广义门阈分解理论

基于传统中值滤波的分析和实现方法，进一步导出了广义门域分解ＧＴＤ理论，研究了有关性质和实现问题，其效果不仅大大地简化了理论分析和硬件实现，而且也进一步完善了非线性滤波的有关理论。     

软件数字下变频器的算法

采用相位累加算法实现数字控制振荡器，利用线性内插方法结合级联积分梳妆滤波器实现分数比抽取滤波，从而达到降低数字下变频器复杂性的目的，使得数字下变频处理可以在通用数字信号处理芯片中用软件实现。应用Matlab软件进行分数比为29／31倍的抽取滤波仿真，结果表明该算法提高了数字下变频器的处理速率，实现了数字载波控制和抽取滤波可编程。     

测深侧扫声呐中干涉图的降噪

介绍了测深侧扫声呐(BSSS)干涉图中噪声的产生原因,对BSSS信号处理中干涉图噪声抑制给出了4种方法:均值滤波、中值滤波、回转均值滤波、回转中值滤波等.在抑制噪声能力、保持干涉图边缘能力以及计算量方面,用实际数据对各种方法进行了分析比较,得出结论如下:均值滤波抑制噪声能力强,中值滤波保持边缘能力强,但这两种滤波方法在复图像域中进行,计算量大;回转均值滤波、回转中值滤波直接对实测相位主值进行滤波,能够解决相位主值2π的模糊问题,计算量小.     

基于自相关的ARMA噪声中谐波恢复的预滤波方法

讨论一般ＡＲＭＡ噪声中谐波频率的估计问题，提出了一种基于自相关和奇异值分解一总体最小二乘的预滤波方法，该方法两次利用ＳＶＤ－ＴＬＳ求解由自相关获得的超定线性方程组得到噪声的ＡＲ系数估计，然后滤波输出过程的高阶延时自相关来估计谐波频率。     

2D广义中值滤波

给出了广义中值滤波的基本定义和数学模型，导出了有关性质，证明了一些滤波定理，最后在此基础上讨论了有关应用问题。     

基于独立分量分析的诱发电位信号提取方法

诱发电位（EP）信号在检测神经系统状态时有重要意义，但EP信号总是没在自发脑电波（EEG）信号中，因此，为利用EP信号诊断神经系统的损伤和病变，需要从二的混合信号中提出EP信号。独立分量分析（ICA）是一种新近发展起来的信号分离方法。本反ICA方法应用于EP信号的提取，并与传统的滤波方法进行了比较。计算模拟表明，采用ICA方法进行噪声分离的结果明显优于信号滤波方法。     

基于VB．NET混合滤波器的实现

以中值滤波为基础,结合VB．NET的图像处理技术,从编程角度提出了低通滤波预处理及纵向和横向滤波的强化滤波实现方法．实验证明,该方法对图像强噪声实现了有效的过滤．     

一种基于数学形态学的语音基音轨迹平滑的改进算法

利用了形态学的概念和方法对语音基音轨迹进行平滑滤波,在结构元素的选取方面进行了研究,并针对形态学滤波的特点提出了改进,使算法的精确性进一步提高,复杂性大大降低.实验结果表明,提出的方法对语音基音轨迹进行平滑滤波,在强制性平滑滤波的情况下,能够有效保留语音信号中的某些固有突变和破坏信号的细节特征,更好地达到平滑滤波的效果.     

一种保证船舶PLC控制系统开关量信息采集可靠性的方法

本文分析了船舶工作环境对PLC开关量输入信息采集可靠性的影响，并提出了一种基于软件滤波的数据采集方法，保证了开关量输入信息采集的可靠性。     

开关电源输出滤波电感KRP设计方法

给出一种从输出滤波电感的电流波动系数KRP出发,设计开关电源输出滤波电感的新方法。解决了目前一直沿用的传统的设计方法中依靠经验设计、缺乏完善的理论设计依据的不足,给出了严格的输出滤波电感设计方法和电感上电流有效值及输出滤波电容上电流纹波有效值的计算公式,为开关电源输出电感的设计提供了可靠的依据。     

纯方位被动目标运动分析的衰减记忆卡尔曼滤波算法

针对纯方位被动目标跟踪中扩展卡尔曼滤波器容易发散，从而导致滤波精度差而且收敛速度慢的问题，文中将水下纯方位被动目标运动分析中的扩展卡尔曼滤波算法改进为衰减记忆卡尔曼滤波算法．通过对当前测量数据的利用，减小了历史数据对滤波的影响程度．对比仿真分析表明，滤波效果有所改善，提高了精度和收敛速度．     

分形滤波及其在铁路信号中的应用

电气化铁路的发展使列车接收到的铁路信号质量有所下降,为了在强干扰的环境中可靠地解调出有用的铁路信号,必须采用有效的滤波技术来抑制这些干扰。基于分形维数概念,提出了一种新的模糊控制滤波方法,该滤波方法可以根据信号的特征动态地调整模糊控制参数的取值,对铁路移频信号仿真结果表明,滤波效果良好,对于复杂信号的滤波应用前景广阔。     

基于联合粒子滤波的系统误差修正方法

在非线性滤波系统中,线性化误差和系统误差是影响滤波精度的两个主要因素.提出联合粒子滤波方法,在减少线性化误差的同时,能够实时估计系统误差的大小并自适应地消除其影响.说话人跟踪仿真实验结果验证了此方法的有效性.     

基于联合粒子滤波的系统误差修正方法

在非线性滤波系统中,线性化误差和系统误差是影响滤波精度的两个主要因素.提出联合粒子滤波方法,在减少线性化误差的同时,能够实时估计系统误差的大小并自适应地消除其影响.说话人跟踪仿真实验结果验证了此方法的有效性.     

基于参数自适应E KF的隧道周边位移预测

采用参数自适应扩展卡尔曼滤波,建立了隧道周边位移预测模型。基于预测残差特性,评价滤波的敛散性。对模型参数进行实时修正,抑制滤波发散,保证了滤波精度。通过滤波预测值与实测值对比,判断预测模型的适用性;比较标准型与参数自适应型的预测残差,以判断何种预测方法的更优。分析结果表明：参数自适应型能有效抑制滤波发散,较为适用,预测效果较好。     

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．     

单片机应用系统中的软件抗干扰措施

在液体浓度在线测试仪的研究过程中，利用单片机系统进行数据采集和处理，采用了三种软件抗干扰措施：消除零点误差及零漂，去极值后平均值滤波法，比值滤波法．有效地消除了噪声的干扰，保证了系统在恶劣环境下稳定、精确地运行。     

基于Rao-Blackwellised粒子滤波的岩石声发射信号去噪

针对声发射数据采集过程易受随机噪声干扰,提出了Rao—Blackwellised粒子滤波的信号降噪方法。在地震波模型的基础上,建立了声发射信号的状态空间模型。由于两者在某些方面有相通性,从而把降噪问题转为在状态空间模型下的滤波问题。首先,通过对构造信号的仿真实验,验证Rao—Black—wellised粒子滤波能够用于信号滤波;其次,利用Rao—Blackwellised粒子滤波,对石灰岩声发射信号进行降噪处理,并取得较好的滤波效果,从而为处理声发射数据提供一条新途径。     

一种基于子波包和中值滤波的图像去噪方法

通过对图像的子波包变换进行阈值操作，可以较好地滤除高斯白噪声，但图像中往往还含有脉冲噪声，运用中值滤波可以有效地滤除脉冲噪声，将子波包变换和中值滤波相结合，可以有效地降低图像噪声，达到比改进的均值滤波算法更理想的效果。     

基于机器学习的轴承故障分类方法研究

针对传统轴承故障诊断方法需要人为提取故障特征及依赖专家经验的问题,提出一种端到端的轴承故障诊断方法。将归一化的振动信号转换为二维图片,对图片分别进行均值滤波、高斯滤波、中值滤波和双边滤波的降噪预处理对比,最后选定中值滤波降噪方法。在改进LeNet-5模型的基础上,通过超参数设置,对全寿命轴承数据进行分类试验,平均精度达到97%,交叉熵损失达到0.06,分类效果明显。