自适应卡尔曼滤波器在机器人控制中的应用

机器人控制系统在实际工作中不可避免地要受到随机噪声的影响,当噪声的统计特性已知时,可以考虑采用常规Kalman滤波以抑制随机噪声对控制性能的影响;但当噪声的统计特性不完全已知时,常规Kalman滤波的滤波性能会下降甚至会引起发散。根据机器人的动态特性,设计了一个自适应Kalman滤波器,并对该滤波器应用于机器人控制系统进行了仿真实验研究。仿真结果表明,所设计的滤波器能够较好地抑制方差和均值未知的测量噪声对机器人控制系统的影响,控制系统的动态性能得到了较大的改善。     

核电子学中数字滤波器的噪声指数分析

为研究数字谱仪的噪声性能,提出并分析了数字滤波器的噪声指数.采用解析推导和数值仿真的方法,研究噪声指数与模拟前端成形特性、模数转换器采样频率以及数字滤波器参数的关系,计算了数字梯形滤波的噪声指数.研究表明,高采样频率和高阶反混叠滤波器有助于提高系统信噪比;阶跃噪声对采样频率不敏感,而δ噪声则需要较高的采样频率才能获得较好的指标.该研究为数字滤波器的噪声性能分析提供了理论依据.     

基于遗传算法的自适应滤波器对白噪声的抑制

信号在传输过程中经常受到白噪声的干扰,由于白噪声频谱分布在整个实数域,常用的滤波器很难将其滤除.讲述了用自适应滤波器和均值滤波对白噪声进行抑制的方法.通过遗传算法对自适应滤波器的进行优化,用均值滤波的方法对自适应滤波器的滤波结果进行进一步滤波,仿真结果表明遗传算法的自适应滤波器能对白噪声进行有效的抑制.     

基于模糊融合技术的图像恢复方法研究

研究了利用模糊融合技术对白高斯噪声图像进行恢复的方法。分别用均值滤波器和自适应维纳滤波器对噪声图像进行滤波，然后用Sobel算子和形态学中的膨胀操作提取滤波图像的边沿，把所提边沿部分的均值滤波图像和自适应维纳滤波图像利用模糊融合技术进行融合，得到融合图像。理论分析和仿真实验证明本文所提算法得到的恢复图像较清晰。     

鲁棒的模糊C均值和点云双边滤波去噪

提出了一种将模糊C均值(FCM)聚类算法与双边滤波方法结合进行三维点云数据的去噪算法.该算法首先用模糊C均值聚类算法对大尺度噪声进行去除,并对小尺度噪声进行一定程度的光顺;然后用点云双边滤波器对小尺度噪声进行光顺.该算法将噪声分成大尺度和小尺度分步处理,不需迭代计算,提高了计算效率,也避免了光顺过程中产生过光顺问题.实验结果表明,本文方法可以在较好地保留尖锐特征的同时,有效地去除噪声.     

无人机组合导航系统的自适应算法研究

为了缩短捷联惯导系统的初始对准时间并提高对准精度,分别设计了常规卡尔曼滤波器和自适应卡尔曼滤波器用于精对准。在系统噪声统计特性未知时,自适应卡尔曼滤波算法利用滤波残差的均值和方差,不断对卡尔曼滤波的状态噪声方差阵和测量噪声方差阵进行实时修正,从而提高滤波器对模型不确定性和噪声变化的适应能力和鲁棒性。仿真结果表明,使用自适应UKF算法与常规的UKF算法相比,可以获得更优的对准精度和快速性。     

基于峰度系数方差的加权自适应引导滤波

针对传统局部窗口方差提取有噪图像边缘困难的问题，本文介绍了峰度系数方差准确感知有噪图像边缘，并基于此提出一种加权自适应引导滤波器.自适应调节引导滤波中固定正则化系数，解决边缘模糊、边缘光晕的问题；基于像素的多邻域窗口边缘权重，实现聚合加权滤波，进一步抑制边缘模糊.实验结果表明:本文方法在不同噪声级别下，PSNR、SSIM均值提升率分别大于65%、78%；滤波结果图像在噪声平滑和边缘保持两方面均有更好性能.      

一种基于区域信息的图像高斯噪声滤除方法

提出了一种滤除加性脉冲噪声的模糊加权平均滤波器，其加权系数是一个携带了原图像信息的隶属度函数，同时该滤波器还根据图像区域特性差异采用了不同的滤波方法．新的滤波器优点是简单快速，和neuro-fuzzy滤波器相比又无需训练学习时间．实验表明该方法滤波效果优于传统的滤波器和其他模糊滤波器．     

一种新型的权值裁剪模糊中值滤波去噪算法

前人的基础上,提出了权值裁剪模糊中值滤波器．该文算法不仅考虑了噪声的检测,还考虑了中心像素周围也有可能存在噪声的情形,并对这些噪声点的权值进行了裁剪．实验表明,该算法比已有文献中的模糊加权均值滤波器以及标准的中值滤波在噪声消除和边缘细节保留方面都具有更好的性能。     

基于模糊自适应卡尔曼滤波的SLAM算法

针对同步定位与地图创建（SLAM）问题中难以建立准确的先验噪声模型的问题,提出一种改进的模糊自适应卡尔曼滤波算法.该算法通过在线监测新息的变化,利用模糊逻辑对系统噪声和观测噪声的权重进行实时调整,进而改变系统对观测信息的信赖和利用程度,使滤波器最终趋于稳定.为了保证系统的实时性,提出一种直接将输入和输出进行模糊隶属函数匹配的方法代替模糊推理.将新的滤波算法用于SLAM仿真实验,结果表明该算法能根据噪声变化进行快速调整,滤波精度较高,相比标准EKF对定位和构图精度提升了50%以上.     

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。     

自适应滤波器仿真设计

自适应滤波器能够在没有任何关于信号和噪声的先知的条件下,达到最优滤波的目的。根据自适应滤波的原理,该文的自适应算法主要分析了易于实现的最小均方差算法。为了满足自适应滤波的实时性要求,文章论述了基于数字信号处理器的自适应滤波器系统的设计。仿真结果表明,自适应滤波器滤波效果优越。     

基于量子粒子群优化的数字冲击滤波器自动设计

为了提高数字冲击滤波器设计的效率,提出了一种基于QPSO算法的优化设计方法.首先根据EBPSK通信系统中数字冲击滤波器的特殊滤波机理,在考虑有限字长效应的情况下对数字冲击滤波器进行建模,然后设计出合理的优化变量、目标函数和约束条件,并利用QPSO算法的全局搜索能力和惩罚函数法的约束处理机制设计数字冲击滤波器.仿真结果表明:种群适应度值能够逐步达到收敛,从而保证了寻优结果的最优性;设计得到的滤波器幅频响应在中心频率处呈现出极窄的陷波-选频特性,并可将EBPSK调制信号的微弱相位跳变转化为明显的幅度冲击,有利于解调.与已有的手调滤波器相比,该设计方法快速可靠,可节约0.3～0.5 dB的信噪比增益.     

荧光造影图像序列的噪声滤波

通过对视网膜血流荧光造影图像分析, 将自适应加权 平均方法与顺序统计滤波器相结合, 构造了扩展自适应加权平均（EAWA）滤波器. EAWA滤 波器是一个灵活的滤波器模型, 它通过设计关键像素和权值分布函数, 以达到特定滤波效 果. 在此模型基础上, 针对荧光造影图像, 建立了高亮度保持（HIP）滤波器. 实验结果 表明, HIP滤波器不仅可以有效地滤波, 又可以保持高亮度点的亮度不被退化.     

一种新的基于SVC和MIVP识别图像脉冲噪声的研究

利用基于统计理论的数字图像脉冲噪声统计量识别法MIVP法,结合SVC的图像脉冲噪声自适应滤波器,提出一种检测数字图像中脉冲噪声的新方法．实验表明,在不增加时间复杂性的条件下,这一方法的滤波效果比原先的SVC滤波器有明显的改善．     

一种基于CIC和FIR的低功耗数字滤波器设计

针对地震信号采集系统中的滤波器设计问题,提出一种基于CIC滤波器和FIR滤波器的低功耗数字滤波解决方案.系统由四级前端CIC滤波器、三级前端FIR滤波器和一级离线均衡FIR滤波器构成,以满足地震信号采集系统和地质勘探的需求.对各级滤波器和整个系统的幅频特性和相频特性进行了研究,并通过仿真完成性能验证,结果显示此低功耗数字滤波系统的性能完全能够满足实际需求;将此低功耗数字滤波系统与当前业界的片上数字滤波解决方案进行对比,证明了此低功耗数字滤波系统能够大幅减少总运算量和前端功耗运算量.     

离散余弦列率滤波器的设计及应用

为在信号滤波领域发挥离散余弦变换（ＤＣＴ）潜在的优良特性,提出了离散余弦列率滤波的时域卷积算法,引入一种新型的线性相位数字滤波器－离散余弦率滤波器（ＤＣＳＦ）导出了任意长度一维和二维ＤＣＳＦ的设计公式,讨论了这种滤波器在广义标量维纳滤波和倍频程于带滤波中的应用,实验结果表明,ＤＣＳＦ可实现无形波失真的良好滤波效果,ＤＣＳＦ滤波算法简单,其计算量（乘法和加法）仅为采用快速ＤＣＴ（ＦＣＴ）的算法的１／     

微机械阵列滤波传声器的动态特性

对近年来硅微机械加工技术（MEMS）工艺研制的几种微传声器进行了论述，对其优缺点进行分析和研究表明：这些传统的传声器主要起声电转换的作用，对噪声信号的滤波处理是由专用滤波电路完成，或者用数字滤波进行处理，为此提出了一种硅微阵列滤波器传声器，在转换信号的同时实现滤波。讨论了阴尼和硅簧片根数对动态特性的影响，并由此得出：阻尼的增加会降低传声器的灵敏度，簧片根数的增加可以改善灵敏度曲线。而且在获取噪声信号的同时能够实现滤波。     

模糊大脑情感学习的自适应噪声抵消方法

提出一种以模糊大脑情感学习(fuzzy brain emotional learning, FBEL)模型作为自适应噪声抵消器的噪声抵消方法,应用于信号处理问题。该方法通过FBEL模拟经非线性通道传输后的噪声信号,将噪声信号从含噪信号中过滤掉,达到消噪的目的;根据自适应学习算法,利用奖励信号和梯度下降法对FBEL模型的权重及参数进行在线更新,以适应噪声的变化。选取均方根误差和计算时间2个性能指标,采用自适应噪声抵消方法在不同网络中进行仿真比较,结果表明,应用该方法可以获得更好的滤波性能。     

零相位数字滤波器

针对通常情况下滤波器引起的相移问题,概述零相位滤波的重要意义。提出了将输出信号序列反转后通过滤波器,然后将所得结果逆转后再次通过滤波器的ＲＲＦ滤波方法。还提出通过时间反转法直接构造零相位数字滤波器方法。通过仿直实验对零相位数字滤波方法给予验证。指出零相位数字滤波器的设计方法。使数字信号处理中滤波器引起的相位失真问题得到很好的解决。