基于Hartley调制函数的线性连续系统参数模型辨识

借助于Hartley变换及Hartley调制函数微分性质,建立了参数模型直接估计的最小二乘算法.通过数字仿真分别辨识了一个二阶系统和四阶系统,研究了频率指数m和调制函数阶次n对辨识精度的影响.辨识结果表明:该方法简单实用,对噪声具有较强的抑制能力.     

基于小波卡尔曼滤波的加速度计降噪方法

针对GF-INS中加速度计降噪的实际问题,提出了一种非零均值观测噪声小波卡尔曼滤波算法.在非标准观测噪声条件下,利用滑动数据窗内的小波变换实时在线估计出观测噪声的方差和均值,作为标准卡尔曼滤波的修正信息,从而实现了标准卡尔曼滤波算法的扩展.实验结果表明,在观测噪声为非标准噪声且统计规律未知的条件下,该自适应降噪方法能获得较好的滤波效果,加速度计信号的噪声方差强度减少了3个数量级.     

纯方位目标运动分析的无偏最小二乘估计算法研究

纯方位目标运动分析中的最小二乘估计算法往往存在有偏问题,而卡尔曼滤波算法或辅助变量法又存在滤波初值问题,选取不当容易发散.为此提出了一种新的无偏最小二乘估计算法,它通过将状态变量扩维,利用求解矩阵对最小特征值所对应的特征向量的方法,求取目标的运动参数.仿真表明,ULSE算法能够渐进地逼近方差下限CRLB,并且其滤波精度有所增加.     

基于模糊神经网络的员工晋升辅助决策系统

为定量地分析企业员工晋升决策过程的影响因素，用基于实例的模糊神经网络方法，通过划分非模糊化和模糊化输入变量。改进了Takagi-Sugeno模糊模型．用包含求和、求积和求极小运算节点的扩展的pi-sigma神经网络学习算法确定结论参数和前提参数。自适应地从员工数据库中归纳出模糊逻辑关系，建立企业晋升决策的辅助系统．经算例验证准确率达75％以上．     

基于DFT的非采样间隔信道OFDM系统信道估计

提出了一种改进的基于DFT的系统信道估计方法．该方法充分考虑了非采样间隔信道的冲激响应能量泄漏问题．通过计算能量增长率选择保留路径,实现了基于DFT的非采样间隔信道OFDM系统信道估计．仂真结果表明,改进算法的均方误差（MSE）及误码率（SER）介于传统的LS估计及MMSE估计之间．在信噪比为15dB时,改进算法的MSE相对LS估计有3．5dB的改善．     

基于窗函数的自相似性时变Hurst指数估计方法研究

基于描述数据自相似特性的全局性Hurst指数无法用于信号的局部自相似特性的实时分析,突破固定Hurst指数估计的传统方法,引入滑动窗函数对分形高斯噪声(FGN)仿真时间序列进行估计和研究,并对估计算法的有效性进行了验证和分析.     

基于T-S模糊模型的非线性系统辨识

研究了非线性多变量系统的T-S模糊辨识问题．提出一种利用测得的输入输出数据来计算非线性动态模糊模型的方法．使用模糊聚类简化了T-S模糊规则及前提参数的生成，采用加权最小二乘算法得出结论参数．将该辨识器用于一类非线性系统的模糊辨识，并与模糊神经网络的辨识结果进行了比较，验证了所提方法的有效性．     

混合高斯自回归模型参数估计方法之LS-EM

混合高斯自回归模型对有色非高斯数据的概率密度和功率谱密度进行有效的拟合，而LS—EM算法则可解决这一模型的参数估计问题．描述了混合高斯自回归模型及其参数估计问题之后，导出了具体的LS-EM算法，并给出了一组仿真实例．这是一种参数耦合估计算法，首先基于传统的最小二乘技术得到功率谱密度参数粗估计，进行预白，然后应用EM迭代得到白激励的概率密度估计，并基于此构建一加权函数，以此权函数改进最小二乘算法，进而得到模型参数的精估计．     

推广的Class K估计及其当截断分布已知时的大样本性质

本文提出 Ｔｕｒｎｂｕｌｌ型双侧截断数据线性回归参数的 ＣｌａｓｓＫ估计．并证明当截断变量的分布（简称为截断分布）已知时,该估计具有强相容性及渐近正态性     

单线圈检测器速度估计的贝叶斯网络模型

实时精确的车流速度对于交通管理系统来说是至关重要的. 然而,最普遍的单线圈检测器却不能输出速度参数. 本文提出了一种新的单线圈检测器速度估计的贝叶斯网络方法. 在分析流量及时间占有率与速度之间的因果关系基础上,通过单线圈检测输出采样间隔内的流量和时间占用率数据,建立了速度估计的贝叶斯网络模型,采用高斯混合分布函数和EM算法进行模型表达及参数训练. 通过北京快速路实地数据对算法进行了验证,结果表明算法不同采样间隔、不同车道及不同交通状态下均具有较强的鲁棒性,与传统算法相比平均绝对误差减少2 km／h左右. 这一方法可以应用于交通管理系统速度的估计.     

基于改进小波变换方法的混沌信号去噪研究

针对混沌信号和噪声频谱互相重叠,传统方法难以实现有效滤波这一问题,提出一种改进的小波去噪方法.该方法采用参数加权法构造信号,将小波分解系数进行阈值处理,通过循环迭代,利用序列中包含的有效信息,将有用信号提取出来.仿真结果表明,利用改进小波变换去噪方法改善了混沌时间序列的预测结果,证明了该方法的有效性.     

基于小波分析的车轮六分力信号的去噪研究

介绍了利用小波分析去噪的原理,分析了小波变换模极大值法、小波系数尺度相关法和阈值法3种信号处理方法的特点,详述了利用阈值法处理信号时选择小波基、确定分解层、阈值处理和信号重构的方法。利用Matlab的小波分析工具箱对车轮纵向力信号进行去噪分析应用,结果表明:小波分析能很好的区分信号里的突变信号与多余的噪声,通过小波重构得到去噪后的车轮分向力突变的信号。本设计具有一定的应用价值。     

基于小波变换在图像去噪中应用

基于噪声是影响图像质量的重要因素.噪声的存在导致图像的某些特征细节不能被辨识,图像信噪比下降.本文将小波阈值去噪与维纳滤波结合起来,在小波域进行维纳滤波.设计了双小波基维纳滤波器,采用两路小波变换,对静态图像和动态影像进行去噪实验,结果表明改进的小波域去噪方法相比其他方法能够获得较好的视觉效果和较高的信噪比.     

一种基于稀疏表示的交通图像去噪算法

将图像稀疏表示方法引入到交通图像处理中,实现了一种基于K-SVD的正交匹配追踪的交通图像去噪算法.该算法通过奇异值分解,DCT字典进行自适应更新,形成更能表示图像结构的超完备字典.实验结果表明,相对于传统图像增强方法(中值滤波、均值滤波、基于小波滤波)和基于DCT冗余字典的稀疏表示图像增强方法,该算法能更有效地去除交通图像噪声,得到更高的峰值信噪比.     

GPS动态实测数据的小波降噪

介绍了小波变换理论,阐述了小波降噪原理、算法及3种噪声处理方法,概括描述了4种阈值规则的选取方法,以及在选用不同的小波基函数和分解层数对降噪效果的影响。在假设噪声为高斯白噪声的前提下,根据小波分解和重构法,对含噪信号进行降噪处理,并对GPS接收机得到的实测信号进行分析和效果比对。     

车辆传动系统变参小波流形融合故障诊断方法

应用流形学习方法非线性融合信号在不同小波参数下中央尺度对应的小波包络,研究了强背景噪声下车辆传动系统振动信号故障瞬态脉冲包络的有效提取问题,并与传统信号时频分解方法进行了对比研究;采用不同小波参数对振动信号进行连续小波变换,提取了每组参数下中央尺度上的小波包络;采用基尼指数选择若干包含故障瞬态脉冲信息的小波包络,构造了高维小波包络矩阵;采用局部切空间排列算法对高维小波包络进行流形融合,获得了反映故障瞬态脉冲包络本质结构的小波包络流形;为了验证所提方法的有效性和优越性,采用不同方法对轨道车辆轮对轴承和汽车变速齿轮箱的故障振动信号进行了对比分析。研究结果表明:在分析轴承外圈故障信号时,所提方法基尼指数比传统信号时频分解方法提高27.32%以上;在分析齿轮磨损故障信号时,所提方法基尼指数比传统信号时频分解方法提高26.74%以上。可见,所提方法通过综合具有不同形态的变参小波包络,可以在无需优化小波参数情况下,对车辆传动系统中的不同关键部件故障振动信号具有较好的自适应性,提取的故障脉冲包络中的带内噪声少,故障脉冲特性明显,容易识别其频谱中的故障特征频率,是检测车辆传动系统故障的一种有效方法。      

An Improved Singularity Computing Algorithm Based on Wavelet Transform Modulus Maxima Method

IntroductionA recent finding is that noise signal may con-tain hidden information.Such information promis-es to be of application value(forecasting suddencardiac death in patients,or analyzing financialmarkets fluctuation,or predicting the properties ofelectric devices).We must use some approachesfor extracting such hidden information from noise.Conventional approaches include analysis ofmeans,standard deviations and other features ofhistograms,along with classical power spectrumanalysis.Thos…     

Hardware architecture design of block-matching and 3D-filtering denoising algorithm

Block-matching and 3D-filtering(BM3D) is a state of the art denoising algorithm for image/video,which takes full advantages of the spatial correlation and the temporal correlation of the video. The algorithm performance comes at the price of more similar blocks finding and filtering which bring high computation and memory access. Area, memory bandwidth and computation are the major bottlenecks to design a feasible architecture because of large frame size and search range. In this paper, we introduce a novel structure to increase data reuse rate and reduce the internal static-random-access-memory(SRAM) memory. Our target is to design a phase alternating line(PAL) or real-time processing chip of BM3 D. We propose an application specific integrated circuit(ASIC) architecture of BM3 D for a 720 × 576 BT656 PAL format. The feature of the chip is with 100 MHz system frequency and a 166-MHz 32-bit double data rate(DDR). When noise is σ = 25, we successfully realize real-time denoising and achieve about 10 d B peak signal to noise ratio(PSNR) advance just by one iteration of the BM3 D algorithm.     

基于小波和逻辑法的多目标跟踪数据处理

智能交通系统(ITS),常常要采用传感器对交通目标进行实时定位监控,但被跟踪目标的不确定性以及原始数据通常存在大量噪声的干扰,这对数据融合的精度产生很大的影响.针对这一问题,采用小波变换多尺度分解与重构结合阈值消噪的方法对原始数据进行降噪处理,它能很好的保持原始信号的瞬变特征,并对处理后的数据采用逻辑法进行目标航迹起始...