辅助通道HT变换法及其在旁瓣对消中的应用

在自适应旁瓣对消中，针对传统的直接样本矩阵求逆（ＤｉｒｅｃｔＳａｍ ｐｌｅ Ｍａｔｒｉｘ Ｉｎｖｅｒｓｅ，ＤＭＩ）方法数值稳定性弱的缺点，产生了一系列数据域算法，ＨＴ变换法就是其中之一。提出的辅助通道ＨＴ 变换法，在保持ＨＴ变换法较好的数值稳定性的前提下，避免在主通道做ＨＴ变换。

旁瓣对消中辅助通道HT变换法对干扰源数目的判别

在旁瓣对消系统算法的发展历程中，“均方域算法”和“数据域算法”都有所应用。一般的方法均是在辅助通道上进行统一的“开闭”处理。本文通过对所使用的数据域方法之一的辅助通道ＨＴ 变换法的数乘特性的推导，证明了该方法能够判别空中不相关干扰源的数目并给出计算机模拟结果。这一特性的运用将使辅助通道的开闭具有自适应能力。

一种基于HT系数预测的遥感图像多分辨融合方法

信息融合的概念自 70年代形成后 ,由于其强调应用对象结果的信息优化 ,在许多方面比传统的信息处理方法有更大的优势 ,在遥感领域得到了广泛的应用。本文在分析前人算法的基础上 ,揭示了高斯拉普拉斯金字塔 ( GLP)结构融合方法与传统的哈达玛变换 ( HT)之间的内在联系 ,提出了一种基于 HT系数预测的多分辨融合方法。通过实验表明 ,这一算法对于光谱差异较大的遥感图像的融合 ,在几何分辨率改善的同时可获得较好的光谱保真度。

基于VMD的广义三次互相关管道泄漏定位检测

针对天然气管道泄漏检测声波定位技术中,二次互相关时延估计算法存在较大误差的问题,提出了一种基于变分模态分解(VMD)结合广义三次互相关的时延估计算法。该方法首先利用VMD算法对两路信号进行分解并重构信号;其次,在二次互相关的基础上再进行一次相关,并在互相关算法的峰值检测阶段引入希尔伯特变换(HT),对峰值进行尖锐化处理,成为一种新型的广义三次互相关时延估计算法。通过对平台搭建的油气管道泄漏检测系统采集数据进行模拟试验,分析了各算法的精度。试验表明,相较于二次互相关,改进广义三次互相关时延估计算法定位平均精度有明显的提升,有着更高的精度和更好的抗噪性能,在天然气管道泄漏定位方面有着更广泛的应用前景。

基于解析模态分解和希尔伯特变换的模态参数辨识新方法

针对航天器结构低频、密频的模态参数辨识问题,提出一种将解析模态分解(AMD)与希尔伯特变换(HT)相结合的模态辨识方法(AMD+HT),根据结构上任意一点的脉冲响应信号,对系统结构的频率和模态阻尼比进行参数识别。以箱型卫星模型为例,分别对固定状态下卫星帆板和卫星整体结构的低阶模态进行模态辨识,并与LMS数据采集系统分析结果和ANSYS有限元仿真结果对比,验证了该方法对低频、密频结构模态辨识的正确性和优越性。

基于Hough变换撤票策略的目标微多普勒提取

微动特征的提取对于目标识别具有重要意义,但现有算法提取多分量旋转目标微多普勒参数的计算量太大。针对这一问题,提出了一种Hough变换撤票策略,对时频空间进行Hough变换得到参数空间,对已包含所有信息的参数空间进行多次撤票,便可分步得到微多普勒信号参数。仿真实验验证了该方法的有效性。

基于EMD和HT时频分析方法的滚动轴承故障诊断

针对滚动轴承故障信号的非线性非平稳特征,提出一种基于EMD和HT的时频分析方法。首先对滚动轴承振动信号进行经验模态分解,然后对分解后的固有模态函数分量作希尔波特变换,得到各分量的时频图,清晰直观地显示出信号的时频分布,从而比较方便地从混有背景信号和噪声的振动信号中提取轴承故障信息。通过现场应用,证明了该方法的有效性。

旋转机械振动信号基于EMD的HT和Winger分布时频分析比较

基于经验模态分解(EmpiricalModeDecomposition,EMD)的希尔伯特变换(HilbertTransformation,HT),是先把一列时间序列数据通过经验模态分解,然后经过希尔伯特变换获得频谱的信号处理新方法。介绍了该方法的理论和算法。对仿真和旋转机械油膜涡动故障振动信号分别用基于EMD的HT和Winger分布的时频分析进行了比较研究,研究结果说明,用基于EMD的HT方法对旋转机械的振动信号进行时频分析比Winger分布分析有效。

改进Hough变换在虹膜定位中的应用研究

目的提出了一种基于改进Hough变换(HT)的虹膜定位算法,解决标准HT定位虹膜计算量较大,且定位不准确的问题.方法根据虹膜的形状和圆近似的性质,用改进的圆HT定位虹膜,定位时采用点对和梯度信息确定潜在的虹膜中心和对应的圆半径.为了使输出结果仅为虹膜的外边界,定义了一个阈值.结果采用点对和梯度信息并定义相应的阈值定位虹膜,在较大程度上减少了计算量,并且保证输出结果为虹膜的外边界.结论采用改进HT能以较小的计算代价准确地定位虹膜.

双色散二维阿达玛变换光谱仪

设计了一种双色散二维调制的阿达玛变换光谱仪,利用光栅在水平方向的谱级色散和棱镜在垂直方向的谱线色散进行二维分光。与传统的二维光谱CCD探测方法不同,该设计独辟蹊径,采用面阵数字微镜对二维光谱进行阿达玛调制,并利用单点式检测器进行光信号的检测。理论计算及光学仿真表明,与传统的二维光谱探测仪器相比,该光谱仪不仅具有高的分辨率,同时还具有很高的信噪比。

基于希尔伯特—黄变换的尾管裂纹故障诊断研究

为提高灭火弹火箭发动机裂纹的检测效率和减少产品的故障率，提出了基于HHT的时频分析法分别对裂纹故障振动信号和无裂纹故障振动信号在时域、频域和时频域进行了研究，研究结果表明，基于HHT的时频分析方法对裂纹故障诊断非常有效。

耐硫高温变换炉工艺系统安全设计讨论

本文从段间旁路煤气、补入蒸汽、补入氮气、连锁保护四个方面详细讨论HT-L粉煤加压气化变换系统高温变换炉的工艺系统安全设计,以保证高温变换炉设备及系统安全。对高一氧化碳含量煤气的高温变换系统设计具有一定的借鉴意义。

多变量公钥密码扩展方案的安全性分析

扩展的多变量公钥密码方案(Extended Multivariate Public Key Cryptosystem,EMC)是Wang等人在2011年提出的一种新的增强多变量公钥加密体制安全性的方法,其核心是在加密之前先对明文变量进行一次基于杂凑函数的驯顺变换(Hash-based Tame Transformation,简称HT变换)处理.Wang等人将EMC方法和加方法相结合构造出了多变量加密方案HTTP(Hash-based tame and plus).作者声称HTTP方案可以抵挡现有的对多变量公钥密码体制的攻击.文中对EMC方案和HTTP加密方案进行了安全性分析,分析结果表明EMC方案并没有真正增强原始多变量公钥密码体制的安全性.如果存在一种攻击方法可恢复原始的多变量公钥加密体制的合法密文对应的明文,那么同样可以恢复增强后的加密方案的合法密文对应的明文.计算机实验表明,我们的攻击是有效的.

实时图像处理中一种快速的直线检测算法

Hough变换(HT)是一种常用的直线检测方法.由于它具有很高的计算复杂度,在既无HT专用芯片也无阵列处理器的环境下,难以满足实时图像处理系统对实时性的要求.作者对此问题进行了研究,提出了一个新的快速算法——BL(Blob-basedLinedetection)算法,在普通计算机环境下代替HT进行直线检测.该算法突破了HT对实时系统造成的速度瓶颈,完满地解决了这个问题.

基于EMD时频分析方法的性能研究

针对传统的时频分析方法存在的局限性,评述了一种最新的可适用于非平稳、非线性信号的时频分析法-Hilbert-Huang时频分析。研究了经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)与希尔伯特变换(Hilbert Transformation,HT)相结合的提取信号瞬时特征的EMD/HS法,并对其性能进行了分析。仿真实验中通过与传统的时频分析效果的比较,表明该法具有理想的时频聚集性,并且消除了交叉干扰项。

基于参数优化时变滤波经验模态分解的转子故障诊断

针对应用时变滤波经验模态分解(TVFEMD)诊断转子故障时需人为指定带宽阈值和B样条阶数两个参数,存在较大主观性和盲目性的不足,提出一种基于参数优化TVFEMD和希尔伯特变换(HT)诊断转子故障的方法。采用粒子群算法搜索最佳参数组合;并使用最优参数组合进行TVFEMD,得到一系列的本征模态函数(IMF);最后,对IMF进行HT,得到信号的希尔伯特时频图和边际谱,从而诊断出转子的故障类型;分别应用该方法诊断恒定转速的转子不平衡、变转速的油膜涡动两种典型转子故障。结果表明:基于参数优化时变经验模态分解和希尔伯特变换的方法不仅能够实现参数的自动选择,获得良好的分解效果,且能准确识别转子的不平衡、油膜涡动等典型故障;与原始经验模态分解和现有方法相比,具有明显的优越性。

基于FastICA改进EMD的算法研究

经验模态分解(EMD)算法在非线性、非稳态的信号处理上具有显著的优势,但EMD在实际应用过程中存在着一些缺陷,其中以模态混叠和虚假模态现象最为突出。模态混叠现象可以简单地概述为在1个本征模函数(IMF)含有多于一阶的结构固有模态分量;虚假模态现象则是指不该有的频率组分对结构模态参数识别精度的严重影响。针对这一问题,对EMD中存在的以上两大缺陷展开研究,提出了利用频带滤波和独立分量分析算法(ICA)中的快速ICA算法(FastICA)相结合改进的EMD算法。利用希尔伯特变换(HT)识别结构频率,并通过Benchmark结构验证了所提算法的有效性。

一种评价旋转态内嵌流体欧拉梁自适应减振效果的新方法

为了评价内嵌式粘性流体单元自适应减振方法(IVFUM)消减运动柔性结构残余振动的效果,进行了旋转态内嵌粘性流体欧拉梁自适应减振试验,对残余振动信号进行了处理。针对旋转态下的内嵌粘性流体欧拉梁残余振动信号具有刚体衰减转动的慢变信号与柔性结构残余振动快变信号相耦合的非平稳特征以及模态参数随时间变化的特点,提出了结合小波包、经验模式分解(EMD)、随机减量技术(RDT)、希尔伯特变换(HT)的综合信号处理方法。提取了内嵌粘性流体欧拉梁的一阶主振动响应信号,识别了梁的一阶模态参数(无阻尼固有频率和等效模态阻尼比)。与SDOF模型处理的数据结果进行比较,欧拉梁残余振动衰减的变化趋势基本一致,表明本文提出的方法在实际应用中是有效可行的。可以推断欧拉梁内嵌1/3左右空腔容积的水在2～5 Hz的旋转频率时,由于流动性较好,可以有效地消减运动柔性结构的残余振动。为半定量评价内嵌粘性流体方式对运动的工程柔性结构残余振动衰减效果提供了有效的依据。

几种统计预测方法对1998年南京降水的跨季节预测试验及分析

对1998年南京降水分别设计并开展了求和自回归滑动平均(Auto-Regressive Integrated Moving Average,ARIMA)模型预测、经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)预测和基于Hilbert变换(Hilbert Transformation,HT)的幅频分离预测等3种跨季节统计预测试验。结果表明:ARIMA模型预测结果存在明显的系统性误差且对夏季的降水突变现象预测困难;EMD分解预测的结果虽在降水演变趋势上有明显提高,但仍未能预测出夏季的强降水突变现象,究其原因可能是对高频分量预测效果不好所致;而基于Hilbert变换的幅频分离预测方法能够对各模态分量的瞬时频率和瞬时振幅实施隔离预测,消除两者的相互影响,显著改善高频模态的预测效果,使得最终预测结果最为理想,不仅具有最高的趋势相关性和最小的偏差,而且还较好地预测出了夏季两次强降水过程。不仅如此,在对2003年的降水预测验证中,基于Hilbert变换的幅频分离预测方法同样具有最好的预测效果,表明该方法预测效果较为稳定,为改进跨季节短期气候统计预测技术提供了一个新思路。