降低峰均值比的时域交织分割PTS算法及分析

本文根据交织分割部分传输序列(IPTS)的特点,利用具有周期结构的序列DFT的性质,提出基于时域的IPTS算法;同时,将其和常规PTS算法、选择映射算法(SLM)及基于时域循环卷积的PAPR降低算法(TCM)的计算量、性能等进行比较和分析.仿真实验和分析说明本文方法能降低常规IPTS算法的运算量,同时以较小的运算量达到常规相邻分割PTS(APTS)算法的性能.     

基于深度卷积神经网络的自适应图像去雾算法

室外拍摄图像由于受雾气、雾霾、沙尘等大气颗粒杂质的影响呈现出图像灰白化,而现有的图像去雾算法存在过度依赖先验信息、透射率计算不精确的问题。针对上述问题,文中提出了一种基于深度卷积神经网络的自适应图像去雾算法。该算法基于大气散射模型实现了有雾图像的去雾,设计浅层提取、并行提取和深度融合共3个全卷积网络实现图像浅层特征与深层特征的融合,大幅提高了透射率图的准确性。去雾实验测试结果表明,文中所提出的算法对室外露天雾图具有良好的去雾效果,且去雾细节效果更加理想。     

基于统计分布的小麦农田多径衰落信道建模研究

为预测无线传感器网络通信质量并指导节点部署与拓扑控制,研究提出小麦农田信道多尺度建模方法．根据农田作物生长态势及其与信号传播路径的相对关系,提取环境关联参数．按作物遮挡程度不同,分别提出和采用对数模型与概率分布模型进行描述分析,结合实测样本数据对模型因子进行拟合,建立了小麦农田多径衰落信道下的经验模型并进行模型评价．结果表明,无遮挡条件下采用环境关联参数拟合的大尺度模型结果的相关系数在0．98以上;遮挡条件下,采用多尺度概率分布模型描述的平均偏差在0．04以下,达到了对小麦农田多径信道准确描述的预期研究目标．     

基于Contourlet域K-L变换的SAR图像相干斑抑制

针对SAR图像相干斑噪声去除问题,提出了一种基于多尺度分解的Contourlet域K-L变换的SAR图像去噪的新方法。方法首先对源图像进行Contourlet分解,在不同频段的子带图像中,利用K-L变换进行能量保持即提出信号的主要特征,用重构图像来进行去噪,最后通过Contourlet逆变换得到去噪之后的图像。在SAR图像上的实验结果表明,方法不仅较好地保持了图像的纹理和细节特征及边缘特征,且信噪比也较高。     

基于近场时域谱的紧缩场口径优化设计

根据口径近场的时域谱,可以在全频段评估口径的绕射特征,从而建立紧缩场口径设计的一般准则.在X波段8～12GHz,计算了几种限度为5m×5m口径的近场时域谱.计算结果表明,在紧缩场设计中,为降低边缘绕射场电平,方口径优于圆口径,理想多项式锥削优于余弦锥削和均匀分布.提出两种工程化的边齿设计方法,在口径场均匀分布条件下,近场时域干扰谱分量均低于-25dB.口径近场计算均采用口径场卷积法.     

关于Erlang分布的一个注记

利用递推的方法得到了尺度参数不同的两个相互独立的Erlang分布的卷积的表达形式.作为应用得到了Beta分布的Laplace变换的表达式.     

数字全息显微测量中相位畸变的矫正方法

针对微尺寸(1 mm)透射型物体的数字全息显微测量中存在的相位畸变问题,提出一种相位矫正方法,通过改进预放大离轴菲涅耳数字全息记录光路以及全息图的卷积再现算法,消除了相位分布的一次畸变和二次畸变.使用该方法测量USAF1951分辨率板,成功矫正了其再现像的相位畸变,并得到了横向尺寸0.25 mm区域的清晰相位分布三维重建图.该方法的优点在于通过对记录光路和再现算法的改进,矫正相位畸变,直接得到正确的再现像相位,简化了相位补偿计算的步骤,很大程度地降低了相位重建过程的复杂程度,有利于对物体进行实时探测和快速重建.     

基于改进YOLOv3的快速文本检测

针对深度学习文本检测算法存在运行速度慢、模型体积大等问题,提出了基于改进的YOLOv3(You Only Look Once v3)文本检测方法(mobile-text-YOLOv3).通过深度可分离卷积思想轻量化Darknet-53网络,在高层特征借助双线性插值和偏移层使卷积核具有可变感受野,较大地改善了模型的性能;...     

基于多尺度自卷积归一化直方图的仿射不变量模式识别

 仿射不变量特征提取方法已成为计算机视觉研究的重点课题之一.本文提出一种归一化直方图算法,该算法基于多尺度自卷积变换中密度函数的概念,研究归一化密度函数的方法,构建了从目标图像中提取直方图仿射不变量特征提取算法,实现了基于多尺度自卷积归一化直方图的仿射不变量模式识别.仿真实验表明,本算法对一定范围内的噪声,局部遮挡,照度及视角变化具有良好的适应性,特别是在多种环境下,其识别率优于多尺度自卷积和基于多尺度自卷积的其它直方图算法.