小运算是一的AμLMS自适应滤波算法

从ＡμＬＭＳ自适应滤波算法的几何涵义出发，提出了Ｓｇｎ－ＡμＬＭＳ１和Ｓｇｎ－ＡμＬＭＳ２两种小运算量的ＡμＬＭＳ简化算法。     

浮点DSP实现自适应滤波的研究

自适应滤波是信号处理的重要技术,在介绍自适应滤波基本原理的基础上,给出了基于ＴＭＳ３２０Ｃ３２浮点数字信号处理器（ＤＳＰ）实现自适应ＦＩＲ滤波器的方法。     

电牵引负荷谐波在复线牵引网的分布

本文分析了电力机车谐波电流在一般复线末端并联供电牵引网中的分布。文中视牵 引网为分布参数网络,通过引入复线牵引网谐波分布计算的变换分析法,完成了复线 含互感时牵引网谐波电流分布的分析与计算,并结合实际情形给出了机车谐波电流 在复线牵引网中分布的规律及特点.      

基于谐波平衡法的Broyden网格分区迭代算法

在融合Broyden算法与网格分区思想的基础上,提出一种基于谐波平衡法且适用于对间隙型非线性动力系统进行频响特性分析的新型Broyden网格迭代算法.阐述了Broyden网格迭代算法的基本思想与计算流程.对决定该算法有效性的Broyden算法发散特性及不完整变量循环迭代过程等关键特性进行了分析与讨论.通过与相关文献采用的二分法所得的同等条件下的计算结果进行对比,证明该算法比二分法具有更好引导性与更全面的求解能力.通过网格分区的引导,该方法避免了数值迭代方法中普遍面临的迭代初值的盲目选择问题,为基于谐波平衡法全面考察间隙型非线性动力系统的频响特性提供了新途径.     

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．     

无锁相环单相任意次谐波电流实时检测方法

提出了无锁相环单相任意次谐波电流实时检测方法．将谐波电流变换成低频信号,用转换矩阵代替常规谐波电流检测方法中的锁相环,用积分均值法代替低通滤波器提取低频信号,对低频信号再通过函数逆变换,检出谐波电流,分析了该方法的检测误差．仿真实验表明,提出的检测方法不受直流偏移影响,能自动跟踪系统频率,与采用低通滤波器提取低频信号的谐波检测方法相比,提高了检测精度和动态响应速度．     

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。     

牵引网高次谐波对高低压三相系统的渗透特性

为研究牵引网高次谐波对高低压三相系统的影响,建立了阻抗匹配平衡变压器谐波模型,分析了高次谐波对公共电网高压三相系统的渗透特性;建立了牵引变电所用逆Scott变压器谐波模型,分析了高次谐波对牵引变电所低压三相系统的渗透特性;对牵引侧高次谐波含量较高的牵引变电所进行了测试,分析了谐波实测数据,并与谐波模型分析结果进行了对比;提出了一种适用于牵引变电所低压三相系统的Y型阻波高通滤波器滤波方案,并研制了一套滤波试验装置.研究结果表明,牵引网高次谐波对公共电网高压三相系统的渗透较小,但会明显渗透到牵引变电所低压三相系统;滤波装置投入运行后,牵引变电所低压三相系统a相电压谐波畸变率由12.25%降为1.94%,b、c两相电压谐波畸变率也明显降低,滤波装置有效的滤除了高次谐波,改善了低压三相系统供电质量.      

自适应陷波器的原理,应用及其算法仿真

分析了自由适应滤波器组成的自适应陷波器的基本原理。针对大坝监测中多频率噪声干扰的实际情况，给出了一种有效的陷波器结构及其算法仿真。     

电参量谐波测量算法的研究

对影响电参量测量精度的谐波进行了分析,分别对谐波环境下电参量的几种微机测量算法:平均值法、离散积分法、离散傅立叶变换法(DFT)、快速傅立叶变换法(FFT)进行了比较研究,同时提出提高电参量测量精度和速度的有效方法,并对模拟信号进行了电压、电流、功率等参数的仿真测量.结果表明,快速傅立叶算法(FFT)具有实现简单、精度高的特点,对于谐波环境下电参量测量是可行的和有效的.     

基于分布式网络的分步滤波算法的改进

在实际的多传感器动态系统中,传感器之间网络通讯时要进行坐标转换,该过程具有的不确定性将对融合结果产生不利影响。文章对已有的基于分布式网络结构的分步式滤波算法进行了改进,考虑了这种不确定性产生的误差。在某一时刻所有传感器测量信息被获得后,先将这些测量信息进行坐标统一处理,再用中心坐标系统下的测量信息依次对先前的估计逐个进行滤波更新,最终得到该时刻的全局融合估计。文章通过计算机仿真说明了该算法的精确度不仅与集中式算法的精确度仍然相当,而且具有更实际的应用价值。     

基于纹理尺寸自适应的Criminisi图像修复改进算法

针对Criminisi图像修复算法中样本块选择的随意性,导致图像修复效果欠佳的缺陷,提出一种针对纹理图像的Criminisi改进算法。该算法通过对纹理图像预处理后获得的二值化图像进行统计分析,获得图像的行和列纹理曲线,进而得到纹理曲线的极值点变化曲线,并最终获得样本块的近似尺寸。仿真实验表明,将本文获取的样本尺寸作为Criminisi修复算法的样本尺寸,获得了较传统Cfiminisi算法更好的视觉效果。     

结构可靠度的改进虚拟变量算法

针对当结构功能函数的构成为相关任意分布随机变量以及结构功能函数非线性程度产高时，虚拟变量法不适用的问题，提出了计算结构可靠指标的改进的虚拟变量算法，算例结果表明该方法可有效克服一般虚拟变量算法的不足，适用于结构功能函数非线性程度较高且其构成为相关任意分布随机变量的情况。     

一种改进的多传感器伪序贯滤波算法

传统的多传感器数据融合算法假定传感器之间的测量噪声是不相关的,但实际上测量噪声存在着一定的相关性,因而会引起滤波精度的损失．针对该问题,文中研究了测量噪声相关情况下的同步多传感器跟踪系统的测量融合技术．在测量噪声相关的条件下,根据线性无偏最小方差估计理论,提出了一种改进的同步多传感器伪序贯滤波算法,该算法不但适用于噪声不相关情况,而且也适用于噪声相关情况．经仿真研究表明,该算法明显提高了航迹的融合精度：在测量噪声相关时,融合精度比传统算法有明显提高;而测量噪声不相关时,性能与传统的数据融合算法相同．仿真结果表明了该算法的正确性和有效性．     

自适应步长的细菌觅食优化算法研究

细菌觅食优化算法是一种群集智能优化算法,该文详细分析了细菌觅食优化算法中最重要的趋向性操作,其中步长对算法的效率和精度有很大影响;根据菌群中细菌个体间的位置信息,设计了动态步长估值函数,自适应的调整步长.通过经典函数的测试,说明改进细菌觅食优化算法在收敛速度和精度上比原有算法有极大提高.     

机动目标跟踪的一种新的方差自适应滤波算法

针对"当前"统计模型自适应滤波算法跟踪非机动或弱机动目标时存在跟踪精度不高以及受目标机动加速度极限值先验设置的制约等问题,提出了一种方差自适应滤波算法,该方法利用新息与加速度变化量之间的关系,实现了加速度方差的实时估计和自适应调整,能更好地适应目标非机动和强机动的各种情况,避免了"当前"统计模型在目标非机动或弱机动时加速度方差过大而带来的跟踪精度不高的问题;同时也避免了对目标加速度的极限值设定.理论分析和仿真结果表明,相对于"当前"统计模型,无论是跟踪常速运动目标还是跟踪强机动目标,本算法都具有较高的跟踪精度.仿真结果验证了算法的有效性.     

水下组合导航UKF/PF自适应滤波算法

为了避免粒子滤波(PF)可能存在的粒子退化问题,提出了一种Unscented卡尔曼滤波(UKF)和PF的混合滤波算法.将PF的所有粒子分为随机性粒子和确定性粒子两部分,利用UKF状态估计为PF确定重要性函数,并从重要性函数中抽取随机粒子,而确定性粒子则由UKF的Sigma点构成.利用标准粒子滤波的退化程度指标构造自适应权函数,根据权函数权值大小的变化,UKF/PF混合滤波算法自适应地进化为PF滤波算法或退化为UKF滤波算法.仿真结果验证了UKF/PF混合滤波算法用于DR/INS组合滤波器设计的有效性.     

一种免疫算法的改进

针对一种免疫算法在求解多模态函数优化问题的不足,利用基于相似结构的小生境技术和近优淘汰算子对免疫算法加以改进.通过仿真实验,本文分析了交叉算子、变异算子及近优淘汰算子对算法的影响.仿真结果表明改进后的算法的性能有明显的提高.     

LMS自适应滤波器的FPGA实现

LMS自适应滤波器是一种广泛使用的数字信号处理算法,对其实现有多种方法.通过研究其特性的基础上,提出了在FPGA中使用软处理的嵌入式实现方案,文中对实现方式的优缺点进行了分析,并给出了硬件实现中的有线字长效应进行了详细的分析.