基于经验模式分解的滤波去噪算法

经验模式分解法被认为是非线性、非平稳数据处理方法的新进展.其最大优点是根据信号本身的特性自适应地产生合适的模态函数,这些模态函数能很好地反映信号在任何时间局部的频率特征,克服了小波变换中要选取合适小波基的困难.基于经验模式分解的分解特性,本文提出了一种新的阈值去噪方法,通过事先建立的经验阈值,根据自适应方法对噪声进行去除,然后对去除的噪声进行随机采样后加入到去噪信号中重新滤波,通过反复滤波迭代进行噪声的去除.实验结果证明了本方法与小波相比具有自身独特的优势.     

基于卡尔曼滤波的舰船综合导航信息处理

数据处理是舰船综合导航系统的核心任务,此文具体介绍了舰船综合导航卡尔曼滤波的模型建立和滤波实现,提出了基于卡尔曼滤波思想的舰船综合导航信息融合处理方法,并利用Matlab软件进行了仿真和结果分析。     

基于定点磁标的水下导航定位方法研究

通过对水下定点磁标进行三维磁探测，获得载体当前位置与磁标点的相对位置，从而获得一个相对比较准确的定位点，应用卡尔曼滤波技术根据多次探测点的信息进行数据融合获得位置修正，从而可以得到可靠的、精确的定位信息。仿真结果证明此方法可以为水下载体的定位提供一种有效途径。