制导光纤弯曲损耗研究

分析了制导光纤在缠绕状态下产生附加损耗的因素,建立一套解析模型,用来分析在精密缠绕过程中固有的交绕区的微弯损耗,并且将其结果与试验数据进行了比较.低温条件下,附加的光损耗主要来自于:(1)低温条件下的由于包层材料的杨氏模量的增大,使得交绕区微弯增大;(2)由于缠绕张力的增大使径向压力增加.对交绕区微弯建立起来的模型还可以用来预测在一定张力条件下缠绕的光纤损耗的趋势.针对实际的制导光纤,给出了实测的光纤弯曲损耗曲线和低温条件下的附加损耗数据,结论说明在适当的条件下,制导光纤的弯曲附加损耗和低温条件下附加损耗是能够满足制导系统的实际要求的.     

分段卷积的两种新方法

本文提出了将待卷积两序列均进行分段的两种分段卷积新方法,使运算等待(运算辅助)时间和运算周期减小为原值的几分之一,从而大大减小(输出)延迟尽快开始输出过滤点,也使整个处理时间大大缩短;能大大节省存储空间。上述时间和空间利用上的高效率,对于长冲激响应(高阶)滤波器过滤长信号尤显突出。此外,不再有原重叠保留法的方法性截尾误差。     

一种基于改进型PCNN的织物疵点图像自适应分割方法

 针对传统脉冲耦合神经网络(Pulse Coupled Neural Network,PCNN)模型中网络参数多、不易自动选取的问题,本文在对PCNN模型进行改进的基础上,提出了一种基于改进型PCNN织物疵点图像自适应分割方法.采用了一种基于分割区域内均匀度差异最小作为最佳迭代次数判断标准,从而有效地满足了PCNN对织物疵点图像的自动分割要求.通过对不同疵点图像分割实验证明了算法对疵点分割的准确性和有效性.     

一种基于混合编码的图像纹理压缩方法

提出了一种基于混合编码的纹理压缩算法.针对纹理图象的局部特征,采用4种不同的纹理单元划分和编码算法来对其进行编码.实验证明,此算法无论是对缓变,还是对锐变纹理图象,较之传统的图象编码算法具有固定码率编码和独立纹理查找的优点,同时也比S3TC纹理压缩算法具有更高的压缩比和更好的图象重建品质.     

空间电子探测信号盲分离研究

给出了盲信号分离中的瞬时混合,时延混合和卷积混合三种混合模型,介绍了两种具体的盲分离算法,等变自适应盲分离算法和非高斯性最大化的快速定点算法.其中对于窄带源信号,对时延混合模型进行了扩展,提出了用复数域瞬时盲信号分离算法分离时延混合信号的新思路.最后给出了相应的仿真和实验结论,实验结果表明用基于复数的盲分离算法确实能够有效地分离阵列接收的时延混合信号.