基于格型结构LMS算法的自适应预测

自适应预测在语言和图像编码中有着大量的应用。本文重点研究LMS算法的一步线性预测。其间推导了LMS算法在格型结构中的表达式,并验证了二阶格型结构的LMS算法收敛过程,也在格型结构系统中验证了LMS算法在一步前向预测上的准确性。结果表明,在格型结构中使用LMS算法进行一步前向预测,能够达到较高的准确性。     

基于概念格中文信息最优检索串判定算法

提出了一种以形式概念的概念意义相似性为基础的中文信息最优检索串判定算法,该算法可判定出由相同关键词按不同顺序组成的不同检索串中耗费检索时间最短的最优检索串.     

整系数数字滤波器的设计

讨论一种既具FIR滤波器的严格线性相位,同时又有IIR滤波器计算量少的整系数滤波器的计算问题,并给出仿真结果。     

一种改进的快速中值滤波算法

对传统的排序算法进行了分析,并根据中值滤波在空域使用时各像素的空间位置关系,提出了一种相对快速的算法。     

协方差矩阵结构的广义近似最大似然估计

针对相关复合高斯杂波背景下相邻杂波纹理分量可能相同的情况,将杂波均匀分组进行推广,结合归一化采样协方差矩阵估计,提出了广义杂波分组的归一化采样协方差矩阵估计方法(generalized normalized sample covariance matrix, GNSCM). 利用最大似然估计方法,进一步推导了广义杂波分组背景下协方差矩阵结构最大似然估计的迭代过程,以GNSCM 为初始化矩阵进行迭代,得到协方差矩阵结构的广义近似最大似然(generalized approximate maximum likelihood, GAML) 估计. GAML 是对现有方法近似最大似然(approximate maximum likelihood, AML) 估计和约束迭代杂波分组估计(constrained recursive clutter-clustered estimator, CRCCE) 的推广,具有更强的杂波适应能力. 仿真结果表明,针对非均匀分组杂波环境,与AML 估计和CRCCE 相比,GAML 具有更高的估计精度,且相应的自适应检测器具有更好的恒虚警率特性和检测性能.     

基于Kalman滤波的人工神经网络算法及在矿物机械活化中的应用

为了避免传统BP算法的局限性，通过利用Kalman滤波算法对权值矩阵作为滤波状态变量进行估计，在迭代过程中还引入神经元增益gi和状态动量因子γm两参数来平滑权值矩阵．在此基础上建立的BP算法不仅大大加快了收敛速度，而且提高了网络数值的稳定性，应用于矿物机械活化过程模拟得到令人满意的效果，证明是一种有效的BP学习算法．     

基于遗传算法的输油管道压力信号自适应滤波

通常检测到的输油管道压力信号存在着信噪比较低的问题,通过应用实数编码的改进遗传算法对最小均方误差(LM S)自适应滤波器的权值向量W进行寻优,避免了收敛步长μ选择不当所引起的误差;遗传算法的并行操作也有效地防止了W在递推过程中收敛于局部最优解.仿真结果表明,该方法简单,运行时间短,去噪效果良好,可为泄漏检测和定位提供可靠的数据.     

SAR图像的自适应边缘保持去噪滤波

针对目前SAR图像斑点噪声滤波算法在噪声去除和边缘保持方面同时性上的不足,该文基于SAR图像噪声识别和边缘检测,提出适用于同质区域和边缘区域的自适应SAR图像去噪滤波方法. 该方法根据SAR图像斑点噪声、边缘位置、边缘方向信息,动态改变滤波器模板的尺寸和形状,实现SAR图像斑点噪声去除,同时保持图像边缘和纹理信息与细微结构. 以2010年8月15日北极地区RADARSAT-2 SAR HH图像为例,将本文的方法与典型空域滤波法进行对比分析,定量分析结果表明所提方法的可行有效.     

自适应信号处理中稳健估计的变步长仿射投影

本文研究自适应仿射投影中的最优步长准则,提出一种新的指数型步长控制方法。针对APA类算法抗粗差能力差的缺点,通过三权法等效误差函数,将稳健M估计引入APA类算法,提出了稳健M估计变步长自适应仿射投影方法。理论分析和数值计算结果表明,MVAPA算法稳态失调小,抗粗差能力高于近来提出的仿射投影算法。     

脉动流条件下涡街信号瞬时频率的估计

研究脉动流条件下涡街信号的模型,提出频率测量的新方法.利用基于ⅡR滤波器组的小波变换,对信号进行二进制分解.根据实时性要求,提出基于ⅡR滤波器组的递归小波分解算法.对分解后的涡街信号进行Hilbert变换,估计出瞬时频率.仿真结果表明,该方法计算精度高、实时性好,可以准确反映脉动流条件下涡街信号的频率特征.     

采用正交基函数构造的自适应滤波器

针对有限脉冲响应滤波器（FIR）和无限脉冲响应滤波器（IIR）的缺点,该文提出一种正交基自适应滤波器.该滤波器引入正交函数理论,利用系统模型与正交基函数之间的关联,预先获取系统的先验信息,从而兼有FIR和IIR两者的优点.文中给出了正交基滤波算法的计算公式,并分析了正交基滤波器与传统滤波器的异同点,最后对正交基滤波器进行了仿真和实验.结果表明：本文的滤波算法有着较快的收敛速度,无需很长的抽头数就可获得良好的滤波效果.