沿视平面任意方向上运动模糊图像的几何变换

运动所产生的图像模糊在生活中是常见的,对其进行处理的方法有很多种.常见的一种方法是将这个过程用矩阵的方程表示出来,但是这种方法只适合于求解水平方向上的直线运动模型.对非水平方向上的运动来说,就要对运动图像进行预处理,将其转换到水平方向上,介绍如何对运动方向进行识别及利用几何变换对图像进行处理的过程.     

基于小波变换的传感器故障检测技术研究

介绍了小波变换的基本理论及小波技术用于传感器故障检测的基本原理，给出了传感器故障检测方法，仿真实例证明了这一技术的有效性。     

LAPPED TRANSFORM DOMAIN INTERFERENCE EXCISION USING MODIFIED MEDIAN FILTER

ＩｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎＩｎｏｒｄｅｒｔｏｍｉｔｉｇａｔｅＮＢＩｉｎｓｐｒｅａｄｓｐｅｃｔｒｕｍｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍ，ｉｔｉｓｏｆｔｅｎｎｅｃｅｓｓａｒｙｔｏｓｕｐｐｌｅｍｅｎｔｔｈｅｉｎｎａｔｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇｇａｉｎｂｙｕｓｉｎｇａｄｄｉｔｉｏｎａｌｓｉｇｎａｌｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓｓｕｃｈａｓｔｒａｎｓｆｏｒｍｄｏｍａｉｎｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅｅｘｃｉｓｉｏｎ（ＴＤＩＥ）．ＴＤＩＥｈａｓｔｗｏｋｅｙｐａｒｔｓ．Ｔｈｅｆｉｒｓｔｉｓｔｏｃｈｏｏｓｅａ…     

Forecasting container throughput based on wavelet transforms within a decomposition-ensemble methodology: a case study of China

To improve predictive accuracy, new hybrid models are proposed for container throughput forecasting based on wavelet transforms and data characteristic analysis (DCA) within a decomposition-ensemble methodology. Because of the complexity and nonlinearity of the time series of container throughputs at ports, the methodology decomposes the original time series into several components, which are rather simpler sub-sequences. Consequently, difficult forecasting tasks are simplified into a number of relatively easier subtasks. In this way, the proposed hybrid models can improve the accuracy of forecasting significantly. In the methodology, four main steps are involved: data decomposition, component reconstruction based on the DCA, individual prediction for each reconstructed component, and ensemble prediction as the final output. An empirical analysis was conducted for illustration and verification purposes by using time series of container throughputs at three main ports in Bohai Rim, China. The results suggest that the proposed hybrid models are able to forecast better than do other benchmark models. Forecasting may facilitate effective real-time decision making for strategic management and policy drafting. Predictions of container throughput can help port managers make tactical and operational decisions, such as operations planning in ports, the scheduling of port equipment, and route optimization.     

基于分数阶傅里叶变换的线性调频信号检测算法

针对复杂噪声背景下线性调频信号检测问题,利用分数阶Fourier变换具有解除时频耦合和信号在分数阶Fourier域呈现能量谱的高度聚集的特性,得出一种基于分数阶Fourier变换的信号检测算法,并将算法用于高斯白噪声和色噪声背景中信号检测。仿真结果表明,该算法对高斯、非高斯色噪声中的线性调频信号检测均有良好的检测性能。     

一种基于Radon变换的SAR多普勒参数估计方法

分析了SAR的方位向多普勒参数与工作几何结构的关系,基于此提出了利用Radon变换实现SAR多普勒参数估计的方法.该方法能够准确地估计出实时多普勒中心和多普勒调频率,且避免了多普勒中心估计中的多普勒模糊问题,计算机仿真验证了该算法的有效性.     

基于AOK-TFR的轨道电路故障诊断方法

为弥补现有补偿电容检测方法在检测及时性和检测成本等方面的不足,基于传输线理论,提出了机车信号感应电压幅值包络(IVECS)仿真模型;在此基础上,分析了补偿电容故障对IVECS的影响规律,建立并验证了基于频率的IVECS等效回归模型;利用补偿电容故障位置前后IVECS的频率变化,提出了基于自适应最优核时-频分布的补偿电容故障诊断方法.该方法基于机车信号的实际数据,采用B样条离散二进小波对数据进行滤波降噪处理,并利用自适应最优核时-频分布提取处理结果的时-频信息,再通过检测时-频信息中频率的变化实现对故障电容的定位.经过对随机抽取的100段实际数据的测试,准确率约为92.58%,表明该方法能准确检测轨道电路发生故障的补偿电容位置.     

基于Curvelet变换阈值法的地震数据插值和去噪

成功的信号分离和去噪依赖于所用的变换能否足够稀疏地表达该类信号.事实上,信号在某变换域的系数越稀疏,阈值去噪的效果也就越好.Curvelet变换是一种非自适应的多尺度.多方向性变换,地震数据在Curvelet域有着几乎最优的稀疏表达.最近的研究表明,Curvelet阈值能够得到比小波阈值更好的随机噪声抑制效果,更高的提...     

希尔伯特-黄变换应用于宽带信号参数估计

多普勒效应对主动声纳接收信号的根本影响是接收信号相对发射信号的时间延迟和尺度伸缩。在宽带信号体制下对高速运动目标进行参数估计时,利用传统的窄带信号模型会产生模糊,必须采用时间尺度域模型,即利用接收信号和发射信号的相关性实现运动目标距离和速度的估计。宽带信号模型计算量大,计算时间长。希尔伯特-黄变换具有较高的频率分辨率,利用希尔伯特-黄变换对信号进行频率预估计,减小时间尺度域二维扫描的区域和运算量。在DSP硬件平台上实现希尔伯特-黄变换有关算法。     

高速公路场景下的电子稳像技术研究

为了去除高速公路监控视频中自身位置不稳定的事物给全局运动矢量估计带来误差,先通过Canny算子检测图像中的直线,并根据车道边界的特征筛选出道路边界,确定道路区域。再检测道路区域内的Harris角点信息,并与背景图中道路区域内的角点位置进行匹配,从而得到全局运动矢量,并计算出稳定的图像。实验表明,该算法能够满足高速公路场景下的稳像需求。