基于遗传算法的可进化模拟滤波器的实现

以遗传算法和可编程模拟器件ispPAC80为评估手段和载体，实现了可进化的模拟滤波器的设计，将遗传算法和可编程模拟器件相结合，可在无须改动硬件的情况下。实现转折频率和阻带衰减等滤波参数的变换(即可进化性)，其性能达到甚至超过经典的同阶滤波器。     

自适应卡尔曼滤波器渐消因子选取方法研究

分析了通过改变噪声和初始条件抑制Kalman滤波发散的方法,指出了造成Kalman滤波发散的原因和控制Kalman滤波发散的机理。推导了衰减记忆滤波方程并研究了衰减记忆滤波噪声阵和滤波初值的选取条件,分析了衰减记忆滤波条件下量测噪声阵遗忘因子权重变化的物理意义。给出了衰减记忆滤波不发散的自适应遗忘因子的新算法,仿真结果证明了所述方法的有效性。     

两传感器按对角阵加权信息融合稳态Kalman滤波器

应用现代时间序列分析方法,在按对角阵加权线性最小方差最优信息融合准则下,基于Riccati方程,提出两传感器信息融合稳态最优Kalman滤波器.与按矩阵加权最优融合.Kalman滤波器相比,可减少计算负担,与单传感器情形相比,提高了滤波精度.一个仿真例子说明其有效性.     

基于过滤器钩子驱动的数据包过滤研究与实现

在对Windows2000／XP操作系统下网络过滤器钩子驱动分析基础上，提出了一种在Windows2000／XP操作系统下网络数据包拦截技术．该技术巧妙地将过滤器钩子挂接到系统默认的IP过滤器驱动上，实现数据包过滤，其主要依据是利用ipfiltdrv．sys所提供的功能来拦截网络数据包．     

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Matlab的数字FIR滤波器设计

介绍了有限冲击响应数字滤波器的设计和利用窗函数设计FIR滤波器的方法，以及运用Matlab语言实现低通FIR滤波器的设计。     

基于"新息"修正的舰船导航信息预处理研究

为了克服舰船导航中Kalman滤波器因野值引起的发散，从“新息”入手，利用“新息’’判断野值，通过指数加权的方法找到野值点的新“新息”代替原来的“新息”，达到剔除野值的目的，在舰船组合导航仿真中证明了这种方法是有效的。     

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.     

小型微带带通滤波器的设计

利用多条微带线间的耦合增加滤波器内部的耦合度,提出一种小型窄带带通滤波器的设计;从微带线的等效分布电感电容出发,结合模拟和试验结果以及滤波器结构参数对滤波特性的影响,提出该滤波器的等效LC电路模型以及计算中心工作频率的经验公式.数值模拟和试验结果验证了该设计思想.     

An extended nonlinear state predictor for a class of nonlinear time delay systems

An extended nonlinear state predictor (ENSP) for a class of nonlinear systems with input time delay is proposed. Based on the extended Kalman filter (EKF), the ENSP first estimates the current states according to the previous estimations and estimation errors, next calculates the future state values via the system model, and then adjusts the values based on the current errors. After a state predictive algorithm for a class of linear systems is presented, it is extended to a class of nonlinear time delay systems and the detailed ENSP algorithm is further proposed. Finally, computer simulations with the nonlinear example are presented, which demonstrates that the proposed ENSP can effectively and accurately predict the future states for a class of nonlinear time-delay systems no matter whether the state variables change quickly or slowly.