一类新的离散时延递归RBF神经网络

提出了一类带有离散时间 FIR/ IIR滤波器的递归 RBF神经网络 ,用离散时间 FIR/ IIR滤波器代替通常的 RBF神经网络中的线性输出权值 ,以适用于离散动力学系统的辨识和控制以及混沌时间序列预测 .本文给出的学习算法简单 ,可以避免传统的递归算法的不稳定性 .将该类神经网络用于动力学系统的建模 ,收到很好的效果 .     

输出滤波器对PAPF系统性能影响的仿真分析

;并联型有源电力滤波器能够补偿非线性负载产生的谐波电流、抑制电网电流谐波含量,提高电网的电能质量.现在,并联型有源电力滤波器的变换器几乎均采用PWM(Pulse Width Modulation)控制方式,致使滤波器输出的补偿电流含有变换器开关频率附近的高次谐波,通常可采用在有源电力滤波器的交流侧增设输出滤波器加以抑制.输出滤波器目前太多采用2阶Butterworth低通滤波器,近年来更多是对输出滤波器设计的研究,很少研究输出滤波器对并联型有源电力滤波器性能的影响.提出了并联型有源电力滤波器PAPF(Parallel active power filters),系统输出滤波器的设计方法,分析了输出滤波器对PAPF系统性能影响,通过仿真验证了分析的正确性.     

预畸变对数字滤波器设计影响的研究

针对数字信号处理中数字滤波器的性能问题,为使数字滤波器保持原模拟滤波器的频率特性,根据双线性变换的定义,导出了一个预畸变的统一表示式。并利用该式设计了一个低通巴特沃斯数字滤波器分别对三种情况(双线性变换、提出的预畸变方法和模拟滤波器)的幅度响应进行了计算机模拟。结果表明该方案能获得了较理想的性能。     

图像匹配制导定位精度分析

本文推导出了相关匹配滤波器的定位误差表达式,证明了使定位误差达到最小的滤波器形式即为古典匹配滤波器,并与相位滤波器的定位误差进行了比较,结果表明,古典匹配滤波器在定位精度上具有最佳性能。     

一种新的窗函数法设计余弦调制滤波器组系统

针对用传统的窗函数法,设计滤波器组存在设计复杂、性能不理想等缺点,提出了一种新的余弦调制滤波器组设计方法。该方法采用了一种在理想滤波器的过渡带内插样条函数的窗函数法设计原型滤波器,放松精确重构的限制条件,将余弦调制滤波器组的设计问题转化为无约束的目标函数的优化问题;再用量子粒子群优化算法优化目标函数,求得最优参数通带截止频率,设计出有限冲激响应（finite impulse response, FIR）原型滤波器。仿真实验表明,用本文算法设计的余弦调制滤波器组在幅度失真、混叠失真、信噪比、重构误差等方面都明显优于用传统的“砖墙式”理想滤波器设计的余弦调制滤波器组,用本方法设计的余弦调制传输复用器在通信系统中的应用也有很好的性能。     

时间序列处理中一阶分形模糊滤波器效果分析

一阶分形模糊控制滤波器是一种自适应滤波器,根据噪声的分形特征量变化改变滤波器的控制参数,自动调整其滤波特性,可以应用于时间序列的处理中。分析了一阶分形模糊控制滤波器的频率-幅度特性,白噪声和有色噪声分形盒维数的变化;讨论了滤波器中时间序列的短时分形盒维数的定义及分形模糊控制函数形式及选用方式。针对一个低频信号混杂不同有色噪声的时间序列的滤波处理算例表明分形模糊控制滤波器能够提高信噪比,相对固定滤波器具有较小的均值误差;但是其过于简单的结构和对时间序列分形特征量应用的不准确影响其性能。提出改变分形模糊滤波器结构、利用噪声多重分形特征量并采用神经网络、查表法确定模拟控制函数等来改善分形滤波器性能的方法。     

模糊自适应强跟踪卡尔曼滤波器研究

针对卡尔曼滤波器对系统模型依赖性强、鲁棒性差和跟踪机动目标能力有限的问题,提出了一种具备模糊自适应特点的模糊强跟踪卡尔曼滤波器(fuzzystrongtrackingKalmanfilter,FSTKF)。这种方法主要利用模糊逻辑自适应控制器监测残差均值与标准差,并根据模糊规则动态调整弱化因子,从而对强跟踪滤波器中多重次优渐消因子进行自适应调整,进一步提高滤波器的估计性能。仿真结果表明,该改进滤波器跟踪机动目标的精度高于常规卡尔曼滤波器和强跟踪卡尔曼滤波器。     

混合滤波器组ADC系统的频响分析与量化噪声研究

根据带通采样定理对混合滤波器组ADC系统的抽取过程进行了系统理论分析,得到其失真/混迭函数。利用混合滤波器组ADC系统之综合滤波器组的多相结构,对混合滤波器组ADC系统量化噪声进行了详细研究。所得的理论结果为混合滤波器组ADC系统的失真/混迭函数与开关电容滤波器组ADC系统的失真/混迭函数一致,且混合滤波器组ADC系统的分辨率比其ADC提高了0.51og2M比特。     

不确定线性描述系统的鲁棒H∞滤波器

研究了一类含有参数不确定性和未知扰动的线性描述系统的鲁棒H_∞滤波器设计问题。在容许、可观测的假设下,基于描述系统的有界实引理给出了鲁棒H_∞滤波器存在的充分条件。将滤波器存在条件转化为线性矩阵不等式的形式,可以利用线性矩阵不等式方法求解。推导了滤波器参数的等效形式,简化了滤波器系数矩阵的计算过程。最后,通过数值算例说明了所提出的方法的性能。     

线性时滞系统的H_∞反卷积设计

研究线性时滞系统H∞反卷积滤波器的设计问题。首先分析了反卷积滤波器的一般结构和新息结构,指出新息结构下,反卷积滤波器等效于输出观测器和一个线性映射,该线性映射反映了未知输入估计与输出估计误差的内在联系。基于有界实引理给出了线性连续时滞系统H∞反卷积滤波器的时域设计方法和滤波器存在的充分条件。滤波器的设计参数可通过求解一个Riccati方程来构造。设计的反卷积滤波器适用于不需要知道干扰统计信息的情况。最后,通过数值例子证明了设计的有效性。     

协同式WEB树型缓存结构的设计及仿真性能分析

给出了一种树型WEB缓存结构，并描述了它的基本设计原理，在本结构中，缓存被当作一系列低通滤波器，微波器的低截止频率等于特征时间的倒数，当文件的访问频率低于该截止频率时，将被替换，相反，将被缓存，仿真研究表明，所提出的结构和传统的非协同式结构相比，节省了缓存资源，降低了缓存的失效比，该结构已被用于作者开发的基于WEB的远程虚拟仪器实验室，明显提高了用户的访问速度。     

Design of complex FIR filters with arbitrary magnitude and group delay responses

To design approximately linear-phase complex coefficient finite impulse response (FIR) digital filters with arbitrary magnitude and group delay responses, a novel neural network approach is studied. The approach is based on a batch back-propagation neural network algorithm by directly minimizing the real magnitude error and phase error from the linear-phase to obtain the filter’s coefficients. The approach can deal with both the real and complex coefficient FIR digital filters design problems. The main advantage of the proposed design method is the significant reduction in the group delay error. The effectiveness of the proposed method is illustrated with two optimal design examples.     

一种新的正弦信号频率估计方法

将二阶陷波器进行级联,构造一个具有多个陷波频率的自适应陷波器,实现对多个信号频率的估计。各个二阶陷波器的参数采用LMP(least mean power)算法同时进行优化,并利用该参数得到信号的频率。仿真结果表明,该方法在不同信噪比下对于稳定的单频、多频信号和频率变化信号具有较好的估计结果;噪声干扰在一定程度上影响频率的估计精度和估计速度。     

扩频系统自适应时变LFM干扰对消算法

线性调频(LFM)是扩频系统中常见的一种宽带干扰样式。提出了一种基于离散观测数据估计干扰参数的自适应时变LFM干扰对消算法,通过仿真分析了该算法的性能。结果表明,所提出的方法克服了复数自适应滤波器对LFM干扰的抑制能力随LFM信号扫频速率增加而降低的缺点;与基于时频分析的自适应时变LFM干扰对消算法相比,其运算量大大减小,是一种实用、有效的LFM干扰抑制算法。     

接收分集OFDM通信系统的盲信道估计

提出一种新的利用接收分集技术的OFDM通信系统盲信道估计方法.所提出的算法根据单入多出系统模型,可直接在一个接收数据块内估计出各个接收分支所对应的多径信道,且不要求接收信号的二阶统计量等相关统计信息.由于采用频域相除抵消技术,各分支的信道参数可分离估计,因此降低了计算复杂度.仿真分析表明该算法的有效性.     

引入阈值和判决指导的DFT信道估计算法

针对传统的基于离散傅里叶变换（discrete Fourier transform, DFT）的信道估计算法中滤噪性能不够理想的问题,提出了一种在正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing, OFDM)系统中引入阈值和判决指导的DFT信道估计算法,采用阈值法对噪声进行两次降噪处理。仿真结果表明,该算法在高信噪比和低信噪比下均可提高信道估计的性能,其归一化均方误差(normalized mean square error, NMSE)指标优于传统算法。     

Optimal design study of high order FIR digital filters based on neural network algorithm

An optimal design approach of high order FIR digital filter is developed based on the algorithm of neural networks with cosine basis function . The main idea is to minimize the sum of the square errors between the amplitude response of the desired FIR filter and that of the designed by training the weights of neural networks, then obtains the impulse response of FIR digital filter . The convergence theorem of the neural networks algorithm is presented and proved, and the optimal design method is introduced by designing four kinds of FIR digital filters , i.e., low-pass, high-pass, bandpass , and band-stop FIR digital filter. The results of the amplitude responses show that attenuation in stop-bands is more than 60 dB with no ripple and pulse existing in pass-bands, and cutoff frequency of passband and stop-band is easily controlled precisely .The presented optimal design approach of high order FIR digital filter is significantly effective.     

方向采样的离散方向滤波器实现导向滤波

针对在图像处理中被广泛使用的导向滤波器,提出了一种比较实际的问题,即方向滤波器为方向上采样的一组离散滤波器,而且它们的解析表达式不知道的情形。为减少运算量,方形边框上旋转的方式被提出,这样旋转变换不涉及正弦、余弦三角运算。仿真实验结果验证了所提算法的有效性。同时还给出了一个有意义的结果,利用小波实现近似导向的方向滤波。     

含有跳变参数的中立系统的鲁棒保性能滤波

对一类含有马尔可夫跳变参数的中立系统研究了鲁棒保性能滤波问题。系统中含有时滞，跳变参数与不确定性。系统中的跳变参数可以通过有限状态马尔可夫过程来描述。目标是设计无记忆线性滤波器使得对所有的不确定性增广系统是时滞独立鲁棒随机稳定的，并且满足所提的保性能指标。基于随机微分方程稳定性理论，给出了线性滤波器存在的充分条件。借助一组相互关联的线性矩阵不等式，获得了鲁棒保性能的设计方法。通过求解线性矩阵不等式约束下的凸优化问题，给出了次优保性能滤波器的设计方法。