变遗忘因子相关函数自适应滤波算法

相关函数递推最小二乘(CRLS)算法在回波消除中双方对讲情况下是有效的,但其计算复杂度较高。把相关函数最小二乘准则中的遗忘因子视为时变的遗忘因子,应用最速下降法使当前时刻的方向矢量正交于前一时刻的方向矢量,从而获得时变的遗忘因子的表达式,得到一种新的相关函数自适应滤波算法。该算法的计算复杂度比相关函数递推最小二乘算法的要低。计算机数值仿真结果表明,新算法的收敛性能和相关函数递推最小二乘算法的收敛性能相当。     

基于高通滤波和顺序滤波的小目标检测

针对红外图像中弱小目标的检测问题,比较了几种高通模板的效果与性能,提出了一种基于高通和顺序滤波相结合的小目标检测方法。该方法是在采用高通滤波来抑制背景的基础上,利用噪声图像直方图呈高斯分布的特性,用门限判决对图像进行预检测。然后用顺序滤波去虚警点从而得到目标点。实验结果表明,在信噪比SNR>2时该方法能有效地检测出图像中的小目标。     

FMT系统中的滤波器组设计

研究了新型多载波传输技术——滤波多音频(FMT)的滤波器组调制技术，通过滤波器的多相分解得到FMT系统的高效实现方法；对滤波器组中原型滤波器提出了主要性能指标和设计方法，分析了在无线信道中利用该设计方法设计出的原型滤波器应用于FMT仃系统的性能．     

基于小波变换的弹射加速度滤波分析

根据小波分解与重构理论，对弹射加速度信号进行多尺度的小波变换，即用不同中心频率的带通滤波器对信号滤波，把主要反映噪声频率的那些尺度的小波变换去掉，再把剩余各尺度的小波变换结合起来，作小波重构变换，从而得到较好地抑制了噪声的信号。     

程控状态变量RC有源滤波器的优化综合技术

介绍了基于Butterworth传递函数的二阶状态变量RC有源滤波器的优化综合技术,进而给出了一种由单片机参与的能自动跟踪输入信号频率、选择合适滤波器截止频率的程控滤波系统实例.其特点是实现电路简洁,网络参数易确定,调试方便,截止频率解析式明确,且有较好的精度,其电路和设计方法在数据采集和工程测试等领域有较好的应用参考价值.     

GPS/推位组合导航系统测试模拟器的设计

提出了一种GPS／推位组合导航系统测试模拟器的设计方案。针对GPS／推位组合模式的工作特点，利用面向对象技术进行模块分解，设计出可以为相关组合导航系统的验证提供数据源，测试滤波算法，应用性较强、具有可扩展性的测试模拟器。     

基于Delta算子的QR分解LMS算法

针对基于Delta算子的自适应滤波问题,提出了Delta算子描述的QR分解LMS(Delta-QR-LMS)算法。首先给出后向Delta算子模型的另一种表示形式,并利用该变换公式推导出Delta-QR-LMS算法的具体迭代步骤。通过仿真算例表明,Delta-QR-LMS算法比传统的LMS算法具有更好的滤波性能和更快的收敛速度。     

基于模糊神经网络的自适应滤波方法仿真研究

提出了一种模糊自适应卡尔曼滤波算法。该算法基于模糊规则，根据新息相关性，自适应调整测量噪声方差R，有效的解决了噪声的统计特性与实际不符时，滤波器发散的现象。同时，利用Elman网络作为误差估计器，补偿模糊自适应卡尔曼滤波器的估计误差。仿真结果表明，两种方法结合，可以有效地防止滤波器发散，缩小实际的滤波误差，提高滤波精度，实现滤波器参数的在线改进。     

基于LMI的多传感器H∞融合滤波器设计

在实际多传感器数据融合系统中,往往过程噪声及测量噪声统计特性未知,但能量有限。此时一些在已知精确系统模型与噪声统计特性情况下保持优良融合性能的方法,不仅无法保持良好性能,甚至会出现崩溃情况。H∞融合滤波方法可以有效地解决此类多传感器融合系统的滤波问题,但存在求解困难问题。基于LMI给出并证明了H∞融合滤波器的解,给出了数值仿真实例。结果表明提出的方法可以解决过程噪声及测量噪声统计特性未知,但能量有限情况下的多传感器数据融合问题。     

一种基于邻域信息的椒盐噪声滤波算法

中值滤波是最早提出的一种有效抑制椒盐噪声的滤波算法，但其最大的缺点是模糊了细节部分．提出了一种改进的中值滤波算法，根据待测点与相邻像素点之间灰度值的相似性来区分噪声点与图像点，对噪声点应用中值滤波，而对图像点保留其灰度值不变，该算法在有效抑制椒盐噪声的同时能很好地保护细节．