高功率激光系统中近轴鬼像点的寻找

考虑了空间滤波小孔隔离鬼像点的作用后，提出了寻找大型高功率激光装置中近轴鬼像点的矩阵光学方法，并根据实际系统提出了判断鬼像点虚实的可行方法。所编制出的程序可用于寻找激光放大系统中的任意高阶鬼像点。     

数字散斑条纹图的滤波方法

在现代数字散斑测量方法中，一般采用减模式来产生数字散斑条纹图，它是进一步图像处理的信息载体，同时不可避免地附带有大量的乘性噪声。为了保证测量精度，在进一步图像处理前必须对其进行降噪，选择合适的滤波方法显得尤为重要。在多年实际经验及阅读了大量文献的基础上，该文对国内外常用的数字散斑干涉条纹图滤波方法进行了分类阐述，选择了一些有代表性的方法予以实现，给出实验结果，并进行了对比分析。最后对数字散斑干涉条纹图滤波方法的发展方向给出了自己的看法。     

无限长信号中值滤波列的收敛性

若x ={x(n) }_n∈Z是一实数列 ,对每一正整数 p ,x^(p) ={x^(p) (n) }_n∈Z表示x通过p次窗为 2k + 1的中值滤波后的序列 .证明了{x^{( 2p)} }p≥ 1和 {x^{( 2p -1)} }p≥ 1皆收敛 ,从而完全解决了无限长信号中值滤波的收敛性问题 .     

基于变步长自适应滤波器在激光多普勒测量中的去噪研究

提出了一种自适应滤波算法应用于激光多普勒测量中的去噪方法，根据变步长自适应滤波算法的步长调整原则,分析了变步长最小均方算法的步长与误差关系曲线特点.研究表明,通过变步长自适应滤算法可有效地消除激光多普勒测量中由于声光调制、电光调制等引入的多频率噪音干扰.该算法简单、收敛性能强,仿真验证了该算法的优越性.     

导数光谱－Kalman滤波法校正ICP－AES光谱干扰的研究

本文以导数光－Ｋａｌｍａｎ滤波法研究了ＩＣＰ－ＡＥＳ中典型的光谱干扰，考察了该法的检出限和准确度，探讨了该法的影响因素。结果表明，该法能有效地消除和校正光谱干扰，降低分析检出限，结果准确可靠。     

应用DEKF算法训练模糊化神经网络

模糊MLP网络的待定参数规模比确定性MLP网络的多几倍，急需找到高效的训练算法。本文尝试用DEKF训练模糊神经网络，这是DEKF算法新的应用。仿真表明，DEKF算法比经典BP算法的收敛速度更快，训练所得网络的精度更高。     

基于改进CLAHE的SF_6红外图像增强

针对六氟化硫(SF_6)红外图像对比度低、纹理细节模糊而难以增强泄漏区域的问题,提出了基于改进限制对比度的自适应直方图均衡化(CLAHE)的SF_6红外图像增强算法。采用双边滤波将原始图像分为基础图像和细节图像;采用CLAHE算法来处理基础图像,提高泄漏区域的对比度;对细节图像进行分段线性变换和拉普拉斯变换图像,以突出图像的边缘;将两幅图像进行线性叠加以获取最终的红外图像,实现图像增强。实验结果表明,算法对SF_6红外图像泄漏区域的增强效果优于常见的几种红外图像增强算法,不仅有效地抑制了噪声和提高泄漏区域的对比度,而且突出泄漏区域的边缘,丰富了细节信息。     

核密度估计时-空域滤波红外背景抑制方法

提出一种基于核密度估计的时-空域滤波算法,用于红外搜索跟踪系统图像的背景抑制。算法分为空域滤波和时域滤波两部分。在空域滤波中,采用核密度估计算法对背景进行平滑;在时域滤波中,采用核密度估计算法对经过空域滤波后的图像灰度值进行概率计算,判别属于背景残差的灰度值,然后做进一步的滤除。核方法对背景有很好的光滑性且易于计算机实现,实验表明,这种非参方法设计的时-空域滤波算法对背景杂波有非常良好的抑制效果,信噪比也得到明显提高。     

基于压缩感知和粒子滤波的OFDM超宽信道估计

针对通信系统中的正交频分复用(Orthogonal frequency division multiplexing, OFDM)超宽信道具有的稀疏多径和含噪声特征,将信道估计问题转换为稀疏信号的重构和优化问题,设计了一种基于压缩感知理论和粒子滤波的OFDM信道估计方法。首先定义和描述了OFDM数学模型;然后在对压缩感知理论模型研究的基础上,采用改进的正交匹配算法对OFDM超宽信道进行重构,为了进一步减少信道重构的误差,将由于正交匹配算法得到的重构信道作为初始的粒子,并将OFDM数学模型转换为动态参数模型,并通过粒子滤波来更新模型中的参数和频率响应,通过不断迭代获得信道的估计值。为了验证文中方法的优越性,将文中方法与经典的正交匹配算法与粒子滤波算法进行比较,结果表明：文中方法能有效地对含噪声的稀疏信号进行估计,具有较小的重构误差,且与其它方法相比,具有较小的归一化均方误差。     

基于Lee和Curvelet相结合的SAR图像降噪方法

提出了一种新型的Lee滤波与曲波相结合的降噪方法。首先采用16个方向检测模板扫描图像,区分和标记均匀区域和边缘区域;然后分别使用Lee和改进软阈值的曲波降噪方法处理SAR图像的均匀区域和边缘区域;最后组合2种降噪结果,生成完整的降噪图像。实验结果证明,该方法既能更有效地抑制SAR图像噪声,同时又能更好地保持图像边缘信息。