汽车衡自动称重系统称重信号处理的理论研究

通过对汽车衡自动称重系统的传感器输出信号进行分析,针对噪声信号形式,给出了汽车衡自动称重系统信号处理的数学模型,给出了用于称重数据处理的滤波算法、建立了称重信号的转换过程数学模型,采用布拉克曼窗函数进行加权抑制能谱泄漏,去除了汽车重量信号中的噪声,得到了汽车质量真值.     

小波阈值滤波在涡街流量计信号处理中的应用

涡街流量计由于其特有的优点而得到了广泛应用,但低流量时涡街信号的提取一直是一个难题.根据小波变换和涡街流量计输出信号的特点,采用小波阈值滤波法对涡街流量计信号进行处理,并提出了一种改进的小波阈值选取方法.分析和仿真结果表明小波阈值滤波算法对涡街信号提取和噪声去除效果良好.     

电子汽车衡检定问题的分析与研究

电子汽车衡又称地磅。电子汽车衡除了本身秤体质量合格外,其在安装、调试、接地、抗干扰等方面也会给计量准确性带来不可忽视的影响,电子汽车衡是用于贸易结算强制管理的工作计量器具,为了保证电子汽车衡的可靠性和计量准确性。本文笔者根据多年来从事衡器检修工作的经验,进行对电子汽车衡检定中常见问题分析与探讨,同时也希望得到同业人士的指正。     

Mallat塔式算法在一维信号处理中的应用研究

探讨了Ｍａｌｌａｔ塔式算法处理一维信息的问题,给出了按二次采样间隔构造尺度函数与小波函娄以及计算相应连续逼近及细节的公式。     

基于累积量的多输入多输出系统逆滤波准则算法的改进

基于累积量的逆滤波准则已经被广泛地应用于多输入多输出时不变系统的盲解卷积，本文对该算法进行改进，在算法中利用待抽取源信号和已抽取源信号之间的高阶累积量，构造新的目标函数，迭代抽取源信号，以便在多级运算中获得较快的收敛性．仿真结果表明，该算法具有一定的鲁棒性．     

基于数学形态学与小波阈值组合滤波算法的大地电磁噪声压制

针对实测大地电磁信号资料中常出现的强噪声干扰问题,提出一种基于数学形态滤波和小波阈值滤波结合的大地电磁噪声压制方法。首先,利用自适应多尺度形态滤波算法对含噪信号进行初次滤波,以消除脉冲类干扰。然后,对已处理的信号进行小波阈值滤波提取大尺度强噪声轮廓。最后,剔除强噪声干扰重构大地电磁信号。通过仿真实验对比,在不同强度噪声干扰背景下,所提方法的性能优于普通小波阈值方法,能更多地保留大地电磁原始信号的细节特征。实测资料处理结果表明,该方法能有效地抑制大尺度强噪声干扰和基线偏移的影响,有效地改善了视电阻率曲线质量,具有较好的应用前景。     

基于LMS算法的自适应滤波方法研究

自适应滤波器为一个未知系统的建模提供了一种简单,实用的方法。可以在不知道系统的理论模型的条件下,通过测量和学习,实现对未知系统的最佳拟和。本文简要介绍了自适应滤波在信号处理系统建模中的应用,着重讨论了IIR递推结构自适应滤波器的LMS算法。在此理论基础上阐述了一种改进的LMS算法。新算法利用误差信号的相关值调节算法步长,解决了收敛时间和稳态误差的矛盾,并且不受已经存在的不相关噪声的干扰。     

改进的数学形态学开闭滤波算法在细胞图像预处理中的应用

对数学形态学开闭滤波算法进行了改进,使其能针对癌细胞图像特征进行开闭滤波,在滤除背景噪声的同时,能滤除正常的离散细胞,保留疑似癌变细胞的全部原始图像特征.与其他几种滤波方法在癌细胞图像中应用的结果相比较,改进后的数学形态学开闭滤波算法能够很好地保留原始灰度信息,并且能最大限度地去除背景噪声及无用信息.     

一种加白化预滤波的回波抵消算法

研究了话音通信中的回波抵消问题，尤其是传统ＬＭＳ算法的收敛性问题。提出了一种加白化预滤波的块修正ＬＭＳ自适应抵消算法（ＷＢＬＭＳ）。计算机模拟结果表明，ＷＢＬＭＳ算法的收敛性明显优于传统的ＬＭＳ算法，增加的运算量也极少。     

换热器管路布置的直接数学描述方法

针对已有换热器管路布置数学描述方法不能直接描述制冷剂流程,以及部分方法不能描述任意管路布置的换热器的问题,提出了一种直接描述流程的管路布置描述方法--制冷荆流程数组.新的方法克服了以上问题,适合应用于换热器的管路优化.将该方法与已有的管路描述方法进行了比较,并将其应用在实际换热器仿真中.     

汽车衡数据采集的数学理论描述与采集板参数选择方法研究

汽车衡数据采集板确定作为汽车衡称重装置制备的一个重要环节,关系到整个采集系统的响应速度及精度等重要性能指标.本文给出了动态电子汽车衡数据采集选板的选择原则、工作原理、数据采集的方式,通过对采集板数据采集的数学理论描述的分析研究,给出了数据采集板采样、量化、编码的基本理论.为汽车衡数据采集板的开发设计和选用提供参考.     

矢量水听器阵列矩阵空域预滤波MUSIC算法

针对矢量水听器阵列多重信号分类(MUSIC)算法分辨率低这一缺点,提出了矢量水听器阵列矩阵空域预滤波MUSIC算法.该算法充分利用矩阵空域滤波器输出数据保留阵元域的特性,通过设计一个空域矩阵滤波器对矢量水听器阵列数据进行预处理,抑制阻带扇面的干扰与噪声,且尽量保证通带扇面的信号无失真通过,然后利用MUSIC方位估计进行处理.仿真结果表明:该算法可以抑制通带扇面外干扰与噪声,通带内目标分辨信噪比门限可提高3dB.     

两飞行体相对定位技术及其滤波算法研究

为了解决两飞行体相互之间的定位问题,在二维平面运动模型的基础上提出了相位差变化率定位方法,进行了可观测分析,给出了可观测分析结果.同时简单介绍了几种典型非线性滤波算法,并将EKF( Extended Kalman Filter)、UKF(Unscented Kalman Filter)、PF(Particle Filter)等非线性滤波方法应用到定位模型中.仿真结果表明,UKF方法用时最短,PF滤波方法精度最高.     

粒子滤波算法重采样门限值研究

目标跟踪算法的目的是对目标进行跟踪,跟踪滤波算法的好坏直接决定了能否及时地跟踪上目标。在粒子滤波算法中,重采样是很重要的一步,很多介绍粒子滤波的文献都提到了在重采样前设置一个采样门限,以此来判断在粒子滤波算法中是否进行重采样。采用实际仿真的方法研究了采样门限取值对跟踪效果包括跟踪时间以及跟踪精度的影响,采用了最经典常用的跟踪模型进行了仿真研究。     

LMS自适应滤波算法原理与仿真

在对自适应滤波器相关理论研究的基础上,重点研究了LMS自适应滤波算法,并借用Matlab仿真平台,给出了在一定信噪比条件下,LMS算法的滤波结果。通过分析仿真可以看出,LMS算法计算量小,可以达到较好的滤波效果,容易实现,有很高的实用价值。     

一种不发散的Kalman滤波算法的研究与应用

重点讨论了Kalman滤波算法的发散问题,提出了一种实际上不发散的Kalman滤波改进算法,并利用改进算法对三相异步感应电动机进行实例仿真研究,仿真结果验证了该算法滤波的有效性。     

阵列信号处理中多重信号分类算法的仿真研究

波达方向（DOA）估计是阵列信号处理研究的重要内容之一,多重信号分类（MUSIC）算法是一种经典有效的DOA方法。概述了阵列信号处理研究的主要内容,详细介绍了多重信号分类算法的原理,并用MATLAB进行仿真实现该算法,研究了MUSIC算法的性能。     

改进的辅助粒子多Agent系统信息融合滤波算法

为克服多Agent系统的非线性问题,提高多Agent系统对信息的协同合作能力,提出一种改进的辅助粒子信息融合滤波算法。该算法通过分析多Agent系统的结构,根据正交小波多尺度分析理论对系统内Agent的信息进行分解、重构,给出以Agent信息为重要采样密度函数的辅助粒子滤波算法,并对滤波结果进行特征融合,得到多Agent系统融合特征。将此算法应用到机动目标跟踪领域,并与传统的滤波算法进行对比,仿真结果验证了该算法的有效性。     

基于LMS算法的图像自适应滤波方法研究

在图象处理工作中,为了免除噪声的干扰,需要对图像进行预处理。本论文对现有的图像滤波方法与LMS算法进行了介绍,并针对目前的基于LMS的自适应滤波方法进行了介绍和研究。