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[IEEE 2018年通信与信号处理国际会议（ICCSP）- 钦奈（2018.4.3-2018.4.5）] 2018年通信与信号处理国际会议（ICCSP）- 利用LC滤波器对双曲频率调制信号进行包络调制以实现雷达系统更好的距离分辨率
摘要： 本文主题是实现一种类似于汉明窗的连续时间域窗函数。信号处理中采用窗函数来平滑频谱内容并减少频谱泄漏。与具有宽频谱内容的短时窗相比，长时窄带窗能提供更好的平滑效果。时域窗函数的另一个优势是降低匹配滤波器（MF）输出中的旁瓣电平。在使用MF的雷达系统中，这种相对旁瓣电平的降低能提升系统分辨率。雷达系统采用双曲调频（HFM）信号以获得更优的距离和速度分辨率，因为这些波形具有多普勒不变性。为进一步提升距离分辨率，研究者通过连续时间域汉明窗对HFM信号包络进行改进，并观测到其多普勒不变特性。为实现适用于HFM信号的模拟连续时间域汉明窗实用电路，研究考察了巴特沃斯陷波滤波器和巴特沃斯高通滤波器（HPF），发现HPF能较好地逼近汉明窗特性。
关键词： 双曲频率调制、匹配滤波器、陷波滤波器、相对旁瓣电平、多普勒不变性、自相关
更新于2025-09-23 15:23:52
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近零介电常数导电氧化物驱动的高速等离子体-硅调制器
摘要： 本文针对大时间带宽积N的情况，推导了归一化匹配滤波器(NMF)检测器性能的闭式表达式。以水声信号检测为测试案例，虽然匹配滤波器是最常用的检测器，但在环境噪声快速时变且难以估计的情况下采用NMF检测器。现有研究虽已分析NMF性能，但未给出检测概率和虚警概率的闭式表达式，且现有近似公式的精度随N增大显著下降。这导致从接收机工作特性曲线评估检测阈值时需要进行大量（有时不可追溯的）数值计算——这对因信噪比低而导致N值极大的水声信号尤为重要。本文通过分析NMF的概率分布，针对大N情况给出了虚警概率的精确闭式（表格化）表达式和检测概率的相对准确近似公式，这些近似在数值仿真中验证有效。地中海约1000米深度的实验结果验证了该分析的正确性。
关键词： 虚警概率、检测概率、检测、水声学、匹配滤波器、接收机工作特性曲线
更新于2025-09-23 15:19:57
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用于检测小物体的多行光电探测器信号的数字校正方法
摘要： 提出了一种用于检测小物体的多行红外（IR）光电探测器（PD）输出信号的数字校正方法。该方法能够校正由PD内部高频滤波引起的脉冲响应形状失真，并提高信噪比。将所提出的方法与匹配滤波方法进行比较。结果表明，该方法能有效减少存在缺陷的"异常噪声"PD通道数量。计算所用源数据是通过PD在小物体检测模式下测试获得的图像。
关键词： 递归滤波器、数字滤波器、小目标、红外、匹配滤波器、时间延迟积分、光电二极管
更新于2025-09-23 15:19:57
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[2019年欧洲激光与电光会议暨欧洲量子电子学会议（CLEO/Europe-EQEC）- 德国慕尼黑（2019.6.23-2019.6.27）] 2019年欧洲激光与电光会议暨欧洲量子电子学会议（CLEO/Europe-EQEC）- 无源锁模量子点激光器中滞后现象的实验与理论证据
摘要： 本文针对大时间带宽积N的情况，推导了归一化匹配滤波器(NMF)检测器性能的闭式表达式。以水声信号检测为测试案例，虽然匹配滤波器是最常用的检测器，但在环境噪声具有快速时变特性且难以估计时采用NMF检测器。现有研究虽已分析NMF性能，但未给出检测概率和虚警概率的闭式表达式，且现有近似方法在N较大时精度显著下降。这导致从接收机工作特性曲线评估检测阈值需要进行大量（有时甚至难以追溯的）数值计算。该问题对于水声信号尤为重要——由于信噪比低，N值通常非常大。本文分析解决了这一难题：基于NMF的概率分布，给出了大N情况下虚警概率的精确闭式（表格化）表达式，以及检测概率的相对精确近似表达式。数值仿真验证了这些近似方法的准确性。在地中海约1000米深度开展的实验结果进一步验证了本分析结论。
关键词： 接收机工作特性、匹配滤波器、检测概率、检测、水声学、虚警概率
更新于2025-09-16 10:30:52
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[2017年IEEE核科学研讨会与医学成像会议(NSS/MIC) - 美国佐治亚州亚特兰大(2017.10.21-2017.10.28)] 2017年IEEE核科学研讨会与医学成像会议(NSS/MIC) - 视网膜血管自动化分割中不同预处理方法的比较
摘要： 计算机方法和图像处理技术为医生提供全天候辅助，有效减轻其工作负担，尤其适用于从图像中识别病灶、解剖结构等目标对象的迭代过程。血管检测被视为部分视网膜图像分析算法的关键步骤，用于定位其他视网膜标志物及病灶并测量相应直径，作为视网膜内物体测量的长度参照标准。本研究旨在比较两种预处理方法（光照均衡与对比度增强、顶帽变换）对正常眼底图像及糖尿病视网膜病变等病灶存在情况下，三种血管分割算法（高斯-拉普拉斯边缘检测器[基于二阶空间微分]、Canny边缘检测器[梯度强度估算]、匹配滤波边缘检测器）效果的影响。分割流程如下：1) 平滑处理：最大限度抑制噪声且不破坏真实边缘；2) 增强处理：应用滤波器提升图像边缘质量（锐化）；3) 检测环节：通过边缘强度与尺寸阈值判断需剔除的噪声像素与保留边缘；4) 定位步骤：通过边缘细化或连接确定精确边缘位置。准确性评估显示，在包含120幅测试图像的数据集（MUMS-DB、DRIVE、MESSIDOR）中，采用第一种预处理方法时，Canny、高斯-拉普拉斯及匹配滤波血管分割算法准确率均超85%；使用顶帽预处理（第二种方法）的分割性能超过80%。最终匹配滤波在所有预处理步骤及数据库中均实现最高血管分割准确率。
关键词： 对比度增强、图像处理、糖尿病视网膜病变、顶帽变换、高斯拉普拉斯边缘检测器、光照均衡、视网膜血管、匹配滤波器、Canny边缘检测器
更新于2025-09-09 09:28:46
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[2017年IEEE核科学研讨会与医学成像会议(NSS/MIC) - 美国佐治亚州亚特兰大(2017.10.21-2017.10.28)] 2017年IEEE核科学研讨会与医学成像会议(NSS/MIC) - 基于不同视网膜血管分割方法与数学形态学的视神经头自动检测
摘要： 计算机视觉与图像处理技术为医师提供重要辅助，有效减轻其在各类任务中的工作负荷。特别是从图像中识别病灶、解剖结构等目标对象这一具有挑战性且需反复迭代的过程，通过计算机视觉与图像处理方法能够成功实现。视盘（ONH）检测是视网膜图像分析算法的关键步骤，其目标在于定位并检测其他视网膜标志物及病灶及其对应直径，作为测量视网膜内物体的长度参照基准。本研究旨在应用三种视网膜血管分割方法——高斯-拉普拉斯边缘检测器、Canny边缘检测器和匹配滤波边缘检测器，对正常眼底图像或存在视网膜病变（如糖尿病视网膜病变）情况下的视盘进行检测。具体分割步骤如下：1）平滑处理：尽可能抑制噪声同时不破坏真实边缘；2）增强处理：应用滤波器提升图像边缘质量（锐化）；3）检测处理：通过边缘强度和尺寸阈值判断应剔除的噪声边缘像素与应保留的有效边缘像素；4）定位处理：通过边缘细化或连接确定边缘的精确位置。为评估所提方法的准确性，我们将算法输出结果与眼科医师在120张测试图像上采集的真实标注数据进行对比。结果显示：采用高斯-拉普拉斯血管分割时，自动化算法在CHASE-DB数据库20张彩色图像中准确定位18个视盘，在DRIVE数据库全部图像中均实现准确定位；使用Canny血管分割时，在CHASE-DB数据库20张图像中准确定位16个视盘，在DRIVE数据库40张图像中准确定位32张；最后采用匹配滤波血管分割时，算法在CHASE-DB数据库20张图像中准确定位19个视盘，在DRIVE数据库全部图像中均实现准确定位。
关键词： 高斯拉普拉斯边缘检测器、糖尿病视网膜病变、匹配滤波器、图像处理、视神经头、Canny边缘检测器、视网膜血管
更新于2025-09-09 09:28:46