模糊滤技术在转速信息处理中的应用

信息处理技术是实现车辆起步的关键。对于转速脉冲信号，因包含高速过零脉冲信号，故其滤波技术十分困难。为此，引入人工智能推理方法，利用模糊逻辑技术和专家经验分别为车辆发动机和变速箱中间轴转速信号设计了模糊自适应滤波器，并在ＡＭＴ上进行了试验。     

用PSCF设计自适应带通滤波器

为了解决信号处理和测量中信号为慢时变雎衰以和噪声干扰较大的难题，设计了一种自适应带通滤波器、该滤波器以可编程开关电容滤波器和锁相环为核心，其显著的特点是ＡＤＢＦ的滤波频率可以自适应地跟踪输入信号的频率，而且它的Ｑ值和中心频率可以独立编程。     

基于DSP的自适应滤波器设计

在数字信号处理过程中,常常要处理一些无法预知的信号、噪声或时变信号,采用具有固定滤波系数的数字滤波器无法实现最优滤波．讨论了在定点DSP芯片上实现自适应数字滤波器设计方法．并在C54系列DSK上进行了验证,表明其在跟踪信号和噪声变化上达到了预期处理的效果．     

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．     

基于STFRFT的脉冲干扰抑制方法研究

为了解决航空无线电导航服务频段附近的脉冲干扰影响接收机工作的问题,并进一步提高GNSS系统的抗干扰能力,提出了基于STFRFT(short time fractional Fourier transform)的脉冲干扰抑制方法。首先确定接收信号的最佳旋转阶次,再对信号进行STFRFT,通过坐标旋转得到时频面的二维分布,在最佳阶次下采用自适应时变滤波器实现对干扰和信号的分离,进而抑制干扰。仿真结果表明,和几种传统方法相比,基于STFRFT的自适应滤波算法剔除干扰效果最好,在抑制脉冲干扰的同时保留了更多有用信号。结合STFRFT技术和自适应时变滤波技术提高了抑制脉冲干扰的能力,可为航空无线电导航服务的脉冲抗干扰技术提供参考依据。     

自适应滤波器在提高持续正弦信号采样精度中的应用

针对如何提高ADC转换精度问题,提出自适应正弦滤波方法。对于已知频率信息的信号的测量,按照最小均方误差准则自动调节自适应正弦滤波器的系数,以使滤波器的输出信号与所需测量的信号达到最佳逼近,根据自适应算法收敛结果即可精确得到所测信号幅值和相位。并用MATLAB验证了该方法的有效性,结果证明自适应滤波方法改善了ADC精度和信噪比,相当于提高了ADC的转换位数。     

基于LMF100的自动跟踪带通滤波器的设计与实现

开关电容滤波器较其他滤波器更易实现对信号频率的跟踪滤波.采用LMF100开关电容滤波器芯片和锁相环电路MC14046,研究与设计了一种简单实用的自动跟踪带通滤波器.该滤波器是一个四阶的由LMF100中两节工作模式1的二阶带通滤波器级联构成,使用MC14046锁相环和双BCD同步加计数器MC14518对输入信号产生100或50倍频脉冲作为LMF100的时钟,实现带通滤波器中心频率的自动跟踪.实验结果表明,该滤波器取得了较好的跟踪滤波效果.     

基于System Generator的自适应滤波器仿真与实现

自适应滤波器是一种能够自动调整本身参数的滤波器,在设计时不需要预先知道关于输入信号和噪声的统计特性。通过改变系统的单位冲击响应,达到最优滤波效果。本文采用Matlab和System Generator对LMS算法的自适应滤波器进行设计和仿真,结果表明其可以对信号噪声的自适应滤除。     

核磁共振信号工频谐波的自适应滤除方法

针对核磁共振测量信号中的噪声,尤其是拉摩尔频率附近的工频谐波噪声干扰问题,
采用自适应滤波的方法进行噪声滤除,在自适应滤波去噪基本原理的基础上,对自
适应陷波滤波器的性能进行了仿真研究,并将该方法应用到实际采集到的核磁共振信号工频
谐波干扰的滤除中。研究结果表明,相对于传统的设计陷波滤波器去噪的方法,自适应陷波
器可自动跟踪干扰频率和相角,滤波后信号的失真小,通过包络拟合后,信号振幅和弛
豫时间的误差精度较高,可控制在5%以内,从而实现了工频谐波干扰的有效滤除。     

基于自适应陷波器的干扰抑制研究

采用自适应陷波滤波器抑制通信系统中的干扰,从信号与干扰的频率差及干扰频率个数2个方面讨论了对滤波效果的影响,重点研究了信号与十扰频率非常临近的情况,在仅相差几赫兹时仍能保证20 dB的信噪改善比,验证了自适应陷波滤波器在不同情况下滤除干扰的优良性能.     

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。     

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.     

组网雷达自适应数据融合跟踪算法

针对高速、机动目标的实时、精确跟踪问题,提出一种能在线调整组网雷达中各雷达权值的自适应数据融合算法。按照一定的规则寻找最佳的权系数,使融合后目标的状态估计值最优;把输入信号用作自适应滤波器的量测信号,利用新息相关的自适应滤波算法对状态方程及量测方程中误差的变化调节增益矩阵的大小,同时根据自适应滤波的状态偏差输出信号与当前的量测数据,运用模糊推理规则对组网雷达系统中各雷达的权值进行在线调节;系统输出结果即为自适应数据融合下目标的最优状态估计值。仿真结果验证了该算法在跟踪精度和收敛速度上的优越性,实现了组网雷达系统对目标的自适应跟踪。     

基于天基卫星移动通信网络的AFC滤波器

以改造有源滤波器的谐波电流检测为例,提出了在滤波器中实现自适应模糊控制的设计思想,给出了基于天基卫星移动通信网络,用DSP硬件实现的自适应模糊控制网络滤波器结构模块,描述了模型在使系统检测到的信息更加全面,及时,可靠,以完善和提高网络滤波及系统抑的功能特性,理论分析和部分仿真显示这种自适应模糊控制滤波 器在天基卫星移动通信网络运行过程 的综合滤波方面具有一定的优点,能为改善和提高整个网络装置的滤波水平发挥积极作用,有利于提升天基网络的自组织和自适应能力。     

多尺度分解下的自适应滤波器组的构建方法

通过分析自适应滤波和小波变换的多尺度分解滤波的原理与方法,建立了非平稳信号的多尺度分解下自适应滤波器组的构建模型和滤波方法.将小波变换分离出来的噪声成分作为自适应滤波器的输入,通过自适应滤波器组,能实现多种噪声成分的自适应滤波.通过模型验证和工程实例的应用,该方法能实现非平稳信号在同频段对噪声成分和有用信号的最佳估计.通过自适应滤波器组,能同时实现对多种噪声成分的最佳滤波,具有优良的滤波性能.     

Fuzzy Adaptive Strong Tracking Cubature Kalman Filter

To solve the problem that the choice of softening factor in conventional adaptive strong tracking filter( STF) greatly relies on the experience and computer simulation,a new concept of softening factor matrix is introduced and a fuzzy adaptive strong tracking cubature Kalman filter( FASTCKF) based on fuzzy logic controller is proposed. This method monitors residual absolute mean and standard deviation of each measurement component with fuzzy logic adaptive controller( FLAC),and adjusts the softening factor matrix dynamically by fuzzy rules,which is capable to modify suboptimal fading factor of STF adaptively and improve the filter's robust adaptive capacity. The simulation results show that the improved filtering performance is superior to the conventional square root cubature Kalman filter( SCKF) and the strong tracking square root cubature Kalman filter( STSCKF).     

基于模糊逻辑的数字滤波器设计

针对传统滤波器单一模型设计的缺点,提出一种将滤波噪声统计特性与模糊逻辑相结合的数字滤波器设计方法.该方法根据噪声统计特性,利用缩短三角型模糊函数,确定模糊逻辑滤波器的参数.通过滤波噪声标准偏差与最大滤波噪声门限的比较,提出了分别采用单值滤波和均值滤波的方法,并推导了均值滤波方法中的周期抽样数目.给出了算法具体设计步骤,包括:滤波方法选择、连续信号周期采样、模糊化数据处理和去模糊化.仿真表明,基于模糊逻辑的数字滤波器对不同标准偏差的噪声均有良好的滤波性能,并且设计经济合理,时间开销小,软硬件易实现,有工程应用价值.     

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。     

基于扫频滤波器线性调频信号的滤波算法

研究了白噪声环境下线性调频信号的自适应滤波问题.提出一种线性调频信号(LFM)自适应滤波算法.该算法利用分数阶傅里叶变换将LFM信号转化为正弦信号,在分数阶傅里叶域进行自适应滤波,利用分数阶傅里叶反变换得到滤波后的时域信号.分数阶的滤波器可以使用扫频滤波器替代.性能分析表明,该算法的滤波效果取决于自适应滤波器的效果,在使用最下均方(LMS)算法时,步长的选取决定了滤波器的性能,在实际应用中必须按需选取.仿真表明该算法效果明显,计算方便.