基于卡尔曼预测的外骨骼摆动腿随动控制研究

针对一种双关节驱动助力外骨骼机器人中人机交互系统所获取的传感器信息滞后于人体运动意图,从而造成执行机构无法及时跟踪摆动腿的运动,导致无法提供助力的情况,运用卡尔曼滤波算法对采集到的下肢运动信息进行运动意图预测,以弥补延时。利用采集的步态周期数据进行控制仿真实验:依据下肢外骨骼单侧腿简化的二连杆动力学模型,将预测信号输入模型,并采用PD控制验证系统稳定性和预测准确度。仿真结果表明,利用该方法可以对人体运动意图进行有效的预测,可用于驱动外骨骼摆动腿进行随动控制。     

一种基于事件相关电位的时频表示方法

生物信号的非平稳特性使得经典的时域分析方法和频域分析方法不能更好地描述信号的局部特征,而联合时频表示可以有效地反映信号的瞬时频率特性.事件相关电位(ERP)是指在特定认知任务下获取的脑电信号,它与刺激所引起的皮层电位直接相关,ERP信号的时频分析将有助于从更深层次上解读其中蕴涵的丰富信息.本文在对几种典型时频表示方法的比较基础上,提出了一种基于滤波器组-Hilbert变换的信号时频表示方法,将这几种方法应用到模拟信号的结果表明,该方法可以更好地保留信号时频特征的细节.因此通过将滤波器组-Hilbert变换方法应用到心理学经典Stroop任务的ERP信号分析中,除了可以得到与心理学传统ERP分析一致的结果外,还可以获取比之更为丰富的信息.     

一种新的基于改进实时双通滤波器的信号数字积分方案

信号积分是重要的测试测量技术手段,本文综合论述了信号数字积分问题的提出、数字积分中面临的问题及解决方法。着重研究了信号数字积分技术的核心问题,即低频噪声造成的积分器不稳定问题。本文首先将一种改进的实时双通滤波算法应用于低频干扰消除,以解决积分器不稳定问题。其次,本文研究对比了目前多种数字积分算法的优缺点及性能,选择了目前最优的数字积分算法。将选择出的积分算法与实时双通滤波结合,保证了积分后信号幅值、相位精确不失真,并且保证了数字积分的实时性;从而为数字积分在测试测量及其它相关应用领域的推广应用奠定了基础。仿真研究表明,本文的方案具有较好的精度。     

数字匹配滤波器的递归折叠实现

针对数字匹配滤波器(DMF)的FPGA实现提出一种优化结构. 利用16位移位寄存器(SRL16E)的存储潜力,设计递归延迟线(RDL);再利用RDL抽头个数倍减而抽头样本速率倍增的特点和时分复用技术,提出DMF的递归折叠结构. 该结构以提高工作时钟频率为代价,增大延迟线的采样率以及相关运算单元的吞吐率,从而成倍降低DMF的资源消耗. 当采用1/4递归折叠结构时,资源消耗仅为优化前的1/3.     

初教六型飞机仿真系统的数据采集与处理

为在飞行训练中降低危险性、提高效率和降低成本,设计了初教六型飞机仿真系统。讨论了该仿真系统的结构及数据采集系统的设计过程和工作原理。该系统采用直滑式导电塑料电位器测量系统中操作设备的位移量,通过PC I-7422进行A/D转换,对采样值进行标度变换、数字滤波以及消除系统零点漂移与标度漂移等数据处理。实验结果表明,数据采集系统达到了预期效果,其采样速率为5 kHz,采样分辨率为12 b it,采集精度为0.1%。     

高分辨极化雷达检测中极化滤波器的选择

针对高分辨极化雷达检测中极化滤波器的选择问题,提出了在检测中根据干扰信号极化度的估计值大小,选择干扰抑制极化滤波器对回波进行极化滤波,或者选择信干比较大极化通道信号的检测方法。仿真实验结果表明,在干扰信号极化度未知且变化时,该方法可以保证检测器输入端具有较高的信干比,从而有利于提高检测性能。     

基于视线角序列的视线角速率样条滤波

依据拦截器与目标间的相对位置、速度关系,提出了基于视线角序列的视线角速率自适应样条滤波算法。该算法利用样条函数表示相对距离矢量,提出并结合“导引头球面”模型,建立了系统状态方程;在只给出视线角序列信息的情况下,对状态估计误差和观测误差进行了补偿,实现了自适应样条滤波算法,获得了有效的视线角速率信息。     

基于MDDCC的通用型电流模式滤波器

为实现比第2电流传送器(CCII:Current Conveyor II)更具通用性、运能力更强的模块电路, 提出了一种结构简单性能优良的改进型多输出差动差分电流传送器(MDDCC:Modified Differential Difference Current Conveyor),并给出了由该电流传送器实现的通用型电流模式滤波器.该滤波器由3个MDDCC和7个无源元件构成,可实现二阶低通、高通、带通、带阻和全通滤波的功能;且可以多端输出,电路中电阻电容全部接地,适于全集成.中心频率和品质因数的无源灵敏度低,实现了面向实际电路完成 MOS管级的PSPICE仿真,结果表明,所提出的电路方案是可行的.     

基于信息融合的井下图像跟踪

提出了一种新的井下图像跟踪算法图像相关算法与卡尔曼滤波器之间的信息进行融合·此算法基于贝叶斯规则,将一种常用的均方差图像相关算法和卡尔曼滤波器两者信息进行融合,得到一种新的成像跟踪算法·改进后的算法融合了MSD相关器和卡尔曼滤波器两者的信息,使得两者之间的信息反馈增强,提高了跟踪算法的性能和鲁棒性,大大减少了目标失锁的可能性·另外,改进后的算法还融合了噪声的统计性能,提高了对噪声的抑制能力·从理论计算和实验结果看,用这种算法获得的图像比一般相关算法获得的图像更具有真实性和准确性·     

一种有效的图像质量增强算法--基于众数滤波的梯度滤波算法

为了改善传输图像的质量,介绍了一种用于图像增强的基于众数滤波的梯度滤波算法,并给出了此算法的基本描述和应用效果.