噪声源信号的高阶谱分析

为实现船舶噪声干扰信号的分离,本文以某船舶噪声信号为研究对象,采用高阶谱分析技术对其进行特征分析。通过特征值排序方法以及协方差分析理论确定噪声主频率入射方向,并结合小波变换技术对其频率响应特性进行匹配,有效实现干扰信号的分离。     

海上雷达图像处理中的小波变换算法研究

针对海上雷达图像在图像处理中的噪声消除问题进行分析,并研究小波变换的基本原理以及利用小波变换进行噪声消除的依据。由于SAR图像生成机理的特殊性,传统的噪声消除方法执行效果并不理想,而小波变换具有的多尺度变换特性应用到SAR含噪声图像上能够有效地分割开信号与噪声,实现较好的噪声消除效果。最后,通过实验仿真实现了小波变换的SAR噪声消除,并与经典的噪声消除方法消噪结果进行对比分析,证明小波变换在进行SAR图像噪声消除上的有效性。     

小波变换分析及船舶噪声处理

针对目前船舶噪声对船舶有用信息的影响,本文利用小波变换进行船舶噪声处理,并利用Matlab函数进行不同小波基的船舶信号去噪实验。实验结果表明,恰当的小波基函数和阈值能够很好抑制信号中的高频部分,得到平滑的有用信息。     

一种基于广义S变换增强的柴油机失火故障特征提取方法

为有效提取柴油机缸盖振动信号失火故障特征,提出一种基于广义S变换增强的柴油机失火故障特征提取方法。首先根据柴油机燃烧过程与配气相位的关系对信号进行等角度重采样,然后利用广义S变换对信号进行消噪处理,并按工作循环将信号的周期性瞬态特征进行同步增强。通过仿真信号验证和某柴油机缸盖振动信号的实例应用,结果表明,此方法能有效地提取柴油机缸盖振动信号的失火故障特征,实现失火故障的准确诊断。     

航迹间断情况下坐标系对融合跟踪影响的仿真分析

研究了雷达航迹和数据链航迹间断情况下,北东地(NED)坐标系和地心地固(ECEF)坐标系对融合跟踪的影响。利用不敏变换(UT)将NED坐标系下的量测值转换到ECEF坐标系,然后对两种坐标系下的融合跟踪精度进行实验仿真,并对不同仿真场景下的算法性能进行分析和对比,得出一些有益的结论。     

基于最小阻力的某大型船舶型线优化

应用船舶设计软件Maxsurf,在国外某大型船舶现有型线的基础上,建立等尺度模型。通过仿似变换改变其长宽比、方形系数及排水量,在Hullspeed软件中计算相应方案下的阻力值,分析船舶总体设计中主参数的变化对快速性的影响。在快速性最优的原则下,统筹考虑该大型船舶的初稳性及耐波性,并计入飞行甲板及机库尺度对大型船舶主尺度的限制,优化设计出新船型。与母型船相比,在其他性能不变的前提下,新船的航速从32 kn提升到35kn,快速性得到优化。本文所得结果与国外研究相符,对大型船舶的总体设计研究具有一定参考意义。     

一种基于DSP的实时图像处理仿真技术

海面运动舰船目标的定位检测是军事图像处理领域的一个重要方向,同时海面对光线的折射放射对检测的准确性造成了干扰。本文重点对目标检测法进行研究,分析了算法利弊。为解决目标检测算法对于目标背景的敏感度问题,以及提高算法的实时性,把小波变换运用到目标运动检测中,通过小波变换更新图像背景框图,使实时图像在可变模板背景进行运动物的提取。最后,设计基于DSP的仿真系统,通过实验证明新的方法能较好解决因背景更新以及目标物变形造成的检测误差,提高检测精度。     

EBSD花样菊池带的快速识别

电子背散射衍射（electron backscatter diffraction,EBSD）领域引入Hough变换,实现了由计算机自动识别EBSD花样中的菊池带,EBSD技术由此发展成为表征晶体材料取向的一种重要手段。由于Hough变换的速度远远慢于扫描电子显微镜中电子束的移动速度,如何快速实现Hough变换已成为整个EBSD领域亟待解决的关键问题。分别利用中央处理器（central processing unit,CPU）和统一计算设备架构（compute unified device architecture,CUDA）对EBSD花样做Hough变换,详细比较了两者的耗时和识别结果,测试表明：CPU对EBSD花样菊池带的最快识别速度为1.7×103FPS,同样条件下,CUDA对EBSD花样菊池带的识别速度最快可达1.7×104FPS,远远超过CPU的最快识别速度,且利用CUDA进行Hough变换并没有影响EBSD花样菊池带的识别效果。基于CUDA的Hough变换将成为快速识别EBSD花样菊池带的一个发展趋势。