一种新型频域均衡器在水声通信中的应用

在传统频域均衡器的基础上,结合多载波频移键控调制方式的频谱结构,利用接收信号和参考信号的相关性及均衡器的滤波系数,提出了一种兼具均衡与解调功能的新型频域均衡器结构.该均衡器简单、有效地克服了水声信道中多径传播产生的码间干扰和频率选择性衰落等问题,简化了水声通信系统接收机的复杂度. 新型频域均衡器的解调原理以非相关解调算法为基础,但由于利用了均衡器的计算结果,其差错性能优于传统的非相关解调算法,计算机仿真试验表明,改进后的方法使差错性能提高了2 dB;实际水声通信实验表明,该均衡器能够有效地提高水声通信系统的可靠性,具有很好的应用前景.     

电感耦合等离子体原子发射光谱法中Kalman滤波法解析重叠谱线的研究

考察了Kalman滤波技术校正ICP-AES中谱线重叠干扰的潜力.以新息序列的平均平方和为评价函数优化扫描光谱的峰位,消除扫描过程中可能产生的波长定位误差,从而保证滤波结果的准确性,并使实际检出限显著改善.在中等分辨率光谱仪和扫描步长为1.5pm的条件下,滤波器能有效地分辨峰间距只有4.8pm且峰形基本相同的重叠线对.对峰间距为9.8pm的重叠线对,当线背比低至0.05左右时仍能获得满意结果.连续背景用理论描述,因而样品溶液和纯组分溶液的光谱扫描无需扣除溶剂空白.     

不等长周期时间序列的周期划分方法

针对时间序列周期不等长的情况,提出了一种基于周期划分的时间序列周期分析方法.首先将时间序列变换到频域中获取序列的周期特征,其次根据周期特征计算移动平均的项数来对时间序列做移动平均处理,然后计算移动平均处理后序列中的极值点,最后对极值点按条件进行剔除后得到周期划分点.以划分点为界划分得到时间序列的多个周期段,经过分析采用周期段的中位数线来表示时间序列的周期性变化特征.这种周期划分方法更适用于存在随机波动的长序列,实验表明该方法能较好地对序列做出划分,得到的周期段中位数线的变化特点也与原时间序列基本相符.     

基于最小各向同性小波滤波的图像清晰度识别

提出了基于最小各向同性小波滤波的图像清晰度识别方法,对二维最小各向同性小波滤波提取图像特征进行了研究.直接将原始图像通过带通小波滤波器G0获得图像边缘信息,结合图像能量分析,建立了基于小波滤波的图像清晰度评价函数.利用构建的显微镜自动对焦实验平台,比较分析了基于小波滤波和拉普拉斯的评价方法.实验结果表明,采用基于各向同性小波滤波的自动对焦算法有更好的综合自动对焦性能.     

一维对称光量子阱结构多通道滤波特性研究

利用传输矩阵法研究了一维对称光量子阱结构的多通道滤波特性,发现该结构的多透射峰具有分布对称、近似等间距和高透射率等特点,且峰值位置能利用等效理论近似解析求出.透射峰的数目可通过阱区结构参量确定和进行调整,结构的光子禁带范围可通过材料参量的选择获得极大的展宽.该结构只采用两种材料,结构简单,易于制作,具有较大的材料选择性.     

基于Labview的光学空间滤波远程虚拟实验

提出了一种利用Labview实现光学空间滤波模拟的新方法,并对经典的阿贝-波特实验设计了仿真程序.该程序可根据用户设置的参量生成二维网格光栅作为整个物理过程的输入物,允许用户选择多种不同的滤波方式,如低通、高通、方向滤波等,并可依次操纵成像的各个步骤.程序可脱离编程环境独立运行,具有跨平台、界面友好、易于操作等优点,并可架设基于浏览器的远程虚拟实验.     

基于改进NAS-RIF的三维显微图像盲复原

对二维NAS-RIF算法进行了改进,并将它用于三维显微图像复原,分别用模拟样本和真实生物样本进行了实验。针对原算法对噪声有放大作用,提出了基于中值滤波去噪的改进。在支持域的确定、最小点的搜索上进行改进,提高复原质量。改进了原算法仅适用于均匀背景的不足,扩大了应用范围。实验结果表明,该算法在三维显微图像盲复原中具有较好的效果。     

基于模糊理论的空间屏蔽滤波信号去噪

基于模糊理论提出了一种空间屏蔽滤波信号去噪方法.对信号进行二进小波变换后,对信号进行空间屏蔽滤波,对于未通过滤波器的系数进行模糊阈值处理实现去噪.通过对含噪HeaviSine和Doppler信号的去噪仿真,表明,该方法对噪音具有良好的抑制作用,能较好地保持信号在间断点处的信息.与传统空间屏蔽滤波相比,该方法对不同种类的含噪信号均具有良好的去噪效果.     

一种基于时域滤波的红外序列图像去噪算法

红外图像是现代光学设备常用的图像源,图像显示效果直接影响设备的用户体验,而红外序列图像中的噪声会导致显示效果的下降.为了减轻噪声对红外序列图像显示效果的影响,通过历史多帧灰度值的加权和当前帧无噪声图像的估计,提出了一种基于时域高斯滤波的去噪方法.参考空域双边滤波的权值分配方法,引入了灰度值的影响对时域高斯滤波的权值进行...     

面结构光在机检测的叶片反光抑制技术

薄壁叶片在结构光检测过程中,由于其表面粗糙度较小,易产生强烈的反光现象,影响求解条纹相位主值,进而无法准确重构出三维点云。本文以加工过程中的叶片作为研究对象,提出一种对在机检测过程中的条纹图像进行图像增强处理的Retinex算法,恢复条纹在高反光位置的信息。首先,对薄壁叶片的反光特性进行分析,通过实验标定出最优曝光的灰度区间和理想灰度值,建立了光圈转动角度与图像平均灰度的相机响应曲线模型,调节光圈和曝光时间至最优曝光的灰度区间并以此作为检测条件。其次,基于Retinex算法处理条纹图像,通过改进的双边滤波代替常用的高斯滤波,在去除光照的同时有效保留了条纹的边缘信息。最后,对薄壁叶片进行单目结构光检测。实验结果表明,经本文算法处理后的条纹图像,通过Canny算子检测出的条纹数量最多,图像信息熵平均增长率达18.21%,解算的相位主值误差最小,利用手持式激光扫描仪检测的标准点云进行偏差分析,点云的正、负偏差分别降至0.0589 mm和-0.0590 mm,与原点云的偏差值相比分别减少了44.6%和44.1%,表面质量得到明显改善。本文提出的图像增强算法有效抑制了面结构光检测过程中的金属表面...