公开(公告)号：CN102685053B

公开(公告)日：2014-08-27

申请号：CN201210150812.5

申请日：2012-05-15

Applicant: 北京航空航天大学

Inventor： 高飞 ,  茹阿昌 ,  王俊 ,  孙进平 ,  张烨

IPC: H04L27/00

Abstract: 一种基于广义S变换的通信信号调制识别方法，包括以下步骤：（1）根据输入的信噪比调制信号的特征，对输入的调制信号进行解析信号构造,得到解析信号，作为进行广义S变换的信号；（2）构造广义S变换所需要的高斯窗函数；（3）根据广义S变换的表达式确定高斯窗宽度因子σ，结合短时傅里叶变换和高斯窗函数对输入的调制信号进行广义S变换，得到调制信号的时频能量分布图；（4）依据步骤（3）得到的时频能量分布图，对比各种调制信号的能量图像，找出各种调制信号广义S变换后时频能量图像之间的差别，选取能量集中的频带条数、高低频分量能量最大值之比、能量时域分布、高低频分量极大值时域分布和高频分量极大值分布，对各种调制信号进行识别；本发明在低信噪比的情况下达到了较高的识别率，适合在有强杂波环境下进行通信信号的调制识别。

公开(公告)号：CN103150726B

公开(公告)日：2016-01-27

申请号：CN201310048094.5

申请日：2013-02-06

Applicant: 北京航空航天大学

Inventor： 高飞 ,  张烨 ,  孙进平 ,  王俊 ,  梅净缘

IPC: G06T7/00

Abstract: 本发明涉及一种基于二维广义S变换的图像分割方法，包括步骤：生成三个二维广义高斯函数窗，三个函数窗分别用于分析只在x方向上存在明显变化、只在y方向上存在明显变化和在x方向及y方向都存在明显变化的区域；用生成的三个二维广义高斯函数窗分别对图像进行二维广义S变换，得到三个变换结果矩阵；把三个变换结果矩阵映射为灰度矩阵，分别设定阈值对三个灰度矩阵进行门限处理，得到极大值所在位置；对三个矩阵极大值所在位置进行与操作，得到原图像区域分割的边界，即最终分割结果。本发明利用两个方向的分辨率皆可调的二维广义S变换，对图像中的不同区域进行分割。

公开(公告)号：CN102061048A

公开(公告)日：2011-05-18

申请号：CN201010553247.8

申请日：2010-11-22

Applicant: 北京航空航天大学 ,  天津双源电力设备制造有限公司

Inventor： 邓元 ,  张传玲 ,  张素英 ,  王瑶 ,  张烨 ,  党宇

IPC: C08L27/16 ,  C08K7/00 ,  C08K3/08 ,  H01G4/06

Abstract: 本发明公开了一种采用球磨工艺制纳米Al片/PVDF介电复合材料的方法，所述介电复合材料的成分为Al片和PVDF；在球磨工艺下，1g的PVDF粉中加入0.02～0.2g的微米级普通Al粉。本发明球磨过程中采用酒精作为溶剂，PVDF为基体，普通微米Al粉为填料，直接获得具有片状结构的纳米Al片/PVDF的介电复合材料。本发明的制备方法具有操作简单，成本低，环保，适合工业化生产等特点。

公开(公告)号：CN103150726A

公开(公告)日：2013-06-12

申请号：CN201310048094.5

申请日：2013-02-06

Applicant: 北京航空航天大学

Inventor： 高飞 ,  张烨 ,  孙进平 ,  王俊 ,  梅净缘

IPC: G06T7/00

Abstract: 本发明涉及一种基于二维广义S变换的图像分割方法，包括步骤：生成三个二维广义高斯函数窗，三个函数窗分别用于分析只在x方向上存在明显变化、只在y方向上存在明显变化和在x方向及y方向都存在明显变化的区域；用生成的三个二维广义高斯函数窗分别对图像进行二维广义S变换，得到三个变换结果矩阵；把三个变换结果矩阵映射为灰度矩阵，分别设定阈值对三个灰度矩阵进行门限处理，得到极大值所在位置；对三个矩阵极大值所在位置进行与操作，得到原图像区域分割的边界，即最终分割结果。本发明利用两个方向的分辨率皆可调的二维广义S变换，对图像中的不同区域进行分割。

公开(公告)号：CN102685053A

公开(公告)日：2012-09-19

申请号：CN201210150812.5

申请日：2012-05-15

Applicant: 北京航空航天大学

Inventor： 高飞 ,  茹阿昌 ,  王俊 ,  孙进平 ,  张烨

IPC: H04L27/00

Abstract: 一种基于广义S变换的通信信号调制识别方法，包括以下步骤：（1）根据输入的信噪比调制信号的特征，对输入的调制信号进行解析信号构造,得到解析信号，作为进行广义S变换的信号；（2）构造广义S变换所需要的高斯窗函数；（3）根据广义S变换的表达式确定高斯窗宽度因子σ，结合短时傅里叶变换和高斯窗函数对输入的调制信号进行广义S变换，得到调制信号的时频能量分布图；（4）依据步骤（3）得到的时频能量分布图，对比各种调制信号的能量图像，找出各种调制信号广义S变换后时频能量图像之间的差别，选取能量集中的频带条数、高低频分量能量最大值之比、能量时域分布、高低频分量极大值时域分布和高频分量极大值分布，对各种调制信号进行识别；本发明在低信噪比的情况下达到了较高的识别率，适合在有强杂波环境下进行通信信号的调制识别。