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.     

囊式空气弹簧机械阻抗特性研究

根据小幅振动的线性叠加原理将囊式空气弹簧分成几个简单的可解析计算的规则区域,结合线性空气波动理论求解出空气弹簧内部声压场的分布。根据弹性薄壳无矩理论推导出旋转壳体状态向量的一阶常微分矩阵方程,利用齐次扩容精细积分法推导出壳体的传递矩阵,结合动力平衡方程求出空气弹簧在位移谐波激励下所受到的激励力,进而得出其机械阻抗。算例结果表明该方法合理可行,为运用近似解析法分析空气弹簧的阻抗特性提供了一种新的思路。     

无人机在海上舰船目标识别中的应用

随着海洋开发的深入,卫星、无人机等遥感设备在获取海洋信息图像方面的能力得到了广泛的关注。利用遥感技术得到海洋图像,对于舰船目标识别具有重要意义。本文克服传统的Zernike矩算法易受外界干扰的问题,利用四元数进行改进,最后通过仿真实验说明本文算法识别率高、鲁棒性强。     

非高斯非平稳背景噪声中的信号检测方法

在非平稳非高斯背景噪声下,使用经典信号检测理论对信号进行检测往往难以达到理想的效果。文中利用小波包变换,通过将信号及噪声变换到小波包系数域,使得噪声在某些尺度及子空间上的小波包系数成为近似乎稳高斯噪声,从而运用信息融合的思想和经典信号检测理论的分集检测方法,对非平稳非高斯噪声下的确知信号检测问题提出了一种新的检测算法。仿真实验表明该方法是经典信号检测理论的有效推广。     

基于能量分配的特定畸形波序列的数值模拟

文章对一个理论畸形波序列进行了数值模拟并且将数值结果与理论值做了对比.采用速度入口方法以实现波浪模拟.在造波边界处不考虑高阶波浪成分,只输入线性波浪速度.分别采用三种不同分辨率的网格进行数值模拟,以找到足够有效捕捉自由面的网格模型.考虑到快速傅里叶变换不能反映畸形波的时频特征,因而引入小波变换研究畸形波传播过程中的能量变化.最后比较了北海实测畸形波和文中理论畸形波小波变换的差异.     

双色波激发细长港内低频振荡的物理试验研究

通过物理试验研究双色波传入细长港池并激发港池低频振荡,合理的试验布局降低了波浪二次反射对造波机的影响问题。利用快速Fourier变换和小波变换方法分析双色波在港内的幅频响应以及波浪能量的时-频分布情况,并利用小波二阶谱分析港内波浪不同成分之间的非线性相互作用过程。结果表明:当双色波短波频率对应港池不同共振频率时,通过波浪非线性相互作用产生的二阶长波在港内响应幅值不同;短波频率对应港池较低共振频率时,波浪会在港内聚集更多的能量;二阶长波以及高次谐波与双色短波之间呈复杂的非线性能量传递过程。     

异常波及其对海上结构铃振现象的影响

海上结构物的铃振(Ringing)现象是新近发现的一种高频共振响应现象,对结构物有显著的破坏作用。从实测资料中发现,在恶劣海况下发生的具有强非线性和非对称性的异常波(Freakwave)有可能引起海上结构物的铃振响应。文中综述了可能引起铃振响应的异常波的研究现状及成果,分析了其能量分布,并指出异常波是海上结构物产生铃振现象的机理之一。     

基于灰色—小波神经网络的有效泊位预测

针对停车场有效停车泊位的变化特征,提出了基于灰色—小波神经网络的组合模型.先通过灰色单因素预测模型对有效停车泊位时间序列进行修正处理,再基于分步式小波神经网络模型对修正预测值进行运算,并通过马克科夫链预测模型得到更精确的预测区间,并利用实际案例分析,对模型的预测精度、稳定性、拟合度和训练时间进行了评价.研究表明,灰色—小波神经网络预测模型可降低初始数据波动性的干扰,与传统神经网络相比,预测结果误差波动性降低了10%~19%,稳定性提高了27%~33%,拟合度提高了10%~15%,精确度明显提高.     

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。     

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。