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观察三角波和反三角波序列的时域和幅频特性,用N=8点FFT 分析信号序列Xc(n)和Xd(n)的幅频特性,观察两者的序列形状和频谱曲线有什么异同?绘出两序列及其频谱特性曲线。在Xc(n)和Xd(n)末
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观察三角波和反三角波序列的时域和幅频特性.doc
观察两者的序列形状和频谱曲线有什么异同 绘出两序列. 使谱线增多,弱化了栅栏效应, 但增多后的谱线形状是与. 盔则娠描钢观察三角波和反三角波序列的时域和幅频特 战瑰腐伸爆花势好佑样抵俄媚暂舔圣观察三角
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观察三角波和反三角波序列的时域和幅频特性,用N=8点FFT分析.doc
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观察高斯序列的时域和幅频特性,固定信号Xa(n)中参数p=.doc
观察高斯序列的时域和幅频特性,固定信号Xa(n)中参数p=时域分析,时域 频域,频域和时域,时域与频域,时域信号,杭州时域,时域波形,时域滤波
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红外序列图像中运动弱小目标时域检测方法.pdf
运动弱小目标的检测是成像制导和告警系统的核心技术之一,是提高系统作用 距离和检测概率的重要技术手段,探索和研究新的运动弱小目标检测理论以及如 何将最新的检测理论应用于运动弱小目标检测仍是一项重要的课题,对现代战争 以及未来战争都有重要的军事意义。当目标距离较远时,目标成像较小,可利用 的空间分布信息缺乏,检测困难。针对红外序列图像中的运动弱小目标检测问题, 本文开展了如下工作: 1.分析了红外序列图像中像素点的时域特性。依据红外序列图像中所有像素点 的时域变化情况,讨论了目标、晴空背景以及云杂波的时域剖面变化规律,比较 了目标、晴空背景以及云杂波均值和方差特性的差别。随后,以傅立叶变换为手 段,进一步讨论了不同像素点时域剖面的频谱特性,通过设置不同的带通滤波器 对时域剖面进行滤波,研究了晴空背景、云杂波和目标时域剖面在不同频谱范围 内的幅频特性。 2.提出了一种基于时域剖面滤波的运动弱小目标检测方法。针对时域目标检测 算法中跟踪数据量大,实时实现难度高的缺点,给出一种背景移除的方法减少时 域检测算法的跟踪数据量。在此基础上,采用时域剖面滤波的方法,去除云杂波 时域剖面中较大的起伏。重点分析了下驻点连线(CLSP)滤波法、最小值滤波法、 中值滤波法、数学形态学滤波法、均值滤波法、线性滤波法和Savitzky-Golay 滤波法等几种时域剖面滤波方法。并进一步分析了时域剖面偏离滤波所得基准的 分布特性,得到了一个合适的目标检测量度。最后,还给出了新算法的序贯执行 方程。 3.研究了空域和时域结合滤波对红外序列图像运动弱小目标检测的改进。首 先,介绍了几种典型的基于空域滤波的弱小目标检测方法。其次,将空域目标检 测算法中的背景预测算法与提出的基于时域剖面滤波的运动弱小目标检测算法相 结合,提出了一种空时域结合滤波的运动弱小目标检测算法。最后,依据红外序 列图像中运动弱小目标的运动连续性,构造了一组滤波模板,利用这组模板对检 测结果进行滤波,确定出弱小目标可能的运动轨迹。并进一步结合时域特征,实 现了运动弱小目标的进一步累积增强。
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红外序列图像中运动弱小目标时域检测方法.pdf
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医药检测机器人中基于序列图像时域特征的杂质检测方法.doc
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向豆丁求助:有没有序列的时域?