一种基于自适应模糊滤波的语音增强方法

在语音识别和语者识别中，通常需要先将输入的语音信号进行去噪处理，这样可使识别的正确率大大提高，通常采用基于LMS算法和RLS算法的自适应线性滤波器来进行去噪。提出了一种基于自适应模糊滤波器的语音增强方法，该模糊滤波器是一种非线性滤波器，它在语音信号的特征域空间采用参数映射的方式来滤除噪声，并能够进行自适应结构调整和参数更新。实验结果表明，采用自适应模糊滤波器来滤除噪声比线性滤波器具有更好的效果。     

多梁式桥梁检测的叠加曲率模态差变化率方法

鉴于应用曲率模态的桥梁损伤识别研究大多以一维单梁式结构为研究对象,提出利用G-M法的思想并基于薄板振动理论将多梁式结构转化为正交异性板后,类比梁弯曲理论得到该结构两正交方向曲率表达式,通过分析采用单阶曲率模态差指标进行桥梁损伤识别的不足,考虑利用多阶曲率模态变化率叠加指标进行损伤识别,最后采用有限元软件Ansys建立桥梁模型计算单位置、多位置不同损伤程度的多种工况。Matlab绘图结果表明:沿桥梁纵向叠加指标识别更为精确,对未损伤位置数据扰动更小,指标独立性高,可利用该指标进行多梁式结构的损伤定位。     

多分辨率滤波器组在自适应噪声消除中的应用

利用多分辨率滤波器组设计了自适应噪声消除新的电路结构，先将待处理信号分成两个通道，再分别利用各自通道自适应滤波器并行处理数据。由于多分辨率滤波器的应用，使得各个通道的自适应滤波器长度缩短，且并行处理，从而减小了计算复杂性，加快了运行速度。     

基于曲率模态差和小波变换的网架损伤识别

采用一种基于曲率模态差和小波变换的损伤位置识别方法,对网架结构中常见的正放四角锥网架、两向正交正放网架、两向正交斜放网架、三向网架和蜂窝型三角锥网架进行了损伤识别,以结构损伤前后的曲率模态差作为小波变换的分析信号,对其进行db3连续和离散小波变换,确定杆件损伤位置。数值分析结果表明,在仅测得一阶模态的情况下,应用曲率模态差和小波变换相结合的方法可以对网架的单个损伤位置和多个损伤位置进行有效识别。     

用于回声消除系统的自适应延时估计算法研究

为避免回声消除系统中滤波器过长导致的各种缺陷,提出一种单滤波器结构的自适应延时估计(delay estimation,DE)算法,并与现有的两种双滤波器延时估计算法S-DE、PHT-DE进行对比研究。先阐述自适应延时估计算法的原理,并对三种算法进行理论研究,然后采用高斯白噪声作为输入信号,以稀疏回声路径为实验条件,对算法进行计算机仿真。仿真结果表明,与PHT-DE相比,S-DE算法计算复杂度较低而稳定性较弱,但两种算法均为双滤波器结构,因此存在信息冗余而导致计算复杂度浪费。新算法为单滤波器结构,可有效避免双滤波器结构的信息冗余,其性能与计算复杂度均优于S-DE、PHTDE,是各种DE算法里实用性最强的算法。最后指出该算法的改进方向是进行统计学建模,为参数设置提供理论指导公式。     

自适应形态学滤波器研究

形态学滤波器是从数学形态学发展起来的一种新型非线性滤波器,由于其具有并行性与可快速实现的特点,在信号处理和图像分析领域中得到一定的应用,但形态学操作在抑制图像噪声的同时会模糊图像导致较多的细节损失,本文在现有的形态学滤波器基础上提出一种自适应的形态学滤波算法,此算法可以根据被处理图像局部特征的变化自适应选择最佳结构元进行形态学运算,通过实验和测试结果比较,其在噪声去除能力特别是局部细节保持方面都优于现有的形态学滤波器。     

基于滤波器的自适应变结构机器人控制器研究

结合自适应控制和变结构控制的优点,设计了一种基于滤波器的自适应变结构机器人控制器.在控制信号输出端加滤波器,削弱由开关不连续性引起的系统抖振.利用机器人矩阵线性特征,将各模型参数误差表示为一列向量,基于Lyapunov能量法推导变结构控制率和模型误差向量的自适应率.实现在线估计参数误差,并基于估计值进行变结构控制,削弱由模型参数不确定性引起的系统抖振.针对实际机器人轨迹跟踪控制系统进行了仿真,结果表明控制策略的有效.最后,对滤波器削弱抖振的结构进行了分析与总结.     

基于曲率模态识别桥梁结构损伤的机理分析

阐述了曲率模态参数的特性,从有限元动力响应基本原理出发,分析了曲率模态用于识别桥梁结构损伤的机理,说明了曲率模态是一类对结构局部变化有敏感性的动力学参数,对于进一步在实际工程中识别桥梁结构损伤行为具有重要的指导意义.     

结构损伤识别中的生物地理学优化算法

为将生物地理学优化(BBO)算法有效应用于结构损伤识别中,结合余弦迁移模型、自适应迁入函数和精英机制对算法进行改进。以简支梁结构为例,进行不同损伤情况下的损伤位置和损伤程度的识别。算例计算结果表明,改进后的算法在结构损伤识别中具有计算简便、收敛速度快、识别精度高、稳定性好的特点,相比于BBO性能明显提升,能够在结构损伤识别问题中加以有效地应用。     

基于静力测量数据的桥梁结构损伤定位研究

基于灰色理论的相关性分析方法将静态位移曲率置信因子SDCACi应用到大型桥梁结构的静力损伤识别中,通过该因子沿桥的横向节点、纵向节点的变化曲线实现了对桥梁结构损伤的准确定位.由识别结果可以证明:不论测量数据(用有限元仿真计算并加上了一个正态分布的随机扰动考虑测量误差)的多少,该方法对结构中的单损伤和多损伤都能进行准确的定位,因此该方法在大型结构及复杂结构的损伤识别中具有广阔的应用前景.     

串音消除系统中的自适应级联逆滤波器设计

为了简化声音重发系统中的串音消除模块结构,提出了级联形式的逆滤波器设计方案.通过分析不同通道扬声器传递函数的时频响应,提取出共用的逆滤波器用于均衡扬声器传递函数的共同部分,同时推导了级联结构的参数自适应调节算法.通过减少重复求逆计算,提高各通道逆滤波器的效率.在相同参数量情况下,级联结构的平均信道分离度比直接结构最多可以下降6dB,串音消除性能更优.计算机仿真与实际环境测试结果都表明该方案有效减少了参数,简化了滤波器结构,取得比较满意的效果.     

基于型面曲率的三角网格快速自适应细分算法

提出一种基于型面曲率的三角网格快速自适应细分算法.该算法通过建立三角网格动态空间索引结构,快速准确获取局部型面参考数据并计算型面曲率.对曲率较大区域进行细分,对较平坦区域只进行网格顶点重定位,不进行面片分裂,实现三角网格的自适应细分.实例证明该算法可提高模型的光顺性与细分效率,以相对较少的面片准确表达模型型面特征信息.     

自适应滤波器消除语音信号中混合噪声

语音信号在实际采集和传输的过程中,往往掺杂着多种噪声干扰,比较常见的是正弦窄带干扰和高斯白噪声,而一个简单的自适应滤波器往往很难同时滤除多种噪声。为了抑制混合噪声而得到真实的语音信号,在最小均方误差(LMS)自适应算法和自适应噪声抵消原理的基础上,提出了一种两级自适应滤波器方案,第Ⅰ级在传统噪声抵消系统中加入延迟单元消除正弦窄带干扰,第Ⅱ级用LMS自适应噪声抵消器消除高斯白噪声,同时,利用Simulink模块库对所设计的两级自适应滤波器进行了建模仿真。仿真结果表明:该方案滤波器可以有效地滤除包含正弦窄带干扰和高斯白噪声的混合噪声,达到提高语音质量的目的。     

秩选择非线性滤波器及其优化

目的研究由中值滤波器推广得到的一类重要的滤波器形式及其优化设计方法。方法分析加权顺序统计滤波器的优化算法,由此导出秩选择滤波器的自适应优化算法。结果模拟实验显示,导出的自适应算法能够很好收敛。结论算法可以很好地用于图像处理中的秩选择滤波器设计。     

基于分布结构的高效自动分拣控制系统设计

为了提高分拣系统的工作效率,设计了基于现场分布式结构和ProfibusDP总线模式的新型自动分拣控制系统。利用ProfibusDP总线将现场的所有控制可编程逻辑控器（PLC）联结成为一个整体,采用信息导轨作为控制系统向运动小车传递信息的物理载体,实现了系统所有信息的可实时传递。将运动小车进行分组,每组设立独立的控制器,提高了信息传输的速度。设计了高效的供件算法,实现了系统低速运行条件下的高速分拣作业。     

一种新的基于脉冲噪声点检测的自适应中值滤波算法

传统的中值滤波算法在去除脉冲噪声时会造成图像细节信息的丢失,从而使图像变得模糊,提出一种新的基于脉冲噪声点检测的自适应中值滤波算法.该算法先检测出脉冲噪声点,采用自适应窗口对噪声点进行中值滤波.仿真实验表明,与传统中值滤波相比,这种新算法很好地保留了图像的细节,提高了峰值信噪比.     

基于像素特征的路面裂缝图像自适应滤噪

分析了破损路面图像的像素点区域特征，针对不同区域提出加权邻域滤波和自适加权中值滤波算法。其权值是通过对图像中区域特征的推理得到的，所以算法中能根据图像的区域特征自适应的进行滤波。试验表明，本算法能够有效滤除噪声，并具有很好的细节保护能力。     

A new method for adaptive color image filtering

An adaptive color image filter (ACIF) is proposed in this note. Through analyzing noise corruption of color image, efficient locally adaptive filters are chosen for image enhancement. The proposed adaptive color image filter combines advantages of both nonlinear vector filters and linear filters, it attenuates noise and preserves edges and details very well. Experimental results show that the proposed filter performs better than vector median filter, directional-distance filter, directional-magnitude vector filter, adaptive nearest-neighbor filter, and a-trimmed mean filter.     

碎裂结构围岩破坏模式的模糊数学分析

引用了３０例模型试验资料，对碎裂结构围岩的破坏模式进行模糊聚类分析。同 时利用所得出的标准模型，对８个试验样本进行了破坏模式预报。证明模糊聚类分析 在碎裂结构岩体峒室围岩破坏的模式识别中有一定的实用价值，可以在围岩稳定性和 综合分析判断中应用。