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51.
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。  相似文献   
52.
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.  相似文献   
53.
水声语音通信在海洋工程、海洋科考、水下搜救等领域具有广泛应用。与单边带通信、数字编码调制通信相比,调频水声语音通信具有实现简单方便、抗幅度衰落性能好的特点,但浅海水声信道具有的复杂多径效应及噪声严重影响其获得的语音音质,容易出现语音含混、语义难辨等问题。本文通过浅海不同距离、不同多径信道下的海试实验比较了采用非线性解调法和正交解调法的调频语音通信性能,并通过客观语音质量评估PESQ(Perceptual evaluation of speech quality)方法对调频水声语音通信音质进行量化评估。  相似文献   
54.
小波软阈值滤波在信号去噪中的有效性研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
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。  相似文献   
55.
短波并行组合扩频通信系统研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
王玫  曹明  阳斌 《舰船电子工程》2009,29(11):79-82
对短波环境下并行组合扩频系统进行研究,提出一种适合短波并行组合扩频通信的MPSK软解调方法。该调制方式比并行组合扩频常采用的MASK调制方式性能更好。在扩频增益相同条件下,短波并行组合扩频通信选取结构参数r值较小(r=2)的短波并行组合扩频系统为宜。在所选择系统结构的接收端应用RAKE接收技术,仿真表明RAKE接收技术能有效抵抗多径影响,改善短波并行组合扩频系统的误码率性能。  相似文献   
56.
实时测距系统中基于图像的一种船舶自动识别算法   总被引:1,自引:1,他引:0  
吴良武  刘雨东  侯建华  栾旭 《舰船科学技术》2009,31(10):135-137,143
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。  相似文献   
57.
基于时间序列与小波分析的船舶柴油机故障诊断   总被引:3,自引:0,他引:3  
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.  相似文献   
58.
张明  柳超  蒋宇中 《船电技术》2009,29(9):14-16
采用解析法对MSK信号的调制方式、解调方式以及功率谱密度进行仿真分析,得出MSK调制方式相对于BPSK和QPSK调制方式具有优势。  相似文献   
59.
为了准确揭示隧道爆破振动信号所包含的反映爆破特征参数的重要信息,通过EMD分解与交叉小波变换组合分析方法对实测爆破信号进行分析,得到各分量与原信号的相关性系数,从而准确判别出信号的主分量。再依据相关性系数对包含主分量在内的相关分量重组并进行Hilbert变换取模值,精确识别出隧道采用的各段别雷管的毫秒延期时间。结果表明: 组合方法确定的主分量及相关分量重组信号能够突出爆破信号的主要特征,对隧道爆破信号的分析效果好。  相似文献   
60.
使用LMS TEST.LAB工程软件中的噪声诊断模块和小波变换模块对异响噪声信号进行分析和计算,得到异响噪声信号的频率成分和异响发生频次。之后结合异响所属系统旋转部件工作基频进行对比和分析,最终找出异响零件。异响诊断结果显示,该机舱异响频率成分覆盖500~1 000 Hz,异响发生频次与发动机曲轴旋转的0.5阶基频相关,异响由凸轮轴驱动的制动真空机械泵产生。  相似文献   
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