自适应Voltera滤波的一种快速算法

Ｖｏｌｔｅｒｒａ滤波是非线性自适应信号处理中一种有效的方法．但是其很高的计算复杂度使之在实际应用中有较大的局限性．针对这一问题，本文提出了一种Ｖｏｌｔｅｒｒａ滤波快速算法，可有效地降低计算的复杂度．我们分析对比了现有算法与快速算法的复杂度．文章还给出了一个用Ｖｏｌｔｅｒｒａ自适应模型建模的仿真实例．     

一种盲信号处理中的时域自适应滤波算法

滤波是信号处理中的重要环节,鉴于盲信号处理本身的特点,传统的滤波技术并不适合直接用于盲源分离之中。然而作为分离前的预处理,滤波技术在独立成分分离算法中是必要的。为此,本文结合稳健的数据非线性投影,首次提出盲信号中的自适应滤波方法,与此同时给出了具有自适应特性的阈值判决。在此基础上构造了盲信号中的自适应滤波算法,解决了利用低通和高通滤波处理盲信号所遇到的问题。仿真结果表明,在不破坏数据统计特性的前提下,该方法能有效滤除数据中的野值成分,避免了野值数据对独立成分分离算法性能的影响,为盲信号分离的预处理开辟了一种新的途径。     

一种基于PI技术的并行自适应滤波结构

基于PI技术，在原多项式表示的并行处理结构基础上提出了一种新的并行自适应滤波结构。新结构的复杂度远远低于基于多项式表示的并行结构，与普通串行的自适应FIR滤波器相当，所以在保证数据通过率较高和系统功耗较低的同时，因为结构简单而更易于实现。MATLAB实验仿真运行结果表明新结构算法在收敛速度上明显优于前两者，从而为并行自适应实时处理提供了现实的可行性。     

一种多层自适应形态滤波算法

针对现有形态滤波算法结构固定、预设结构元素和偏倚校正系数等不足,提出一种具有多层结构的自适应形态滤波算法,多层结构共分为3层:输入层、中间计算层、偏倚系数校正层.该算法在面对复杂变化的干扰信号时,可以灵活地选择利用不同结构元素计算得到的结果;同时针对形态开运算和形态闭运算所带来的偏倚现象,通过优化设置偏倚校正系数向量来减弱偏倚现象对滤波效果产生的负面影响.仿真结果表明,该算法改善了形态滤波的性能,具有设计简单、实用性强的特点.     

一种基于图像信息熵的自适应滤波算法

提出一种基于图像最小信息熵的自适应滤波算法,利用局部信息熵最小的办法估计图像中的噪声感染程度,从而自适应地确定修正后的Alpha均值滤波器中滤波窗口的大小和去掉灰度最大和最小的像素个数,然后进行滤波。实验结果表明此算法较现有的中值滤波和均值滤波器的滤波能力有显著提高,而且在图像的局部特征和细节保持方面优于现有的滤波算法,并克服了修正后的Alpha均值滤波器非自适应性的弱点。     

一种彩色图象的非线性自适应滤波算法

本文提出了一种应用于彩色图象去噪和平滑的非线性自适应滤波算法,该算法应用微分算子确定被处理象素及其领域内的象素点是否为噪声点,在具有视觉统一性的色度空间中对图象进行高斯加权时,不仅去除噪声点的影响,而且应用分类准则,对象素及其领域内的点进行分类,选取同类点参加滤波,该方法有效抑制了噪声点的影响,提高了滤
滤波的视觉效益,实验证明了该算法的有效性。     

自适应滤波算法的神经网络实现

为了提高传统自适应滤波器求解权值的速度。本文在Hopfield神经网络的基础上，提出了自适应滤波算法的神经网络硬件实现。从理论上进行了分析，并进行了仿真。     

自适应滤波算法的神经网络实现

为了提高传统自适应滤波器求解权值的速度，本文在Hopfield神经网络的基础上，提出了自适应滤波算法的神经网络硬件实现，从理论上进行了分析，并进行了仿真。     

一种基于自适应滑动窗格形滤波算法的故障检测器

一种基于自适应滑动窗格形滤波算法的故障检测器李渭华,萧德云,方崇智（清华大学自动化系北京１０００８４）关键词：格形滤波器,故障检测,自适应１引言基于δ算子前加窗格形滤波器的故障检测方法对系统故障反应灵敏．只是由于该滤波器的数据窗是无限宽的,因而难以迅...     

一种变步长的百在约束频域LMS自适应滤波算法

基于非约束政适应滤波器的结构，本文提出一种变步长自适应算法，即采用最小二乘法选取最优变步长收敛因子，计算机信民真结构表明，该算法比非约束ＬＭＳ算法具有更快的收敛速度和更好的收敛精度。     

一种改进的极值均值自适应滤波算法

为了在滤除噪声的同时保持图像细节,提出了一种新型自适应滤波算法。该算法根据图像中的某点是否为邻域极值点,将全部像素分为可疑噪声和信号两类,若中心点属于可疑噪声,将其并入信号类组成一新类,并计算其均值与信号类均值的差值,再通过与阈值比较,确定是否用信号类的中值取代原噪声图像的值。滤波窗口能根据噪声密度自适应改变大小。实验表明,该算法具有良好的滤波性能,尤其在噪声严重时,效果优于其他中值滤波算法。     

一种快速的自适应图像增强算法①

提出了一种快速的自适应图像增强算法。算法首先对原始图像进行高斯平滑滤波,然后根据原始图像的整体信息和局部信息对图像的像素值进行偏移。最后,利用偏移后的图像信息和非线性函数对图像进行变换,从而实现了对图像细节的增强。通过将RGB图像变换到HSV彩色空间,将增强算法推广到了彩色图像的处理。实验结果表明,该算法运行速度快,能有效改善图像质量。同时能够根据环境的亮暗,自动调整增强效果,具有自适应的功能。     

一种新的级联自适应波束形成算法

本文提出了一种级联的自适应波束形成算法。这种算法能非常快地收敛到最佳解,对接收信号相关矩阵特征值大的分散不敏感,尤其是本算法能够在快拍数小于阵元个数时也能很好地工作。     

地震信号去卷的一种自适应滤波方法

本文讨论地震信号去卷问题,提出了一种新的自适应递推去卷滤波器,它由参数和信号估计的两段Bootstrap算法组成.其优点是:1)同增广状态Kalman滤波[2,3]相比,显著地减小了计算量;2)采用了虚拟噪声补偿技术,有效地克服了滤波的发散.仿真例子说明了方法有效性.     

一种变步长的非约束频域LMS自适应滤波算法

基于非约束频域自适应滤波器的结构，本文提出一种变步长自适应算法，即采用最小二乘法选取最优变步长收敛因子，计算机仿真结果表明，该算法比非约束频域ＬＭＳ算法（ＵＦＬＭＳ）具有更快的收敛速度和更好的收敛精度。     

一种用于抑制椒盐噪声的自适应快速滤波算法

针对受椒盐噪声不同程度污染的灰度图像滤波问题,提出了一种用于抑制椒盐噪声的自适应快速滤波算法。该算法针对像素点的不同属性采用不同策略的滤波手段,能有效保护图像细节;依据可能噪声密度自动控制滤波迭代次数,能自动抑制不同密度的椒盐噪声;基于字符串的统计排序记录方法减少了统计排序的次数,使算法一次迭代滤波耗时与标准中值滤波相当。实验结果表明,该算法自适应能力强、运算效率高、滤波效果好。     

一种基于二阶梯度估计的自适应算法

在自适应信号处理中得到广泛应用的LMS算法,对信号模型及特性有着极其严格的限制,这些限制在很多实际情况中并不能保证得到满足.相对LMS算法,基于中心差的梯度估计自适应算法,其适应面则要广泛得多.但是,该算法存在着收敛速度慢,所需采样点数多的缺点.为此本文提出一种适应于平稳情况的新的估计算法,除首次估计需做采样外,在收敛过程中无需再做采样.与传统的中心差算法相比,本文算法具有较快的收敛速度和较好的失调性能.     

自适应快速弱敏无迹Kalman滤波算法

针对现有弱敏无迹Kalman滤波需要代数求解增益矩阵耗时长和不能实时调节敏感性权重的问题,提出一种自适应快速弱敏无迹Kalman滤波算法.该算法在弱敏控制技术的基础上,重新定义弱敏无迹Kalman滤波的敏感性权重矩阵,将状态估计误差对不确定参数的敏感性加入滤波的代价函数,并通过最小化该代价函数得到滤波增益矩阵的解析解,...     

一种用于解决非线性滤波问题的新型粒子滤波算法

粒子滤波算法受到许多领域的研究人员的重视,该算法的主要思想是使用一个带有权值的粒子集合来表示系统的后验概率密度.在扩展卡尔曼滤波和Unscented卡尔曼滤波算法的基础上,该文提出一种新型粒子滤波算法.首先用Unscented卡尔曼滤波器产生系统的状态估计,然后用扩展卡尔曼滤波器重复这一过程并产生系统在k时刻的最终状态估计.在实验中,针对非线性程度不同的两种系统,分别采用5种粒子滤波算法进行实验.结果证明,文中所提出的算法的各方面性能都明显优于其他4种粒子滤波算法.