简介：摘要：指纹识别是生物识别技术中的重要部分，然而，传统的光学和电容式指纹成像技术在一些特定环境中存在诸多问题，导致指纹识别的准确性降低。微波雷达，因其良好的材料穿透特性，成为具有潜力的新型指纹成像技术。为了进一步提升微波雷达指纹识别的准确性，本研究对微波雷达信号处理算法进行了深入探讨。采用了不同的信号处理算法，如预处理算法、特征提取算法以及比对算法进行实验对比。结果表明，新型的预处理算法可以有效地提升信号质量；改进后的（PCA）算法[y1]显著提升了识别准确性；同时，运用新提出的特征比对算法，进一步提高了微波雷达指纹识别的稳定性。

简介：摘要：随着科技的不断进步，雷达技术在军事、航空航天、气象、地质勘探等领域发挥着重要作用。相控阵雷达作为现代雷达技术的重要分支，通过多个天线单元协同工作，实现了对目标的高精度探测和跟踪，具有广阔的应用前景和重大的战略意义。本文通过对波束形成、波束指向控制和信号处理等关键环节进行优化设计，提高相控阵雷达系统的探测性能、目标分辨率和抗干扰能力，以适应复杂多变的实际应用场景。

简介：DResearch成立于1994年。今年．是这家公司的十周年庆典。DResearch年轻、敢于创新．在视频和音频压缩技术方面处于领先地位．并专注于移动视频传输系统的开发。“我们覆盖了安防市场的整条价值链，从必要算法的编程、到大范围监控移动监控产品的制造．而且这些产品都是100％地根据特定应用领域的需求所定制的。”公司创始人和常务董事MichaelWeber说道。

简介：摘要：本文针对压缩采样匹配追踪CoSaMP（Compressive Sampling MP）算法重构图像时存在的两大主要缺点：重构时间长和重构精度差，提出了一种基于分块压缩感知正则化回溯压缩采样匹配追踪（BCS-CoSaMP-RB）算法。根据仿真的实验结果表明，改进后的算法与之前CoSaMP相比较，无论从重构时间还是重构精度，都比CoSaMP算法有着明显的提升。

简介：摘要：本论文探讨了渔船AIS轨迹数据压缩算法中滑动窗口参数的优化策略。渔船AIS轨迹数据包含了大量的位置信息，对于数据的高效压缩是提高数据处理效率和降低存储成本的关键。本文首先回顾了目前常用的AIS数据压缩方法，并指出了它们在处理不同类型的渔船轨迹数据时存在的不足之处。接着，我们提出了一种基于滑动窗口的参数优化策略，通过调整滑动窗口的大小和滑动步长，实现对不同渔船轨迹数据的最佳压缩效果。最后，我们通过实验验证了该策略的有效性，并分析了不同参数组合对压缩效果的影响，为渔船AIS轨迹数据的高效处理提供了有益的参考。

简介：摘要时延估计是时差定位系统中的一项关键技术，也是影响定位精度的主要因素，对窄带通信信号的时延估计精度不高，一直是其中的难点。本文介绍了时延估计的原理，比较了时延估计的几种典型算法，并重点分析了其中针对窄带通信信号的算法，最后对各种算法进行了总结，指出了时延估计算法的发展趋势。

简介：摘要：针对传感器信号采集系统中出现的误差，引入了基于最小二乘支持向量机（LS—SVM）的信号自适应补偿方法，以保证采集信号的准确度。介绍了常用的信号补偿方法，在此基础上提出了基于LS—SVM的补偿算法，并利用MATLABQuartusII软件进行仿真。结果表明该方案正确有效。

简介：

简介：针对复杂环境下,辐射源个体细微特征难于提取的问题,提出了一种改进多重分形维数辐射源个体特征提取算法。该算法对传统的多重分形维数算法进行了简化,取消了对传统多维特征进行求和的步骤,所得到的新的多重分形维数特征,对于辐射源个体特征的提取更具有针对性。仿真结果表明,提取到的多重分形维数特征可以较好地刻画辐射源个体特征,进而为后续分类器的设计打下良好的基础。

简介：摘要：随着城市交通拥堵问题日益突出，车辆智能交通系统的研究成为当前交通领域的重要课题。其中，交通信号优化是提高道路网络效率和减少交通拥堵的关键技术之一。本文从不同角度出发，对车辆智能交通信号优化算法进行了研究，并提出了基于不同角度的优化方法。针对时间角度，本文探讨了基于时序调整和配时方案优化的算法；针对空间角度，本文研究了基于交叉口布局和车辆调度的算法；针对流量角度，本文探索了基于流量预测和动态调整的算法。最后，本文总结了不同角度的优化算法在车辆智能交通系统中的应用，并展望了未来的研究方向。

简介：摘要：本文探讨了数字信号处理与算法优化在电子信息工程领域的重要性与应用。数字信号处理技术在通信、音视频处理、医疗设备和雷达系统等方面发挥关键作用，为现代技术提供强大支持。同时，算法优化在提高处理速度、资源有效性、精度和系统鲁棒性等方面起着关键作用。本文强调随着技术的不断进步和创新，对于这两者的需求将持续增长，以适应社会发展和应用需求的变化。数字信号处理与算法优化的不断发展，将进一步推动电子信息工程领域的创新与进步。

简介：摘要：随着雷达技术的快速发展，目标跟踪和运动估计算法在雷达信号处理中扮演着关键角色。本文在介绍雷达信号处理概述的基础上，讨论了目标跟踪和运动估计算法的不同方法。针对目标跟踪，我们深入探讨了线性滤波器和非线性滤波器，如卡尔曼滤波器和粒子滤波器，在目标跟踪中的应用和优势。对于运动估计，我们涵盖了直接法和间接法，如光流法和基于特征的方法。本研究对于进一步提高雷达信号处理中的目标跟踪和运动估计算法具有重要意义，并为未来研究方向和发展趋势提供了展望。

简介：摘要：地震勘探是探测地下油气资源的重要手段，但在实际应用中，受到地质构造复杂性和噪声成因多样性的影响，勘探资料的质量受到严重影响。为了在低信噪比条件下有效地抑制随机噪声并保留有效信号，本文对地震勘探中的信号去噪与噪声模型建立算法进行分析。

简介：摘要：本文深入研究智能交通信号控制算法，首先介绍智能交通系统的定义及特点，强调信号控制的重要性。随后，探讨了传统信号控制算法和智能信号控制算法，其中后者通过机器学习等技术实现更智能、灵活的交通信号控制。研究方法包括数据采集与处理，利用智能感知技术提高信号控制算法的准确性。进一步，探讨了基于机器学习的算法在交通信号控制中的应用，强调了其预测和适应性的优势。最后，关注算法性能评估与优化，强调通过实时反馈不断更新算法模型。

简介：近年来各省级地震台网SEED文件数据量急增.在数据处理过程中,利用原有的串行解压缩算法批量解压缩地震波形数据时存在操作繁琐、耗时较长的问题.本文引入了MapReduce并行编程模型,根据该编程模型思想结合原有串行解压缩算法,提出了一种并行解压缩地震波形数据的算法,并给出了算法的设计与实现.本文从正确性、运行效率以及可扩展性三个方面进行了对比实验,验证了使用并行算法解压缩数据的效率较高,并且能够一次实现批量地震波形数据的解压缩,且操作简单.

简介：提出了基于K-means聚类和SPIHT编码的红外图像压缩算法。通过采用小波域系数的SPIHT编码压缩，克服了JPEG标准压缩算法在低比特率下严重的方块效应；通过K-means聚类算法，克服了嵌入式零树编码算法（EZW）没有充分考虑到图像小波系数同一子带中相邻元素之间相关性的缺陷。实验结果表明，此算法对红外图像具有很好的边缘和纹理保持性能。

简介：常规地震资料由于频带较窄,分辨率较低,难以有效识别和描述储层信息,拓展地震资料的频带宽度,提高地震分辨率,对于油气田的开发具有重的作用.相对于高频成分,数据中的低频信息缺失会导致地震剖面上出现虚假的高分辨率现象.传统的拓频方法仅处理了子波,而没有考虑到子波结构的变化.利用近年来兴起的压缩感知算法对地震数据进行全频带拟合,并将结果中的低频部分补偿到地震数据中,然后再将拓频后的地震数据做波阻抗反演.结果表明,拓频后的反演波阻抗剖面与井更吻合,分辨率更高,说明该方法有较好的发展潜力.

简介：本文提出了一种用于无损灰度图象数据压缩新的编码方法-一种基于对LZ77压缩方法的改进以及对图象元素预测误差的估计为基础的字典压缩方法，并给出了该方法的C语言程序实现。

简介：摘要桩基础，一种基础类型，目前在我国应用广泛。桩基质量的好坏，是需要相关工作技术人员对其进行检测的。随着经济的发展，桩基的应用数量逐渐增多。同时随着科技的发展，我国对于桩基的检测技术也有着很大进步。分布式光纤桩基是桩基的一种，其拥有一种名为BOTDR/A的感测技术，此技术可以用来对光纤桩基进行检测。而在此技术进行检测的过程中，其检测数据还需要经过平滑去噪的处理。特征点压缩算法，属于一种新兴的检测技术，属于平滑去噪方式之一。本文先是对其的概念进行了简述，后又介绍了分布式光纤桩基检测的内容、检测方法。最后，对特征压缩算法在检测中应用的效果展开了探讨。此次探讨的主要目的是为了增加大家对压缩算法的了解，进而促进我国桩基行业的发展。

简介：对无线传感器网络（WSNs）弱稀疏性事件检测问题进行研究,提出了一种基于并行离散群居蜘蛛优化算法和压缩感知的WSNs稀疏事件检测方案。该方案采用压缩感知（CS）技术进行稀疏事件分析检测,针对事件向量稀疏度未知的特性,设计基于MPI框架的并行离散群居蜘蛛优化算法（PDSSO）,重新定义蜘蛛编码方式和自适应迭代进化机制,给出并行转移策略,并将PDSSO应用于CS重构算法中;针对观测字典难以满足约束等距条件的特点,对稀疏矩阵和测量矩阵进行奇异值预处理操作,在保持稀疏度不变的基础上提高了算法重构性能。仿真结果表明,与GMP等检测方法相比,该方案有效提高了WSNs稀疏事件检测成功率,降低了误检率和漏检率。