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。     

一种基于 Curvelet 变换的地震数据去噪方法和应用

如何去除噪声且不损失有效信号是地震数据处理中的一个重难点。实验将一种Curvelet自适应阈值去噪法应用到地震数据处理中,Curvelet变换系数由自适应阈值约束,经阈值函数映射得到估计系数,最后对所得的估计系数进行逆变换,实现地震数据去噪,有效提高地震数据信噪比。模型和实际数据处理结果表明,Curvelet自适应阈值去噪法较好地压制了噪声的同时保护有效信号,克服了F-X域滤波产生新噪声的缺陷,取得了较好去噪效果。     

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．     

图像椒盐噪声滤波的自适应开关插值算法

针对图像中椒盐噪声的特点,利用牛顿插值,提出了一种白适应开关插值滤波方法．结合极大极小值椒盐噪声检测算法和自适应窗口大小方法标识可能的噪声点,然后用迭代图像插值估计方法,利用与当前噪声点近邻的非噪声点或已修复的噪声点消除当前噪声点．对噪声密度为10％-90％的测试图像的仿真结果表明,该算法能在有效抑制噪声的同时较好地保持图像的细节信息．     

基于快速控制原型的电动助力转向系统控制研究

阐述了车辆电动助力转向系统(EPS)的结构与工作原理.研究了EPS系统在路面冲击下的稳定性能及控制方法,对助力电机输出电流施行模糊PID闭环反馈控制,并采用幅频复合滤波对控制信号进行滤波处理,从而进一步提高了控制效果.通过在快速控制原型平台上进行的硬件在环实时仿真表明,该方法明显改善了EPS系统的控制性能.     

电控系统转速计算对燃烧循环变动的影响研究

在电控单缸柴油机上进行了燃烧循环变动试验研究,分析试验结果得知,单缸柴油机循环间喷油持续期存在变动,主要原因是电控系统瞬时转速的波动导致喷油驱动信号变动。通过分析现有电控系统转速计算方法存在的不足,提出两种采用循环间平均转速代替两齿间瞬时转速来计算喷油持续期的方法,一种是优化转速滤波因子β并确定其最优值,另一种是曲轴缺齿位置(缺齿后为排气上止点)计数来计算转速。经验证,提出的方法可以精确计算循环平均转速,使各个循环的喷油持续期趋于稳定,有效地降低燃烧循环变动。     

基于神经网络技术的斜拉桥损伤分步识别方法

结合神经网络技术进行了斜拉桥损伤分步识别的系统性研究,提出了具体的斜拉桥损伤分步识别过程,给出了每一识别步骤中适当的损伤识别参数.可实现斜拉桥主要构件即拉索和主梁中损伤的有效识别.采用概率神经网络确定损伤构件的类型,采用径向基函数(RBF)网络实现损伤的定位定量分析.针对润扬大桥斜拉桥的损伤模拟分析表明:将测试数据进行平均计算可以大大降低噪声对于概率神经网络识别结果的影响;噪声水平对2个径向基函数网络的损伤位置和损伤程度的识别能力方面的影响较小.采用不同的神经网络分阶段实现大跨斜拉桥的损伤识别,不仅提高了损伤识别的效率和准确性,而且增强了损伤识别方法在实际结构中应用的可行性.     

基于加权引导滤波分层的轨道图像细节增强算法

针对轨道表面缺陷图像整体对比度低,细节模糊,轨道缺陷又较为细小,难以识别等问题,基于加权引导滤波具有较好的保持边缘能力,能避免增强后图像产生"光晕"及"伪边缘"的特性,研究了基于加权引导滤波分层并结合自适应直方图均衡和锐化滤波的轨道表面缺陷图像增强方法.有别于传统图像增强方法,该方法对原始图像进行滤波分层,分别处理基础图像和细节图像,更加突出细节信息,通过在引导滤波中引入边缘检测算子最大程度的保留图像边缘信息,针对结果图像亮度不均问题通过AHE算法和拉普拉斯锐化滤波加以克服.仿真实验结果表明:新方法较对比算法图像梯度平均提升43.37%,清晰度平均提升46.84%,有效提高了图像对比度,增强了细节信息.      

分布式多通道主动隔振控制算法研究

在主动隔振的工程实际中,有效的多通道控制算法是采用多个次级力源和误差传感器来提升隔振效果的前提和基础。针对各通道的耦合和运算量的增大采用分布式多通道自适应(DMFxLMS)算法,推导了其运算过程并给出收敛条件;基于NI PXI控制器搭载Real-Time操作系统构建了主动控制实验平台,开展了分布式多通道算法实验研究,通过改变收敛步长和滤波器阶数分析了主动控制效果,验证了算法的有效性。     

交互多模粒子滤波多特征自适应融合的船舶视觉跟踪

近年来,水上交通运输的蓬勃发展对高性能的船舶视觉跟踪方法提出越来越高的要求。为实现不同环境下船舶的有效跟踪,采用颜色特征和纹理特征进行船舶特征提取。针对船舶运动的随机性,本文在布朗运动的基础上构建船舶运动模型,通过颜色特征和纹理特征构建船舶观测模型。最终,本文成功实现了一种交互多模粒子滤波多特征自适应融合的船舶视觉跟踪方法,满足水上交通管理的应用需求。