离散LTI系统的Kalman滤波的自适应算法

运用现代时间序列分析方法 ,提出了一类线性时不变离散随机系统的自适应稳态 Kalman滤波算法 ,该算法应用白噪声估值器理论对 ARMA新息模型进行在线辨识 ,可进行简单的自适应滤波处理 ,仿真例子说明了算法的有效性。     

车载组合导航的自适应滤波

针对车载组合导航信息融合的高精度、高可靠性等要求,提出了一种组合导航的自适应集中滤波算法.该算法的主要思想是:以判别观测数据中的野值存在与否为算法切换条件,存在野值时采用改进的增益矩阵滤波处理方法,不存在野值时则采用模糊自适应集中滤波方法.将此方法用于SINS/GPS车载组合导航系统,实验表明,采用的这种自适应滤波方法,能够有效抑制滤波发散,滤波精度和收敛速度优于常规集中滤波,是一种有效的车载组合导航算法.     

离散LTI系统的Kalman滤波的自适应算法

运用现代时间序列分析方法,提出了一类线性时不变离散随机系统的自适应稳态Kalman滤波算法,该算法应用白噪声估值器理论对ARMA新息模型进行在线辨识,可进行简单的自适应滤波处理,仿真例子说明了算法的有效性。     

电力线扩频通信中窄带干扰的自适应抑制

利用电力线进行扩频通信时,需要抑制信道中的多个大功率、ＳＳＢ调制的窄带干扰。本文提出了两种能够有效抑制上述窄带干扰的自适应算法。一种是时域的自适应非线性滤波算法,它以自适应线性预测为基础,同时针对预测噪声呈非高斯分布的特性引入一个非线性修正算子,使得收敛时的"额外均方误差"小于传统的线性预测算法;另一种则是基于ＳＴＦＴ（短时付立叶变换）的频域自适应滤波算法,它遵循了变换域自适应滤波的基本思想,结合了频域限幅器与时域自适应滤波两者的优点,具有比时域处理更快的收敛速度。     

自适应-模糊滤波算法

为了克服大部分的自然图像中同时存在脉冲噪声和高斯噪声,在分析了传统滤波算法特点的基础上,提出了一种改进的自适应-模糊图像滤波算法.该算法首先判别并标定图像中的脉冲噪声,以实现两类噪声的分离.采用自适应滤波窗口的中值滤波算法滤除脉冲噪声,有效地克服了传统中值滤波的不足.在有效地滤除脉冲噪声的基础上,引入提出了模糊控制中隶属度函数的概念改进均值滤波算法,结合图像直方图的自适应,提出隶属度函数的阀值,克服了均值滤波造成图像细节模糊的不足.最后提出了一种针对图像滤波算法中求解中值的快速算法,提高算法的实用性.仿真证明,自适应-模糊滤波算法在滤除图像中混合噪声的效果明显优于传统滤波算法,可广泛应用于各种图像处理场合.     

一种自适应滤波器的设计与仿真

随着科技的高速发展,人们对信号处理的实时性、准确性和灵活性的要求越来越高,自适应滤波器在信号处理中的地位也越来越重要。自适应滤波器是一种含复杂算法的处理器,它的实现主要采用最小均方误差算法,通过调整滤波器系数来实现滤波,以便更好地跟踪信号的变化,最终实现自适应滤波。本文在Matlab环境下设计出自适应滤波器,验证了它的性能。     

多通道空间自适应滤波技术研究

针对多通道自适应滤波算法数据运算量较大的缺点,结合空间滤波与最小均方（LMS）自适应滤波优点,提出并研究了空间自适应滤波方法.给出了一种多通道空间自适应滤波器的表达式和实现算法,并以周期噪声和高斯白噪声为噪声背景,将多通道空间自适应滤波算法应用到某一均匀加肋圆柱壳主动振动控制实验中.结果表明,空间滤波技术能够显著抑制噪声信号中的高频成分,提高数据采集精度,有效地降低多通道自适应滤波算法的数据运算量,提高自适应滤波算法的学习效率和收敛速度,并能较好地解决结构控制中多通道自适应控制的空间混淆现象,提高主动振动控制的区域降噪效果.     

输油管道泄漏检测中的自适应滤波

管道在输送流体的过程中,由于管道周围介质的扩散、管道摩阻等影响,使得在管道两端测得的压力与流量信号带有很大的噪声,它的存在势必影响管道泄漏的快速检测和漏点的精确定位。因此选用一种合适的滤波技术消除噪声,有着重要的现实意义。介绍了自适应滤波算法消除噪声的方法,在滤波算法中,采用Widrow-Hoff的最小均方误差算法调整滤波器的权系数,以在泄漏实验中采集的压力信号为例,通过计算机编程对它进行离线自适应滤波处理。结果表明,合理的选取算法中的步长和权系数个数,自适应滤波方法可有效地消除信号中的噪声。这为管道泄漏等方面的研究提供了可靠的数据,对其它信号的处理也有一定的借鉴作用。     

光纤陀螺信号的小波滤波方法研究

在定义了光纤陀螺零偏和零漂基础上,分析了几种小波消噪算法的特点,对光纤陀螺信号进行了处理,并根据不同小波基滤波的效果,提出了一种较适合工程实际的滤波方法,同时和自适应滤波结果相比较．结果表明,采用小波滤波优于自适应滤波,而且Hair小波基的效果也优于Db4小波基．     

机动目标跟踪的改进自适应滤波算法研究

为了更好地实现机动目标跟踪,在标准自适应滤波算法(Adaptive Filtering algo-rithm,简称AF)的基础上,提出了改进的自适应滤波算法(Improved Adaptive Filtering al-gorithm,简称IAF)。该算法将机动目标的系统误差做为随机噪声,并对加速度方差进行自适应调整。改进的自适应滤波算法具有计算简单、跟踪精度高等优点。     

自适应滤波理论与算法

自适应滤波的研究对象是具有不确定性的系统或信息过程。为尽可能准确对信号进行自适应滤波处理,对不同的系统、信号、过程,应该采用不同的信号统计方式和算法。     

参数模型几种自适应算法的比较研究

随着信号处理技术的发展,参数模型的自适应算法在滤波、辨识、控制等方面得到越来越广泛的应用。本文介绍四种比较有效的算法——递归最小二乘法、格形随机梯度法、格形最小二乘法、快速横向最小二乘法,并对它们在实用中必须注意的一些主要特性——计算工作量、收敛速度、鲁棒性等进行了比较分析,提出选择算法的参考意见。     

一种新的自适应信号处理方法——Gamma滤波

研究了一种新的自适应信号处理方法──Ｇａｍｍａ滤波．文中导出了Ｇａｍｍａ滤波的Ｗｉｅｎｅｒ－Ｈｏｐｆ方程；提出了一种对子Ｇａｍｍａ滤波的ＬＭＳ自适应算法，并对其进行了分析．最后给出了一组应用实例及仿真结果．     

基于局部特征自适应滤波的图像水印研究

设计了基于局部特征自适应滤波的图像水印算法.该算法假定已知电子设备的退化参数,利用二值化自动生成数字水印信号,然后利用电子设备获取的图像局部特征的自适应滤波特性,设计了水印信号嵌入算法和水印信号提取算法.最后,对提出算法进行验证.验证结果表明,算法具有较好的不可见性和鲁棒性.     

一种模糊自适应滤波算法的研究与实现

为解决均值滤波和中值滤波算法在数字信号处理中存在的问题,提出一种模糊自适应滤波算法．根据每个元素噪声度的大小控制均值滤波窗口的大小,并做了大量的仿真．与普通的均值滤波和中值滤波进行比较发现,该方法不仅很好地去除了信号中混有的脉冲,而且在不损坏信号细节的前提下,很好地滤除了噪声信号．最后,使用了信噪比改善因子S来检验算法的滤波效果,证明其滤波效果好于传统的中值滤波和均值滤波,且具有算法简单、实时性好等特点,并已经应用在很多场合．     

分数阶傅市叶变换域的心电信号滤波算法

心电信号是一种非平稳的低频微弱信号,与干扰噪声具有较强的时频耦合．经典的滤波方法难以实现有效的信噪分离．提出了一种基于分数阶傅立叶域的LMS自适应滤波算法,既结合了适合处理非平稳信号和减少时频耦合的特点,又能够有效地提高信噪比．首先将信号进行分数阶傅立叶变换,寻找最优变换域,再利用LMS自适应滤波算法在最优变换域滤波,然后对滤波后的信号进行分数阶傅立叶反变换．通过对MIT—BIH中的心电数据进行Mat—lab仿真,表明信噪比从-6dB提高到14dB,清晰地还原出心电信号的波形及特征点．     

基于独立分量分析的降噪技术

介绍了新兴的独立分量分析技术的基本概念和原理,以及具有代表性的算法,即FastICA算法、EASI算法、非线性PCA算法和基于自然梯度的最大似然估计算法。通过降噪仿真实验,并采用均方误差作为降噪的性能指数,对这些算法与传统的自适应信号处理算法进行比较。所得实验结果表明,独立分量分析算法在降噪上的效果优于自适应信号处理算法。因此在降噪上具有较大的应用价值。     

图像盲恢复算法及其实现

针对图像盲恢复算法及其应用进行了研究，讨论了盲恢复算法中的非参数限定支持域恢复技术，这类算法并不假设图像或者模糊的参数模型，而是同时估计出清晰图像和点扩展函数。在介绍Kundur等提出的非负和集约束递归逆滤波算法的基础上，提出了该算法的改进，利用零相位FIR滤波器的频率特性，消除滤波器带来的相位失真，减少图像失真；增大FIR系数中心像元的加权值，增强图像高频。实验结果证明了改进算法的有效性。     

具有视网膜仿生处理功能的CMOS图像传感器

借鉴生物视网膜进行图像采集和处理的结构及功能,设计了具有视网膜仿生片上信号处理电路的智能CMOS图像传感器(CIS)。像元内的仿生处理电路主要由自适应光接受器、滤波网络和减法运算电路3部分构成;CIS采用结构简单的空间滤波电阻网络和基于运算放大器的减法电路分别模拟水平细胞和双极细胞的功能,实现图像的边缘检测。在Chartered 0.35μm 2P4M CMOS工艺参数下,对各单元电路及6×6 CIS阵列进行仿真。