中红外光谱和分层抽样法应用于野生菌的快速鉴别

应用傅里叶变换红外光谱技术结合分层抽样法对4种牛肝菌进行鉴别研究。分别测试了4种牛肝菌99个样品的FTIR光谱,结果表明其主要成分为蛋白质、多糖等物质。它们的光谱特征极其相似,难以从表观上直接对其鉴别,利用分层抽样法对它们原始光谱与一阶导数光谱进行相似度比较,给出的匹配结果表明,原始光谱的匹配结果反映了未知样品鉴别的正确率达到了98%,而一阶导数光谱匹配正确率达到了100%。因此,傅里叶变换红外光谱结合分层抽样可以快速、方便地对不同种野生蕈菌进行鉴别分类,为大型的蕈菌系统正确分类提供了一种潜在的方法。     

C/A码频域多普勒搜索FFT捕获算法

在研究GPS C/A码快速傅里叶变换(FFT)捕获算法的基础上,提出频域多普勒搜索捕获算法,和时域多普勒搜索算法相比,该算法捕获速度提高一倍,甚至更多.针对两个圆移频率分量之间损耗较大问题,提出通过实行不同的下变频,有效解决了损耗问题.MATLAB仿真验证了频域多普勒搜索FFT捕获算法的正确性和频率补偿的有效性.     

基于VC++的GPS软件接收机设计

由于GPS软件接收机具有需要硬件资源极少、可移植性强、开发新算法成本低等诸多优点,成为了新一代GPS接收机研制的热点.完成了基于快速傅里叶变换(FFT)算法的卫星信号的捕获算法、基于混合载波跟踪环的载波跟踪和码跟踪算法、卫星星历数据的提取及卫星状态解算算法和伪距测量算法等算法的仿真验证,介绍了基于VC++的GPS软件接收机的设计方法和过程.该软件接收机可以输出各个通道跟踪到卫星信号的载波频率、伪码频率及伪距,卫星星历及卫星状态,接收机的位置、速度信息以及各种DOP值等诸多信息.最后,给出了所开发的GPS软件接收机在实际GPS数字中频信号下的定位结果.结果表明,该软件接收机的定位误差在20 m以内.该GPS软件接收机系统采用纯软件的方法实现了硬件GPS接收机数字中频信号后的所有功能,算法修改灵活,可为进一步研究GPS接收机的各种算法提供一种方便快捷的仿真平台.     

异戊二烯及其光氧化产物的傅里叶变换红外光谱研究

利用傅里叶变换红外吸收光谱,测量得到了异戊二烯单体分子的光谱信息,采用Gaussion03程序,通过密度泛函方法计算得到异戊二烯的红外光谱,理论结果与实验结果符合较好.利用自制的烟雾腔模拟研究.OH自由基启动的异戊二烯光氧化过程,使用傅里叶变换红外光谱仪,测定光氧化产物的分子官能团,定性分析产物组分.结果表明产物中含有羰基化合物、C-O键化合物、醛、酮、羧酸及硝酸类有机化合物.     

一种改进的小波脊提取算法

针对基于模极大值和基于相位信息的小波脊提取算法的缺点,提出了一个改进的小波脊提取算法。该算法利用小波系数的相位信息提取所有可能的脊点,利用小波系数模的最大值以及脊线的连续光滑性甄别出信号的脊点,排除掉噪声的脊点,从而加快了脊点的搜索速度,提高了脊点提取的有效性。相比于基于模极大值和基于相位信息的小波脊提取算法而言,该算法更适用于低噪声信号的小波脊线的提取。     

基于时频分布的多分量LFM信号检测

采用二次型时频分析方法对多分量线性调频信号进行分析,获取信号的时频域能量分布。首先讨论了线性调频信号的两种二次型时频分布：魏格纳-威尔分布及其改进形式——重排魏格纳-威尔分布;在此基础上,进一步对比验证了霍夫变换和若当变换对线性调频信号时频域能量的积累效果,以实现噪声背景中的多分量线性调频信号检测。仿真结果显示基于二次型时频分布的处理是实现多分量线性调频信号检测的一个有效方法。     

基于Hilbert变换的BFSK非相干解调

频移键控（FSK）具有易实现、鲁棒性强等优点,在数字通信系统中得到广泛应用。文中对数字正交相乘解调原理进行了简要介绍,针对所设计系统难以准确得到相移π/2的延时信号,采用Hilbert变换实现整个频带内的信号精确的π/2相移。并给出了误码率数值曲线,仿真结果表明：该算法具有较强的鲁棒性,便于用DSP芯片实现等特点,优于传统的非相干BFSK解调器。该算法应用到DSP系统实时解调32路BFSK信号,运行效果良好。     

基于小波-卡尔曼的语音增强方法研究

提出了一种基于小波变换和卡尔曼滤波相结合的语音增强方法,这样既保留了小波变换对自相似过程的去相关作用和多分辨分析的功能,同时又保持了卡尔曼滤波器对未知信号的线性无偏最小方差估计的特点,可以有效地减小非平稳噪声;并引入基于声学模型的感知滤波器,以提高语音信号的可懂度。实验证明该方法对于低信噪比的有色噪声干扰条件下的语音信号的增强效果要优于一般的语音增强系统。     

基于小波的信号去噪分析

由实际应用可得,作为一种新的多辨认分析方法的小波变换,由于具有多分辨特征和时频局部性,可同时进行频域和时域分析,所以特别适用于进行非平稳信号的处理。首先介绍了小波分析的信号去噪原理,其次接着阐述了4种去噪算法：小波分解与重构去噪方法、模极大值检测法、阈值法及平移不变量小波去噪法。对于叠加了高斯白噪声的仿真信号,分别将上述的4种方法用于去噪处理,并通过仿真过程不同及图形差异对几种方法进行比较。     

DWT域基于系数量化的盲水印算法

提出了一种DWT域内基于系数量化的盲提取图像水印算法。通过分块量化DWT域的近似分量来嵌入二值水印信息。水印提取实现了盲提取,并结合Haar小波的特殊性质,增强水印的鲁棒性。仿真实验证明了该算法不仅具有较好的不可见性,而且对常用的普通攻击和诸如旋转、缩放、平移等几何攻击也具有较好的鲁棒性。