基于组合形态滤波与自适应广义形态滤波的ECG去噪算法

针对ECG信号中存在的基线漂移和高频干扰,提出了一种传统线性组合形态滤波与自适应广义形态滤波相结合的新的去噪算法。该算法首先采用传统线性组合形态滤波器滤除基线漂移,然后将无基漂的信号送入采用不同结构元素级联而成的自适应广义形态滤波器滤除高频干扰,最后得到无噪声的ECG信号。结果验证了本文算法的有效性。     

炼油厂轻度污染废水的处理及回用

采用生物接触氧化工艺对某炼油厂轻度污染废水进行中试实验,研究了停留时间和气水比对处理效果的影响;观察到了高活性的生物膜;改进了砂滤池,提高了悬浮物的去除率．结果表明,采用该工艺处理炼油厂轻度污染废水,在停留时间为100min、气水比为3：1、砂滤池反冲洗周期为12h的条件下,可获得稳定的处理效果,出水指标可达到回用标准.     

集成滤波器的一个典型单元电路的改进

非线性失真问题已成为滤波器设计、制造的主要制约因素之一,其原因在于其拓扑结构中的基本元件和单元电路固有的非线性．本文中研究了一种典型单元电路(Schau-mann元件)的非线性特性,导出了其非线性特性的解析式．同时,在此基础上提出了该元件的改进电路,即采用两个元件构成对称平衡电路结构,实现对输出信号进行代数和运算,并通过对其中一个元件的偏压值的选择来降低改进电路的非线性,获得了理想的线性度．这些解析式对于上述单元电路所构造的各种Gm．C滤波器的非线性分析具有重要作用,其推导方法可以应用于其他类似的电路．     

Alternative regime switching models for forecasting inflation

US inflation appears to undergo shifts in its mean level and variability. We evaluate the performance of three useful models for capturing such shifts. The models studied are the Markov switching models, state space models with heavy‐tailed errors, and state space models with compound error distributions. Our study shows that all three models have very similar performance when evaluated in terms of the mean squared or mean absolute forecast errors. However, the latter two models are considerably more parsimonious, and easily beat the more profligately parameterized Markov switching models in terms of model selection criteria, such as the AIC or the SBC. Thus, these may serve as useful continuous alternatives to the popular discrete Markov switching models for capturing shifts in time series. Copyright © 2001 John Wiley & Sons, Ltd.     

实时粒子滤波跟踪算法及其实现

针对粒子滤波跟踪算法在视频跟踪中存在的计算复杂、计算量庞大,无法满足实时系统的应用需求,提出了实时粒子滤波跟踪算法.利用粒子滤波器潜在的数据并发特征,在集群环境下,设计并实现了分布式并行粒子滤波跟踪算法,给出了主从模式下的算法设计、数据划分、负载平衡及通信策略.实验结果表明,随着粒子数增加,计算量以幂指数增大,并行跟踪算法的执行时间明显减少,有效地提高了跟踪精度、降低计算时间,能够满足硬实时系统的时间约束.     

水陆坦克运动模拟洗出滤波算法设计

在水陆坦克运动模拟过程中,运动模拟平台有限的工作空间往往限制了运动模拟逼真度。针对上述现象,提出了一种坦克运动模拟洗出滤波算法,采用平台倾斜策略来模拟运动低频动感,采用高通滤波方法来获得高频运动动感。结合坦克的具体训练任务对此算法进行了详细的分析,揭示了算法参数调节对运动模拟器运动动感的影响。该算法通过离线测试显示了很好的实用性,它的提出对水陆坦克运动模拟器动感模拟性能的提高具有实践意义。     

2×1-D OFDM信道估计算法及其在IEEE 802.16e系统中的应用

信道估计是实现OFDM(正交频分复用)系统的关键技术,导频辅助的信道估计方法是OFDM系统中应用最为广泛的一类信道估计方法,其中的二维(2-D)维纳滤波是最小均方误差意义下的最佳线性估计器,但是由于其计算量非常大,因而在实际中很难得到很好的应用。两个级联的一维滤波器(2×1-D)与二维滤波器在性能上非常相近,而计算复杂度却大为降低。主要研究了OFDM系统中信道估计方法及其在宽带无线接入(BWA)系统IEEE802.16 e中的应用,实现了802.16 eOFDM环境下2×1-D信道估计算法的仿真,对维纳滤波器的抽头数、导频分布、导频能量及多普勒频移对估计性能的影响进行了分析。     

一种新型非线性自适应滤波器

本文利用人工神经网络的结构和算法构造了新型滤波器,起到非线性和自适应的滤波效果。     

基于突变粒子群算法的图像自适应增强

利用突变粒子群算法自动获取图像非线性增强函数的最佳变换参数,达到图像增强的效果。该算法基于粒子群算法原理,采用针对图像质量评价效果的新适应度函数（包括方差、信息熵、紧致度、信噪改变量以及像素差别五要素）,提出一种基于突变机制的粒子群算法,有效增大粒子间的差异性和非均匀性,打破平衡态,从而增强系统内动力以提高系统进化的效率。实验表明,该算法具有较高的自适应性,即避免了陷入局部极小,加快了收敛速度,且增强质量评价明显提高。     

基于纹理细节方向性的混合滤波器加速算法

提出一种基于纹理细节方向性的混合噪音滤波器加速算法（DMNF）。它是针对混合滤波器（MNF）存在着较大的计算负担问题而提出的一种加速算法,该算法在计算相似窗口相似程度时只允许相似窗口中处于0?、45?、90?、135?方向上的像素参与其加权“范数”计算,而忽略其它方向上的像素,以此提高滤波速度。仿真实验证明,DMNF算法在保持MNF的滤波效果的基础上,对各种噪音类型,运算速度均可提高25%以上。