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．     

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。     

图像复原技术在沥青混合料自动检测中的应用探索

陈述了图像复原技术的基础知识,推导了图像复原技术中的逆滤波、盲反卷积滤波和维纳滤波的基本模型;结合这些推导出的模型,给出了各种图像复原模型在沥青混合料自动检测技术中的应用情况;通过对比分析,得出结论:维纳滤波对于沥青混合料数字图像特征参数的提取精度的提高有着显著的效果。     

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.     

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。     

基于FFT的条纹图规则噪声滤波

影子云纹测量技术用于微电子封装基板翘曲测量中,条纹图往往受到被测基板均布芯片产生的规则噪声的影响,导致包裹相位质量较差,不能正确解包,引起较大的测量误差。针对条纹图中的规则噪声,分别采用常用的均值滤波、中值滤波和傅里叶变换滤波方法处理条纹图,傅里叶变换滤波方法能有效消除条纹图中规则背景噪声的影响,改善包裹相位图质量,提高测量精度。     

基于多模型和辅助粒子滤波的机动目标跟踪算法研究

机动目标跟踪的本质是随机动态混合系统中的状态估计问题,其难点在于每一时刻运动模式的高度不确定性.在实际问题中,系统状态往往还呈现非线性、非高斯、不完全观测的特点.文中将多模型理论和辅助粒子滤波算法相结合,提出了一种新的机动目标跟踪算法——MM APF.仿真结果表明,该算法与传统的交互多模型——扩展卡尔曼滤波算法、辅助粒子滤波算法相比,在计算量相当的情况下,具有更高的滤波精度和较好的稳定性.     

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.     

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。     

指纹图像预处理方法的研究与比较

指纹图像预处理需针对不同的噪声产生原因而采用不同的方法,先对采集到的退化图像进行Wiener滤波。然后对复原后的图像进行增强预处理．着重对主要预处理方法Gabor方法和各向异性扩散技术进行了分析对比,并就这些方法中的参数选择进行了对比研究．     

基于小波脊的自适应傅里叶变换包裹相位滤波技术

应用小波变换法提取变形条纹小波脊的相位信息并获得全场包裹相位,并采用窗口傅立叶变换对包裹相位图进行滤波。在滤波过程中,通过调节小波脊参数来调整滤波窗口的大小,使窗口大小与变形条纹频率相匹配,从而提高包裹相位图滤波的效率和质量,获得较高质量的包裹相位图。实验结果表明:本方法有效提高了条纹图解包质量和效率,获得了较高的测量精度。     

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。     

基于推广卡尔曼滤波的无源定位系统仿真

在现代电子战、信息战环境中,由于利用目标辐射电磁信息的无源探测定位系统具有自身隐蔽和探测距离远等优点,因此它具有重要的应用价值,并已成为当今非线性跟踪与估计研究领域的热点问题.针对无源定位中状态空间模型非线性和程度较高所引起的滤波发散问题,分析总结了推广卡尔曼滤波(EKF)次优递推滤波过程,最后给出滤波方程及仿真结果.     

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.     

大跨度预应力砼连续刚构桥施工误差调整的Kalman滤波法

笔者在文中主要探讨了Ｋａｌｍａｎ滤波法在大跨度预应力砼连续刚构桥施工控制中的应用,通过重庆黄花园嘉陵江大桥的具体应用实践,来说明Ｋａｌｍａｎ滤波法能较好地应用于此类桥梁的施工控制中。     

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。     

最小二乘递推算法和Kalman滤波算法

就一般加权、最优加权和指数加权三种情形分别介绍了最小二乘递推（RLS）算法和Kalman滤波算法，且首次将状态向量的概念扩展到了状态矩阵的概念，这将使我们在某些应用中能采用比以前规模小得多的模型而丝毫不会因此带来任何误差，最后，我们还指出了RLS算法和Kalman滤波算法所存在的一些问题。     

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。