近红外“3R”法双谱自适应去噪

针对近红外透射和吸收双光谱提出一种自适应的去噪方法。同步采集样品的近红外透射谱和吸收谱,在相同分解原则下总体经验模态法分解两组光谱,得到单组分特征模态分量。计算特征模态分量与原透射谱、吸收谱之间相关性,以及两组特征模态分量之间相关性,相关性最小模态分量初判为噪声分量。分析该分量在光谱中点处自相关性,若中点处很大,其他点几乎为零或很小,可以判断该分量为噪声。这种基于模态分量相关性的噪声判别方法称为"3R"法则。剔除噪声分量,重构光谱信号,循环上述分解过程,直到不满足"3R"法则,降噪过程结束。构造理想光谱,叠加噪声,"3R"法降噪效果优于EMD和EEMD低通滤波器,略逊于小波分解。真实光谱实验中,经过上述方法降噪处理过的玉米叶片光谱采用3层BP神经网络建立与叶绿素之间预测模型,"3R"法处理模型具有最大校正相关系数和预测相关系数,最小校正标准差和预测标准差。在四种降噪方法中,"3R"法对光谱谱峰位置和峰高的影响最小。实验表明,"3R"双谱去噪方法无需预设迭代次数,不用考虑分解层数,没有基函数,是自适应的,该方法适合近红外光谱去噪。     

采用双谱多类小波包特征的雷达信号聚类分选

针对现有雷达脉内特征参量对噪音敏感,难以适应复杂体制雷达聚类分选的问题,应用双谱多类小波包特征实现了宽信噪比条件下未知复杂雷达信号的高准确率聚类分选.首先对接收到的雷达信号求得双谱归一化系数,然后利用多类小波包提取双谱归一化系数的特征参量,并选取最佳小波包特征作为分选参量,最后通过提取8类雷达辐射源信号的双谱小波包特征,采用核模糊C均值聚类算法实现聚类分选.仿真结果表明:提取的特征参量在宽信噪比范围内均具有很好的分离性和稳定性,可实现复杂雷达辐射源信号的准确聚类分选.     

基于散斑成像技术的扩展目标高分辨率复原

大气湍流对实现扩展目标的高分辨率重建具有重要影响.针对此问题,本文提出了一种改进的散斑成像算法.传统散斑成像算法在相位恢复计算中存在双谱数据量大和计算复杂等问题,改进算法利用图像的厄米特对称性和查找表技术将相位恢复和双谱计算紧密结合,通过计算截止频率内的每个空间频率点邻域双谱和添加双谱坐标约束使得双谱数据量减小.建立傅里叶频域相邻两象限共用的坐标查找表,确定双谱和相位恢复计算顺序,避免了双谱的对称操作从而使得整个计算简单易行.仿真实验结果表明:改进算法相对于双谱截切法使得双谱数据量至少减少了24%并准确恢复出目标相位谱,恢复相位谱经过傅里叶逆变换后清晰地显示了目标的轮廓和结构,再结合Labeyrie-Kroff法得到了目标的高分辨率图像;最后对实际天文图像进行处理,使恢复后图像的分辨率相对于原始图像得到明显提高,并且改进算法以更少的计算时间获得了与双谱截切法几乎同样的恢复效果.     

基于红外热像的自由剪切湍流被动标量高阶谱分析

利用红外热像仪对高压水射流进行了连续探测.对红外热像序列表征的标量脉动场进行双谱分析,检测湍射流的相干结构、射流不同截面内相干结构的尺度关联性以及射流不同发展阶段的特征尺度.研究表明,以红外热像为样本的全局自双谱表征了射流不同波段能分量对相干的贡献;按三列对图像采样的横断面局部互双谱给出了沿流向的大涡区、小涡区、以及各向同性湍流区的频率耦合特征;按三行对图像采样的纵向局部互双谱给出了射流的轴心线区、剪切层、空气湍流区大涡层和各向同性湍流层等各纵向断面的相干特征;通过红外热像序列的双谱分析,由流场相干结构的尺度关联性,得到了射流诱导的空气湍流场在不同发展阶段的特征尺度.     

一种混合模糊含噪图像的参数辨识方法

在航空摄影、景象匹配导航等领域,由光学相机采集的图像往往同时存在着运动模糊和散焦模糊。成像中的噪声进一步加大了混合模糊图像点扩展函数的参数辨识难度。提出了一种双谱混合模糊含噪图像的点扩展函数参数辨识方法。首先计算出经混合模糊后的标准测试图像所对应的运动和散焦模糊的双谱,然后通过曲线拟合出双谱中各自的统计特性与运动模糊尺度或散焦半径之间的函数关系,由此训练出的BP神经网络可以完成对其它含有噪声的混合模糊图像点扩展函数的参数辨识。实验结果表明,该方法适用于含有噪声的一定模糊参数范围内的混合模糊图像。在信噪比为25dB的情况下,辨别出的模糊参数偏差不超过0.5个像素。     

基于双谱的脉冲星累积脉冲轮廓时间延迟测量

为提高脉冲星辐射脉冲到达时间的测量精度，提出了基于双谱的脉冲星累积脉冲轮廓时间延迟测量算法.理论上，双谱可以完全抑制加性高斯白噪声.通过进行自双谱与互双谱的比对及求解极值点，推导出时间延迟测量公式.实验结果表明，基于双谱的时间延迟测量算法可以有效抑制高斯白噪声，当累积脉冲轮廓观测值存在噪声项时，基于双谱的累积脉冲轮廓时间延迟测量精度优于泰勒提出的功率谱算法. 关键词： 脉冲星 脉冲到达时间 累积脉冲轮廓时间延迟 双谱     

广义对角切片谱及用于水下目标特征提取的性能分析

人眼分类双谱图时具有沿副对角线方向进行观察的特点,为了分类不同的水下目标辐射噪声以实现目标识别,在已有对角切片的基础上提出广义对角切片及其谱定义,并通过对各切片幅值进行简单求和或取最大值得到两种特征向量,引入Fisher可分性测度对特征向量进行降维处理,利用支持向量机的一对一方法对实测水下目标辐射噪声进行分类实验。实验结果表明:对广义对角切片谱各切片幅值进行求和得到的特征向量具有极高的分类正确率,且分类稳定性优良。     

双模噪声背景下参数化谱估计方法

本文采用高阶统计量的方法在双模噪声背景下对非高斯ARMA信号进行参数化谱估计,主要利用双模噪声概率密度的对称性,使用总体最小二乘算法实现对非高斯信号的模型建立,再对模型产生的信号进行双谱估计,通过仿真能得到比基于二阶统计量的参数化方法及非参数化方法都更好的谱估计效果.     

下三角双线性时间序列模型的近似三阶矩结构和双谱密度

下三角双线性时间序列模型，特别是它的一些简单的特殊情况，被许多人研究过。但对于一般形式，目前，只知道其二阶结构(自协方差和谱)与线性ARMA模型相似.而反映该模型特征的三阶结构(三阶矩和双谱),由于既繁琐又复杂而很难获得(文献中尚未见报道）。该文给出一种计算三阶矩和双谱的 近似方法。特别地，对于可分离的下三角双线性时间序列模型，得到了比较简洁实用的计算公式。