourlet-时域小波变换的视频水印算法

通过采用空域的Contourlet变换和时域的一维小波变换,提出了一种新型三维多分辨率分解方法,并将水印信息嵌入到Contourlet分解后空域低频子带系数的静止成分和动态成分中。为了增强水印的鲁棒性和安全性,在水印嵌入前先通过Arnold变换对原始二值水印进行置乱加密。在水印的嵌入过程中,构造了一种十位数规则来修改三维分解后的系数。实验结果表明,该算法能够抵抗各种攻击,如MPEG压缩编码、丢帧、帧平均和叠加噪声等等,算法简单,计算复杂度小,兼顾了水印的不可见性和鲁棒性,并且能取得更好的视觉效果。

基于空域变换和频域功率特征的伪造人脸双重甄别技术

Deepfake等图像处理技术若被不当应用,如伪造人脸,将对个人隐私造成巨大威胁,引发信息安全事故。提出基于空域变换和频域功率特征的伪造人脸双重甄别技术。在空域变换方法中,使用人脸X-ray生成算法,结合HR-net架构,在"无需特定伪造人脸数据集训练"的情况下实现伪造人脸甄别;在频域功率特征方法中,利用二维离散傅里叶变换(DFT)分析伪造图像在高频信息上的缺陷,使用分辨率更强的功率特征信息提升甄别精度,同时弥补HR-net架构训练效率较低的不足。将两种方法相融合,提出序列化数据处理等改进策略,在深度神经网络(DNN)模型下开展验证,模拟测试AUC值最高可达99.69%。

基于空域图像变换参数扰动的隐写术

在经典图像隐写算法研究中,使用的载体图像库多为实验室环境下的自然图像库,而在现实环境下,随着各种图像处理软件的流行,用户也越来越多地使用经图像处理后的图片。然而,如何利用图像处理来更好地指导隐写还未被系统地研究过。对此,以空域图像变换为例,提出参数扰动模型,将隐写带来的图像噪声隐藏在因参数微扰而带来的图像像素波动中,主动引入了图像集的失配因素。实验结果表明,在相同的隐写算法下,相较于直接使用原始图像库,隐写分析者在应对参数扰动的情况下的检错率有明显提高,从而显著增强了隐写算法的安全性,也使隐写算法更适用于现实环境。

二维时空域连续小波变换在目标跟踪中的应用

连续小波变换在图像处理尤其是目标跟踪领域中的应用很广,目前在跟踪上运用较多的小波有Gabor小波、时空域Morlet小波等。本文重点说明二维连续小波变换目标跟踪的原理及实现过程,并将二维连续小波变换运用到微小目标以及红外目标跟踪中,取得很好的跟踪效果。

机床传动误差测量中的空域法分析

从空间域的角度讨论了信号处理的一种特殊方法 ,介绍了它的特点 ,建立了空域傅氏变换数学模型 ,并且给出了实用效果。

基于基本光学单元的分数傅里叶变换算法

提出两种分数傅里叶变换数值计算新方法。本文用分数傅里叶变换描述信息在光学系统中的传输过程 ,分别基于分数傅里叶变换与菲涅尔变换之间联系和基于基本光学单元 (薄透镜及其组合 )实现分数傅里叶变换。该算法与光传输物理过程有着直观的联系 ,计算时光学系统的焦距、距离等参数可调。避免了传统算法中“变换核”等复杂计算 ,便于计算复杂光路和缩短计算时间。以三种飞机 (及字符 )光学模式识别实验为例 ,给出了空域

位置-尺度异空间协调的多特征选择相关滤波目标跟踪算法

针对传统相关滤波跟踪算法在目标发生尺度变化和遮挡时容易导致跟踪失败的问题,本文提出位置-尺度异空间协调的多特征选择相关滤波目标跟踪算法。首先,提取目标区域的快速方向梯度直方图特征、颜色空间特征和灰度特征,特征间的不同组合方式构成特征池以加强滤波器的判别性能,将组合得到的特征分别进行相关滤波跟踪;其次,依据每种特征响应的鲁棒性得分,选择分数最高的响应图最大值预测目标位置;然后,转换坐标至对数极坐标中,使用相位相关滤波器进行目标尺度估计;最后,设计一种高置信度模型策略更新模板。在标准数据集OTB-50和OTB-2015上的实验结果表明,本文提出的算法在目标发生尺度变化、遮挡、旋转、出视野和背景杂乱等情况下,仍具有较好的跟踪有效性。

基于m／WH复合码DBF发射系统通道误差校正

提出了一种卫星通信多波束平面阵天线发射系统通道幅相误差星地环路校正方案。该方法在数字波束形成器之后,同时注入经过空域离散傅里叶变换的多路正交码信号作为校正测试信号,通过在地面关口站接收发射的信号,在基带校正算法单元利用并行信号处理技术同时得到多路射频通道的校正因子,并对得到的校正因子进行归一化处理,消除了对通道中非线性器件的影响。分别采用经过空域离散傅里叶变换的Walsh码和m/WH复合码作为校正测试信号验证了所提校正方案。仿真结果表明,当不存在同步误差时,2种方法都可以快速地校正通道的幅相误差;当存在同步误差时,采用m/WH复合码的校正方案具有更好的鲁棒性。

掌纹识别中的特征提取算法综述

特征的选择左右着识别的结果,因此特征提取在模式识别中一直占据着重要的地位,如何有效地在高维特征空间中选取一定特征进行分类和匹配是掌纹识别的关键。本文结合近年来发表的文献,按照描述特征的方式进行分类,总结了掌纹识别中的特征提取方法,并对每种方法中的主要算法进行了分析,最后对各种方法的性能进行了比较和展望。

数字水印技术在高校秘密档案管理中的应用

随着信息技术的不断发展,档案管理已实现了数字化的模式,并拥有了成熟的档案管理系统,然而秘密档案的数字化管理仍然是我们需要深入研究的课题。介绍了数字水印技术的原理、特点及分类,给出了一种基于空域变换的数字水印算法在秘密档案管理中的应用,意在为未来的秘密档案管理提供思路。

一种提高掌纹识别率方法的研究

掌纹识别是利用人的手掌掌纹图像对其身份进行认证的一种生物特征识别技术,有着巨大的发展潜力。掌纹线中的主线和皱褶是重要的特征,在空间域内掌纹图像中纹理的疏密和深浅,与频域内能量聚集和紧密程度相关。目前的掌纹研究主要集中在就一种掌纹特征的提取算法上如何提高匹配率,而对结合两种以及两种以上的掌纹特征的提取算法,如何提高掌纹识别匹配率的讨论较少。提出了一种有效提高掌纹识别率的方法,即结合点特征的提取和傅立叶变换特征的提取,提高掌纹特征匹配识别率。将该方法与单独使用点特征提取和傅立叶变换提取进行了比较实验,实验结果证明新方法的识别率有明显提高。