反射振幅估计的相容性

本文基于Ｒｏｂｉｓｏｎ褶积模型和Ｂｅｒｎｏｕｌｌｉ－Ｇａｕｓｓｉａｎ反射列，在极大似然准则和某些假设下，证明了当信噪比趋于无穷大时，振幅估计收敛于它的真值，振幅估计是相容的。     

无线网络环境下传输感知图像的模糊处理算法

传统算法在进行传输感知图像的模糊处理时,对模糊隶属函数的计算不准确,因此图像处理峰值信噪比低。针对这一问题,提出无线网络环境下传输感知图像的模糊处理算法。检测传输感知图像的模糊边缘信息;计算传输感知图像的模糊隶属函数;实现传输感知图像的模糊处理。仿真实验结果表明,设计的模糊处理算法传输感知图像处理峰值信噪比最高可达37.04 dB,对照组最高为23.05 dB,设计的模糊处理算法模糊处理能力更强,可以实现对传输感知图像的高质量模糊处理。     

光缆测试设备OTDR的使用

光时与反射计 (OpticalTime Domain Refiectomete简称OTDR)对光纤的测试具有非破坏性、单端接入及直观快速的独特优点。1　 OTDR的使用用 OTDR进行光纤测量可分为三步 :参数设置、数据获取和曲线分析。人工设置测量参数包括 :(1)　波长选择 (λ) :因不同的波长对应不同的光线特性 (包括衰减、微弯等 ) ,测试波长一般遵循与系统传输通信波长相对应的原则 ,即系统开放15 5 0波长 ,则测试波长为15 5 0 nm。(2 )　脉宽 (Pulse Width) :脉宽越长 ,动态测量范围越大 ,测量距离更长 ,但在 OTDR曲线波形中产生盲区更大 ;短脉冲注入光平低 ,…     

概化理论下的标准参照语言测试可靠性论证

测试结果的可靠性一直是教学关注的焦点。标准参照语言测试的信度估计通常用可靠性指标来估算,但测试本身所考虑的误差和变量要比常模参照语言测试多,因此成为语言测试中的难点。它的可靠性估计除了考虑决策分类的一致性外,重点是概化理论下的领域分数可靠性和切线决策一致性的论证。在概化理论下的标准参照语言测试的可靠性论证过程给经典测量理论下的标准误和置信区间赋予了新内容,尤其是概化理论下的信噪比的定义和内涵为标准参照语言测试可靠性增添了新的内涵。因此,概化理论下的标准参照语言测试可靠性分析在英语语言测试中应得到高度的重视并加以应用。     

基于自适应概率PCA的植物叶片彩色图像修复

植物叶片图像的采集过程中，由于自然环境或成像条件的影响，特别是夜间，采集到的图像大多带有椒盐噪声，造成图像质量下降。很多植物叶片含有丰富的叶脉，被噪声污染不利于后续的表型分析、图像分割等。椒盐噪声密度较小时，中值滤波降噪效果较好，但在噪声污染严重时滤波方法也无法有效去噪。针对这一问题，提出了基于概率PCA的图像修复模型。一幅光滑的不含噪图像通常可认为服从高斯分布，概率PCA能有效地提取描述这幅图像中的主要信息，通过估计模型参数重构因噪声引起的数据缺失，从而达到图像修复的目的。但是当噪声的缺失像素点聚集在叶脉上时，直接用概率PCA修复会出现明显的边界效应，因此本文先基于树的叶脉进行追踪，再对叶脉进行概率PCA修复，然后再基于整幅图像利用概率PCA模型修复，迭代次数根据修复后图像的PSNR值自适应地选择。为了验证所提出的模型的修复性能，进行了与常用滤波方法的对比试验。试验结果表明：去噪后的图像PSNR值比使用均值滤波高出6dB左右，比使用维纳滤波高出9dB左右，比使用高斯滤波高出7dB左右，比使用中值滤波高出1dB左右，并且在结构相似性上采用本文算法去噪后的图像与原始图像的相似度最高。因此，将概率PCA模型应用于植物叶片彩色图像修复是可行的、有效的，为其后续的图像处理提供了技术支持。     

基于混沌振子的微弱信号检测方法研究

分析了During方程的基本形式以及During振子的混沌运动，阐述了基于相平面变化进行微弱信号检测的工作原理，并推导出系统发生间歇混沌现象的频差条件和相位差对于系统特性的影响。试验证明：该振子对与参考信号频差较小的周期小信号具有敏感性，对白噪声和与参考信号频差较大的干扰信号具有免疫力。     

基于整数小波变换和改进零树编码的图像压缩方法

研究了基于整数小波变换和改进零树编码的图像压缩方法：先进行整数小波变换，将图像变换到小波域，再用改进的零树编码对图像进行压缩。给出了试验结果以及与EZW压缩方法的比较，结果表明，整数小波变换和改进零树编码相结合应用于图像压缩是有效的，在一定程度上能缩短计算时间，并提高峰值信噪比。     

基于正交小波系数的阈值降噪法

依据信号与噪声小波变换系数的差异,提出的用阈值法去噪可以很好的使噪声得到抑制,且几乎保留了原始信号所有的特征点.本文详细阐述了小波分析信噪分离的基本原理和方法,通过仿真分析得到良好的效果,为信号去噪提供一条有效的途径.     

农贸市场环境下语音信号增强方法比较

语音增强是语音识别经常采用的前端处理方法。针对农贸市场环境中的语音信号,为获取更佳的识别效果,采用两种不同的评价方法,对谱减法(SS)、多带谱减(MB)、最小均方误差(MMSE)和对数最小均方误差(log MMSE)4种语音增强效果进行比较。结果表明,采用分段信噪为评价标准比对语音质量进行评价,以SS为最佳,其次为MMSE和log MMSE,多带算法较差;针对分段信噪比评价没有考虑语音可懂度的问题,对上述算法采用语音质量感知评价PESQ标准进行评分,以MB算法得分最高;提高信噪比与增加懂度往往不能同时获得,针对语音识别的复杂性,增强算法的选择要根据具体的应用进行取舍。本研究对农贸市场环境下语音信号的增强算法选用提供了参考。     

基于离散傅立叶变换的水稻作物数字图像压缩技术研究

[目的]研究水稻监控系统中的数字图像压缩技术。[方法]提出了一种基于离散傅立叶变换的数字图像压缩技术方案,并通过仿真试验对图像进行了不同压缩比的压缩。[结果]对于压缩比在30以内的数字图像的压缩,衡量编码压缩质量的5个参数(压缩比、图像的熵、平均码字长度、编码效率、冗余度)和评价压缩图像逼真度的参数(PSNR)均达到较好效果,人眼几乎不能分辨出解压缩图像和原始图像之间的差异;在压缩比超过30的数字图像的压缩上,解压缩图像存在一定的失真。当压缩比为91.516 3时,虽然图像有一定的失真,但PSNR仍能达到21.528 2,从直观上人眼在一定的误差范围内仍能接受解压缩图像。[结论]该研究结果表明提出的图像压缩方案是一种可行的、有效的、较好的图像压缩技术,完全可以满足农作物监控系统中图像存储、交换与传输的要求。