一种改进的抗噪和旋转不变纹理图像分类算法

直接在空域计算图像的局部二进制模式(LBP)直方图不能准确描述基元较大的纹理,且不具有抗噪性这一重要的特性。针对这一局限,提出一种将空域和频域结合起来的改进算法。首先在频域对图像进行Curvelet变换,选取能量较大的子带进行图像重构并抽样,最后计算抽样图像的旋转不变LBP算子直方图作为特征向量。这样得到的特征更加紧凑,能更有效地描述图像的细节,同时弥补了传统LBP算法的不足,实现了用相同尺寸的LBP算子描述大基元的纹理,同时具有旋转不变和抗噪性能。仿真结果表明,算法得到的分类率比其他算法有显著提高,并且具有较强的抗噪性。     

应用Gabor小波和支持向量机的纹理分类

针对现有纹理分类算法的局限性,提出了一种基于Gabor小波和支持向量机的纹理分类算法.首先提取纹理Gabor分解后各子带的均值和方差作为特征向量,进而利用支持向量机算法实现分类.实验结果表明,与传统的分类方法相比,Gabor小波和支持向量机相结合能有效地提高分类正确率.     

基于MDBZP 的C/A码信号高灵敏捕获算法

卫星信号的捕获是GPS接收机信号处理的首要任务。针对在微弱信号的情况下传统捕获方法不能很好地捕获到卫星信号的问题,提出一种改进的二倍分组块补零( MDBZP)方法为高灵敏度GPS接收机提供理论依据。该方法将连续相干积分分解成普通循环相关和随后的傅里叶变换来产生不同的多普勒频移搜索,并针对连续积分跨越多个导航电文数据位的情况给出解决方案,同时考虑了多普勒效应对码长造成的影响。仿真结果表明,此方法对低至15 dB-Hz的微弱信号C/A码信号仍有较好的捕获能力。最后给出了不同载噪比情况下所对应的检测信噪比。     

基于MDBZP 的C/A码信号高灵敏捕获算法

卫星信号的捕获是GPS接收机信号处理的首要任务。针对在微弱信号的情况下传统捕获方法不能很好地捕获到卫星信号的问题,提出一种改进的二倍分组块补零（MDBZP）方法为高灵敏度GPS接收机提供理论依据。该方法将连续相干积分分解成普通循环相关和随后的傅里叶变换来产生不同的多普勒频移搜索,并针对连续积分跨越多个导航电文数据位的情况给出解决方案,同时考虑了多普勒效应对码长造成的影响。仿真结果表明,此方法对低至15dB-Hz的微弱信号C/A码信号仍有较好的捕获能力。最后给出了不同载噪比情况下所对应的检测信噪比。