基于小波和仿射不变矩特征融合的舰船型号识别

针对不变矩对仿射形变目标描述的不足,为提高舰船型号的识别精度,提出一种基于小波和仿射不变矩特征融合的舰船型号识别方法.首先对二值舰船图像进行归一化处理,并分别提取归一化舰船图像的小波矩特征值和仿射不变矩特征值;然后通过计算样本特征均值与标准差的比值,选择出鲁棒性好、稳定性高的特征,通过归一化方法进行融合;最后构造五类舰船的样本集,采用支持向量机(SVM)作为分类器识别测试样本的型号,分析不同矩特征、样本集大小、SVM参数、本文方法对识别精度、稳定性的影响.实验结果表明,文中给出的算法提高了识别精度,并且在训练样本集较小时仍能获得88%以上的识别率.     

水工模型试验水流脉动压力数据处理及Matlab实现

水流脉动压力对于水工建筑物的振动、空蚀等密切相关,主要通过水工模型试验进行研究,本文研究了水流脉动的频谱分析方法,并鉴于脉动数据量大、采集和分析处理过程困难等,利用MATLAB软件实现水流脉动随机信号处理分析。     

船舶多学科设计优化中的船型变换模块

为了实现船型优化,第一步需要按照设计变量的改变来生成船型,这样就需要一个变换程序将母型船变换成设计船.当船型优化发展到基于CFD以后,传统的通过主尺度和几个船型参数例如Cp,Cw等来控制船体型线的做法已经不能满足要求,需要对船型进行更加准确,细致的控制.为了解决这个问题,文中开发了一个新的船型变换程序,它直接读人横剖面面积曲线和设计水线,然后变换船体型线以满足这两根曲线的要求.该程序的变换步骤包括主尺度仿射变换,Cm变换,横剖面面积曲线变换和设计水线变换.程序中主要的变换方法为广义Lackenby变换,仿射变换等.该程序由于直接根据横剖面面积曲线和设计水线来控制型线,使船型变换模块的设计变量从10个左右扩展到了40个以上,增加了船型优化提升船体性能的可能性.该程序是船舶多学科设计优化的船型优化模块的前处理程序.     

节理发育反倾边坡模拟研究

根据离散单元理论和利用离散块体技术,用离散块体模拟节理发育反倾边坡破坏机理和加固变性过程。将此理论和技术应用于贵阳市乌开公路K44＋340～K44＋450段右侧滑坡工程,利用强度折减法分析边坡的稳定性;研究了塑性变化范围和发展趋势;同时还利用独有的离散滑动的优势分析软弱结构面上的块体滑移和节理张拉破坏的演变过程。研究结果表明：进行路基开挖岩石坡脚是造成这次滑坡的外因;岩体风化强烈导致节理发育所形成岩体内软弱结构面是边坡失稳下滑的内因;塑性范围随着预应力锚索的加入逐渐缩小范围,在锚索加固区基本消失殆尽;采用强度折减法分析边坡的稳定情况及预应力锚索加固过程中的稳定性变化情况,充分反映和验证了预应力锚索加固岩石边坡对整体稳定性起到了至关重要的作用。     

基于二值HT的多LFM信号检测

Wigner-Ville分布对于单分量LFM信号有很好的时频聚集性,但WVD是二次型变换,故对信号环境中复杂的多LFM信号不可避免的存在交叉项的干扰。HT可以消除交叉项的影响,能够很好的对多个LFM信号进行检测,但存在大信号淹没小信号的现象。提出二值HT能够很好的解决上述问题,为多LFM信号的检测技术提供理论依据。     

小波软阈值滤波在信号去噪中的有效性研究

对于高幅度和宽尺寸的噪声要素,尤其是当有用信号的幅度和噪声尺度相差不大时,使用传统的傅里叶滤波和一般的小波变换去噪的效果不是很好,对此提出了一种软阈值去噪方法。根据小波理论及软阈值滤波的算法,用MAT-LAB对四种典型信号和陀螺信号进行去噪仿真研究。理论分析和仿真结果表明,这种方法能有效消除高频随机信号和特定尺度的噪声,同时又能很好地保留原有的有用信号。     

基于WVD和Hough变换二值积累的信号检测方法

WVD-Hough变换是检测多分量线性调频信号的有力工具,但当多分量线性调频信号能量相差较大时,采用WVD-Hough变换进行检测,就会导致强信号对应峰值的平台将弱信号所对应的峰值掩盖掉。虽然可以通过基于＂CLEAN＂思想的算法将信号一一检测出来,但带来的计算量急剧增大。为此在WVD-Hough变换的基础上提出了基于WVD-Hough变换的二值积累方法,该方法可以同时检测出强信号以及被强信号平台掩盖的弱信号,具有很大的实用价值,仿真的结果验证了算法的有效性。     

实时测距系统中基于图像的一种船舶自动识别算法

讨论了实时测距系统中一种基于图像的目标船舶自动识别算法。首先利用小波变换,从高分辨率图片中分解出大尺度图像,并在分解出的图像中使用Canny算子做边缘检测,确定出船舶区域,然后再在高分辨率图片中使用Canny算子,对确定出的船舶区域做边缘检测,最后利用霍夫变换,识别出船舶的船首角点。     

基于时间序列与小波分析的船舶柴油机故障诊断

模拟柴油机气阀间隙异常的几种情况,并实时监测柴油机缸盖振动信号.采用时间序列分析方法对船舶柴油机缸盖振动信号功率谱进行识别,采用小波变换方法对各信号进行小波包分解,并提取故障特征频段信号进行功率谱估计,实现精确故障诊断.