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121.
用MATLAB求解Butterworth最优传递函数   总被引:1,自引:1,他引:0  
采用MATLAB语言编写函数bwden,通过主程序调用该函数可求出任意阶Butterworth最优传递函数分母多项式的系数,绘制出Butterworth最优传递函数的极点分布图,阶跃响应曲线及波德图.8阶Butter-worth最优传递函数的求解和仿真表明,可有效且简便地用MATLAB求解Butterworth最优传递函数.  相似文献   
122.
针对有限冲激响应(FIR)滤波器实现时因有限精度限制导致滤波器性能下降问题,基于连续时间传递函数,利用增量差分离散方法提出一种低灵敏度FIR滤波器优化结构.首先,根据传统z算子与增量差分Delta算子的关系,利用双线性变换求得模拟域离散后的状态空间实现,并将系数矩阵进行稀疏化分解得到优化结构状态空间实现;然后,采用状态...  相似文献   
123.
文章主要研究在不知道视点和光照条件下,根据纹理对图像进行分类的方法;过程是利用滤波器响应得到的特征向量,建立相应的纹理基元表示;用最近区域匹配分类和贝叶斯分类2种方法进行分类,并对2种算法进行了比较;结果表明,分类结果非常接近,均比较准确。  相似文献   
124.
应用现代时间序列分析方法和白噪声估计理论,在线性最小方差最优信息融合准则下,提出了多传感器最优信息融合白噪声去卷W iener滤波器和平滑器,其中给出了局部滤波误差之间的协方差公式,它可被用于计算最优融合加权系数.同单传感器情形相比,可提高融合估值器精度.它可应用于石油地震勘探信号处理.一个3传感器信息融合Bernoulli-Gaussian白噪声去卷滤波器的仿真例子说明了其有效性.  相似文献   
125.
提出一种基于Wiener滤波器的波形比较方法,应用于数模混合电路的最坏情况分析.该方法能考虑一定的时间容限和信号容限,自动比较电路在不同的工艺参数、电压和温度(PVT)组合下的仿真波形,通过波形形状的比较来实现电路性能验证,有效地提高了电路验证效率.此方法成功地运用到波形比较软件系统中,并已在Intel技术开发(上海)公司内部推广使用.  相似文献   
126.
给出了对异常值和未知分布的观测噪声鲁棒的卡尔曼滤波器.分析表明当以Huber损失函数替代推导卡尔曼滤波器最大后验准则中观测误差的l2范数时,就构造了一个新的准则.由于Huber损失函数可同时描述l1和l2范数,因此由这个新准则推导的卡尔曼滤波器,在具有传统卡尔曼滤波器性质的同时,也有了l1范数对异常值鲁棒的特性.而当含...  相似文献   
127.
提出了一种由光纤光栅与光纤方向耦合器组成的光学梳状滤波器的理论模型,详细分析了滤波器的输出特性,由传输矩阵法推导出了当光纤光栅为均匀Bragg光栅时,该模型输出光谱与有关参数之间关系的数学表达式.对决定滤波器输出光谱特性及其规律进行了详细讨论,同时给出了实现光隔离功能的模型结构的理论参数.  相似文献   
128.
针对体育比赛期间运动员的检测识别并显示对应统计信息问题,提出了一种运动员人脸检测识别方法 .主要分四个步骤:第一步,利用一阶卡尔曼滤波器跟踪被检测目标;第二步,使用AdaBoost和Haarlike特征检测进行特征选择和分类;第三步,利用推进方法进行人脸检测;第四步,利用LDA初始化的AdaBoost算法识别人脸.用数码相机采集412张不同图像进行实验.实验结果表明,本文提出的方法在大部分情况下都能获得最高的球员检测精度和人脸识别精度.  相似文献   
129.
郭其一  李春 《系统仿真学报》2008,20(5):1312-1316
高速磁悬浮列车系统的谐波是一种典型的强非线性、冲击性负荷,是一种重要的新型谐波源,在没有补偿措施时,它会带来较严重的电网谐波问题。针对高速磁悬浮列车系统谐波的特征,运用自适应谐波检测方法对谐波进行检测分离,通过有源滤波器和无源滤波器的有效配合,最终达到谐波抑制,改善功率因数,优化电网电能质量的目的。  相似文献   
130.
基于微分进化算子的量子粒子群优化算法及应用   总被引:2,自引:0,他引:2  
分析了量子粒子群优化算法(Quantum-behaved Particle Swarm Optimization,QPSO)的进化方程,指出其存在的局部收敛问题,通过将微分进化(Differential Evolution,DE)的基本操作思想引入到QPSO中,提出了改进的QPSO算法(QPSO-DE);算法改进的方法是在粒子搜索过程中,以一定的概率对粒子的每一维执行微分进化操作,以增加粒子的随机性,从而减少了粒子群体因多样性缺失而易于陷入局部最优或停滞的情况,增强了粒子群体的搜索能力,提高了算法的优化性能;对多个标准测试函数及在IIR数字滤波器优化设计中的仿真实验结果表明,与PSO算法和QPSO算法相比,QPSO-DE算法能够取得更好的优化结果。  相似文献   
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