基于分布式算法的FIR数字滤波器的FPGA实现

根据基于查找表结构的分布式算法的基本原理,提出了基于分布式算法的有限脉冲响应数字滤波器(FIR)的实现方法.用FPGA设计并实现了一个32阶低通有限脉冲响应数字滤波器.利用有限脉冲响应数字滤波器线性相位的特性减小了电路规模,采用分割查找表的方法减小了存储空间,采用并行分布式算法结构和流水线技术提高了滤波器的速度.对滤波器性能进行了分析.     

基于分布式算法的FIR数字滤波器的FPGA实现

根据基于查找表结构的分布式算法的基本原理,提出了基于分布式算法的有限脉冲响应数字滤波器（FIR）的实现方法．用FPGA设计并实现了一个32阶低通有限脉冲响应数字滤波器．利用有限脉冲响应数字滤波器线性相位的特性减小了电路规模,采用分割查找表的方法减小了存储空间,采用并行分布式算法结构和流水线技术提高了滤波器的速度．对滤波器性能进行了分析．     

基于噪声强度估计的中值滤波

为了提高中值滤波器的滤波性能和适应不同强度的椒盐噪声,提出了基于噪声强度估计的中值滤除算法.该算法通过椒盐噪声密度估计确定图像中的噪声强度的大小,然后根据噪声强度选择相应的滤波器及参数.计算机仿真实验结果表明:该算法能对未知噪声强度的退化图像在较短的时间内有效地去除噪声的同时,较好地保护图像细节.     

基于AMFNN的非线性噪声消除器

提出基于加乘性模糊神经网络(AMFNN)的非线性噪声消除器，讨论了AMFNN模型和学习算法及其通用逼近性．该消除器利用AMFNN逼近噪声，然后从测量信号中消去噪声即得到有用信号．该噪声消除器具有神经网络分布式并行信息处理能力、较好的容错性和鲁棒性以及除噪性能．     

自适应多项式预测滤波器的新结构与算法研究

(1)提出了一种DCT域二次滤波实现结构及其NLMS自适应算法，并将其用于连续混沌信号的实时预测研究，结果表明：所提出的滤波器结构实现简单、不存在算法收敛性问题；对连续混沌信号的实时多步预测性能明显优于局域法的多步预测性能，这一结果对我们重新认识     

用Hilbert变换法实现数字正交相检的镜频分析

叙述了用Hilbert变换法实现数字正交相干检波的基本原理，分析了其信号流程及镜频产生的过程，对该方法中镜频的定义进行了明确阐述，提出了直接镜频和间接镜频的概念，从滤波器阶数和幅相误差两个方面讨论了镜频抑制问题，给出了各镜频点镜频抑制的仿真结果，此项研究对于正交相干检波的工程实现有一定参考价值．     

平稳噪声背景下短时动态信号的自适应滤波

根据短时动态信号与平稳背景噪声的特征区别，以时间序列的AR模型理论为依据，导出背景噪声自适应白化滤波器的结构，并用变步长LMS算法实现自适应滤波．合理设计LMS算法的收敛速度，使得滤波器既能白化背景噪声，又能使动态信号失真不大．当输入信号只有平稳背景噪声时，滤波器输出是白噪声；如果输入信号中含有短时动态信号，则滤波器输出就含有明显的信号波形．仿真计算结果表明，文中给出的方法用于从4，5级海况下的海洋波浪噪声中提取动态船舶水压场信号时，能提高信噪比达20dB．该方法可推广到其它场合，用于从平稳噪声背景中提取短时动态信号．     

多灰度图象中信息提取及二值化

研究了黑斑、阴影、污迹等污染的多灰度文本图象，对其进行识别提取，得到清晰的二值文本图象，图象的二值化的实现有利于图象的分析，ＯＣＲ的处理，支票图象处理和图象传输，研究了ＹＤＨ算法，考虑了图象的局部信息，采用动态局部阈值法，并在ＰＣ－４８６计算机上实现了ＹＤＨ算法思想。     

MIMD机器上流水化BP算法的实现

神经网络训练过程中的高昂计算代价是有待克服的一个主要困难，作者把前馈多层神经网络的相继各层盾做流水线的相继步骤，从而提出了一个在ＭＩＭＤ机器上实现的并行ＢＰ算法来提高误差反传递算法的效率，文章的最后，对ＢＰ算法的并行实现进行了分析，理论分析结果显示，多种神经网络结构都可有效地并行化。     

��������С���任��GPS��̬�˲����㷨

针对应用卡尔曼滤波器进行车辆GPS导航信号的动态滤波时难以建立精确的数学模型以及传统小波变换在实时性方面存在不足,提出了基于提升小波变换的GPS动态滤波新算法.该算法采用提升小波变换对车辆GPS导航信号进行分解;用3σ准则和多项式插值方法对各层提升小波变换系数进行粗差探测与数据修复;采用模平方软阈值去噪算法对各层提升小波变换系数进行去噪;最后进行提升小波逆变换,从而实现车辆GPS导航信号的动态滤波。仿真实验结果表明,该算法的导航定位精度优于卡尔曼滤波算法;虽然在导航定位精度方面稍比传统小波变换算法的性能高,但比传统小波变换算法速度快一倍;显然该算法对车辆GPS导航系统是有效的.     

基于Matlab的自适应滤波器设计

滤波器在电子设备中已得到广泛的应用,而自适应滤波器可以不必事先给定信号及噪声的自相关函数,它可以利用前一时刻已获得的滤波器参数自动地调节现时刻的滤波器参数,从而实现最优滤波。介绍了自适应滤波器原理,并对LMS自适应算法进行了分析,最后用Matlab对自适应低通滤波器进行了仿真和实现,并分析了该自适应滤波器的性能。     

H.26L视频编码器并行算法研究

对目前正在制定中的视频编码标准H．26L编码器的并行资源和可并行性进行详细的分析和性能测试，在此基础上，研究几种不同的并行实现方式，并提出一种可缩放性的并行实现方式，给出了该可缩放性并行方法的算法和在曙光并行处理机上进行的部分实验结果．仿真结果表明，H．26L视频编码器在片层(Slice)一级具有良好的并行能力和可扩展性，易于实现并行处理．     

机车仿真器视景系统中的图象处理人

为了满足视景仿真中空间分辨率的要求，将传统的几何变换和小波变换相结合，提出了一种改进的图象放大算法。该算法能够在不丢失高频信息的条件下放大图象，使得放大后的图象面面清晰，细节丰富，为了叠加信号灯，提出了基于模式识别的区域连接增长算法，该算法能够自动跟踪信号灯的位置和大小。     

机车仿真器视景系统中的图象处理

为了满足视景仿真中空间分辨率的要求，将传统的几何变换和小波变换相结合，提出了一种改进的图象放大算法。该算法能够在不丢失高频信息的条件下放大图象，使得放大后的图象画面清晰，细节丰富。为了叠加信号灯，提出了基于模式识别的区域连接增长算法，该算法能够自动跟踪信号灯的位置和大小。     

一种联合式自适应多用户检测算法

自适应多用户检测器没有充分利用多用户信号特点，为此，提出联合式自适应算法，以接收信号作为参考信号，而自适应滤波器的输入信号变为各用户扩频序列的采样值，分析和仿真结果表明。该类自适应多用户检测器具有更高的收敛速度和抗远近效应的能力。     

基于决策理论的软件无线信号调制样式自动识别

信号调制样式的自动识别是软件无线电台必须具备的功能之一。主要讨论了基于决策理论的信号调制样式自动识别的基本原理和算法，论述了模拟信号调制样式的自动识别，数字信号调制样式的自动识别方法。也分析了在实现这些算法时会碰到的许多具体的实际问题，提出了能解决这些问题的调制识别新方法－－人工神经网络识别法。     

应用于轴承故障诊断的LMS自适应滤波器及其FPGA实现

在轴承信号当中,能反映轴承运行状态的信号总是掺杂着各种噪声,给故障特征的提取带来困难,基于最小均方(LMS)算法的自适应滤波器是去除噪声的首选方法.根据轴承故障信号的特点,以轴承故障信号的延时信号作为参考值,实时自适应调整滤波器不同时刻输出的权值来实现对轴承故障信号中噪声的滤除,并在此基础上给出了一种基于现场可编程门阵...     

基于DSP家庭心电图远程监测系统设计

讨论了一种家庭心电图远程监测系统的设计与开发过程,分析了信号发送及医院中心监护的要求．提出了前置放大电路设计和基于DSP数字滤波器的设计,以及调制解调、远程监测设计的实现方法。     

基于并行组合模拟退火算法的水泵汽蚀初生故障识别

针对水泵汽蚀初始阶段故障信号微弱,检测困难的特点,提出一种基于并行组合模拟退火算法对水泵"汽蚀初生"故障进行识别.阐述了算法的原理和实现方法,通过设计的实验台模拟水泵"汽蚀初生"故障,并获取了正常与模拟故障状态下水泵壳体的振动与出口压力信号的特征参数.利用该算法将上述特征参数自组织、自生成新的特征参数,达到了识别的目的.     

数字图像中值滤波改进算法研究

对传统的中值滤波算法进行了改进，新的算法采用同步更新迭代的思想，保持了传统算法的优点，同时取得到了更好的去噪效果．实验证明，该算法不仅比传统的中值滤波算法降低了时间复杂度，提高了运算速度，而且去噪效果有了明显的改善．