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。     

异常识别与分离的自适应曲率结构分选滤波器

在考察划分位场结构线性和非线性滤波器的基础上,设计出一种自适应曲率结构分选滤波器。提出和应用自适应曲率结构特征分析方法,借用图象结构识别技术进行异常识别和特征分析,而后对识别的异常应用三次样条函数进行分离。理论模型和野外实例表明,该滤波器具有异常划分精度高、适用性强、可分层次提取异常结构的特点。特别是通过自适应曲率结构分选,减少了滤波参数选择的主观性,便于实现计算机自动综合处理。     

局部放电在线监测中的自适应数字滤波器研究

设计了一种基于系数可调的有限冲激响应(FIR)滤波器和最小均方误差(LMS)算法的自适应数字滤波器．该自适应滤波器具有运算速度快、计算量小、稳定性好、不需要关于输入信号的先验知识等优点，非常适合于实时滤波．设计了自适应滤波器的程序流程和验证滤波器效果的实验方法，并通过模拟实验确定了适合于在线监测的自适应参数和FIR滤波器阶数．通过现场实测，证明了滤波器的有效性．     

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。     

用于去除心电信号工频干扰的多阶自适应滤波器阶数确定策略研究

工频干扰是微弱生物信号采集过程的常见噪音源之一,特别会造成像心电之类信号的信噪比的显著下降.自适应滤波技术对于去除心电信号工频干扰噪音有着显著的效果,但自适应滤波技术中的自适应滤波器阶数确定是关键问题.本文提出了多阶自适应滤波器中适于去除心电信号的阶数选择策略.在以单路正弦波为模拟工频干扰信号源进行实验中,根据提出的阶数选择策略,确定5阶自适应滤波器对心电信号的工频干扰有着明显的抑制效果.同时,实验还证明,与自适应滤波器中的对消器相比,策略所确定的5阶自适应滤波器具有更快的收敛速度,并且还能在工频波动处取得更好的处理增益.     

多分辨率滤波器组在自适应噪声消除中的应用

利用多分辨率滤波器组设计了自适应噪声消除新的电路结构，先将待处理信号分成两个通道，再分别利用各自通道自适应滤波器并行处理数据。由于多分辨率滤波器的应用，使得各个通道的自适应滤波器长度缩短，且并行处理，从而减小了计算复杂性，加快了运行速度。     

一种自适应线谱对滤波器的新算法及在线性预测中的应用

本文从自适应格型滤波器导出自适应线谱对（ＬＳＰ）滤波器，使用最小均方（ＬＭＳ）型自适应算法逐级更新计算线谱对系数。实验表明。该算法与其它算法比较，具有更高的收敛率和较低的失调。用该算法计算得到的ＬＳＰ系数进行语音线性预测合成，获得比使用ＰＡＲＣＯＲ系数更好的效果。     

基于滤波器的自适应变结构机器人控制器研究

结合自适应控制和变结构控制的优点,设计了一种基于滤波器的自适应变结构机器人控制器.在控制信号输出端加滤波器,削弱由开关不连续性引起的系统抖振.利用机器人矩阵线性特征,将各模型参数误差表示为一列向量,基于Lyapunov能量法推导变结构控制率和模型误差向量的自适应率.实现在线估计参数误差,并基于估计值进行变结构控制,削弱由模型参数不确定性引起的系统抖振.针对实际机器人轨迹跟踪控制系统进行了仿真,结果表明控制策略的有效.最后,对滤波器削弱抖振的结构进行了分析与总结.     

基于自适应Kalman滤波器的原子钟信号预测方法

给出一种Kalman滤波器噪声方差阵的自适应更新方法, 该方法在进行原子钟参数估计时不需要预先输入噪声参数, 且噪声参数在递推过程中自动更新并随噪声改变而自适应改变. 利用国家授时中心标准时间(UTC(NTSC))与铷原子钟的钟差数据进行了验证, 结果表明, 效果优于一般的Kalman滤波器.      

基于M估计的自适应滤波器

Ｍ估计器是一种广泛应用于信号滤波的稳健性估计器。在Ｈｕｂｂｅｒ引入的Ｅｕｌｅｒ距离函数中,参数ｋ的确定十分重要,直接影响滤波性能。通过对信号局部统计特性的分析,提出了一种自适应选择参数ｋ的变参数Ｍ滤波器,为Ｍ估计提供了一般参数选择方法。文中的理论分析和测试结果表明,该算法对复杂噪声有较好的滤波效果。     

格型自适应零极点滤波器在有源噪声控制中的特性分析及其与常规算法的比较

由于IIR结构中极点的存在能更精确的描述实际声场，在某些有源噪声控制场合，自适应IIR控制结构相对于常规的FIR结构具有更大的优势，目前所采用的自适应IIR控制算法包括基于直接形式IIR滤波器结构的FULMS和FVLMS算法以及基于格型零极点滤波器结构的LFRLMS算法．对格型零极点滤波器的稳定性及迭代参数的选取方法做了分析，并对几种算法在有源噪声控制中的应用效果加以比较．实验的结果表明，在有源噪声控制中常见的声场建模阶数远远不足的条件下，LFRLMS算法具有相对良好的稳定性及收敛速度，特别是在对功率谱离散度较大并含有较多窄带成分的噪声信号进行控制的时候．     

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。     

A new method for adaptive color image filtering

An adaptive color image filter (ACIF) is proposed in this note. Through analyzing noise corruption of color image, efficient locally adaptive filters are chosen for image enhancement. The proposed adaptive color image filter combines advantages of both nonlinear vector filters and linear filters, it attenuates noise and preserves edges and details very well. Experimental results show that the proposed filter performs better than vector median filter, directional-distance filter, directional-magnitude vector filter, adaptive nearest-neighbor filter, and a-trimmed mean filter.     

自适应滤波器的拟最小二乘算法及其应用

提出两个具有拟最小二乘性的自适应横向滤波算法。该算法用于噪声对消器和预测滤波器,计算机仿真结果,验证了理论分析的正确性。     

基于NLMS线性相位FIR滤波器的自适应设计

在以往具有线性相位的滤波器自适应方法中,最常用的是最小均方（ＬＭＳ）方法。但用此法设计时必须小心地选择迭代步长,同时还可能遇到梯度噪声放大问题。文中提出了一种用于设计具有线性相位的有限冲击响应（ＦＩＲ）滤波器自适应方法。它用经过改进的归一最小均方（ＮＬＭＳ）算法来保证所得结果具有线性相位,且克服了梯度噪声放大问题,同时也不必选择步长。进一步的改进使它的计算更高效,实时实现更方便。     

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。     

动态噪声特性未知系统的多模型自适应卡尔曼滤波

针对常规自适应卡尔曼滤波器存在过渡过程差的问题,基于一个给定的指标切换函数,采用多个基于不同动态噪声协方差矩阵的卡尔曼滤波器和一个常规自适应卡尔曼滤波器共同组成多模型自适应卡尔曼滤波器.与常规自适应卡尔曼滤波器相比,多模型自适应卡尔曼滤波器可以在保持原有自适应滤波器性能的基础上极大地改善瞬态响应.     

一种精密转台系统自适应摩擦补偿方法

为克服精密转台系统中存在的非线性动态摩擦力,提高转台摇摆工作状态下的位置跟踪精度,提出了一种新的基于Lugre动态摩擦模型的自适应摩擦补偿方法.该方法利用非线性观测器/滤波器结构来补偿转台系统中摩擦参数的不确定性,通过引入双非线性滤波器并调节滤波器增益,能够提高系统的位置跟踪性能.文中采用基于Lyapunov的方法证明了整个闭环系统的渐近稳定性,并通过仿真证明了所提出方法的有效性.     

一种简易的图象去噪方法

设计了一种简易实现的自适应中值滤波器滤除图象噪声,根据对噪声图象噪声点的检测,自适应地调整了中值滤波器窗的大小,有效地抑制严重的脉冲器声干扰。