基于混合二极管的Sallen-Key低通滤波电路振荡行为研究

设计一种基于混合二极管的Sallen-Key低通滤波振荡电路,将PN结型二极管与电感、电容串并联组合所构成的混合二极管接入低通滤波电路的输入端,构建一种具有复杂动力学行为的混沌振荡电路.引入不对称系数来模拟实际电路中二极管元件之间电学特性的偏差,通过特定参数的相轨迹图、分岔图和Lyapunov指数谱对振荡电路的对称、不对称系数下两种振荡状态进行数值分析.实验产生振荡电路中独特的吸引子共存现象,揭示了受电路参数调节的对称、不对称共存分岔、反单调特性等丰富的动力学行为演化过程.最后,基于FPGA技术完成振荡电路的数字电路实验,验证了数值仿真的正确性和物理可实现性.

信息熵-低通滤波联合掩模云层干扰去除方法

为了降低海洋光学遥感图像中云区对海面表面纹理分析的影响,本文开展了信息熵-低通滤波融合掩模的云层干扰去除研究。首先,分析了现有遥感图像去云算法的基本原理及其局限性。在此基础上,提出一种基于信息熵-低通滤波联合掩模的云层干扰去除方法。其中包括对遥感图像的改进矩匹配的去条带预处理、局部信息熵滤波,以及联合低频滤波作为遥感图像中各像元的校正参数。该算法具有复杂度低、处理速度快的特点。实验结果表明:与现有算法相比,本文提出的算法可在低计算复杂度的前提下,大幅增强各区域的纹理细节信息,其平均信息熵可达到7.8以上,对比度可达到60以上,平均梯度可达到200以上;图像细节方面,本文算法能够在不引入伪边缘、非均匀性的前提下,充分展现受云区影响的海表纹理细节,进一步满足高保真度的遥感应用需求。

基于自适应低通滤波的越野滑雪撑杖计数算法

针对目前越野滑雪运动教练员对于撑杖数据量化的需求,设计了一种越野滑雪撑杖计数算法。通过快速傅里叶变换(FFT)分析窗口内撑杖数据的特征频率,再设置数据的特征频率为低通滤波的截止频率,对信号进行滤波处理。将窗口内信号邻近峰谷差值的均值作为阈值,用以区分撑杖动作的波形和杂峰,并对撑杖动作进行计数。设定有效撑杖动作波形的波峰时间间隔范围为0.8~2.5 s,从而剔除因伪信号而产生的误差计数。为了验证算法的准确度,分别采集分析了3位越野滑雪运动员的撑杖数据,结果表明:本文所提出计数算法的准确度达到98.5%,能够满足竞训团队日常的训练需求。

基于低通滤波下A计权的噪声监测系统的实现

随着国内经济发展、城市用电量增加,城区变电站数目逐步递增,变电站发出的噪声将给附近居民带来许多不利影响。针对一般的噪声问题,常用A计权进行评判。经研究,通过采用巴特沃斯IIR数字滤波器下的低通滤波处理算法,可大大提高A计权下声压级计算的精确度。将上述算法部署在噪声在线监测装置内部,通过该装置采集变电站附近的音频数据。测试结果表明,采集装置可有效滤除音频噪声干扰,对实时获取的音频数据进行A计权下的声压级计算,计算结果准确率可达95%。

基于二阶Butterworth低通滤波器的磁控埋弧焊滤波新方法

介绍了一种新的磁控埋弧焊接电弧信号滤波方法,即二级Butterworth低通滤波法,并将其滤波效果与传统的简单低通滤波方法和软件中值滤波方法进行比较。结果表明:采用二级Butterworth低通滤波器对磁控埋弧焊试验中的输出焊接电弧波形进行滤波,不仅可以滤掉无用的噪声信号,而且能够很好地保留原始输出电弧波形中反映电弧位置的特征信息,其滤波效果优于传统的简单低通滤波法和软件中值滤波法,可以很好地满足不断提高的焊接质量要求。

低通滤波在紫外成像降噪处理中的应用

紫外成像诊断技术是发现电气设备电晕放电故障隐患的重要手段,对提高供电可靠性和实现电气设备状态维修具有重要价值。为了获得更好的检测效果,改善所拍摄的紫外图像质量,降低噪声干扰,须对紫外图像进行图像处理。为此采用夜间型紫外成像仪获得设备电晕放电图像并把采集的RGB图像转化为灰度图像,再根据图像的噪声分析,针对椒盐噪声、斑点噪声和高斯噪声等这些噪声的特点采用频域低通滤波技术进行滤波处理,噪声模拟和现场实测的紫外图像表明滤波前后效果显著,提高了故障放电时所测得的紫外图像的质量。

带有低通滤波的广义S变换在探地雷达层位识别中的应用

同其它分析时变信号的方法相比,S变换具有独特的优点.但是S变换的时窗函数形式固定,限制了其在信号分析和处理中的应用.针对这一问题,本文对S变换进行了改进和推广,在S变换的时窗函数中引入调节参数,同时将低通滤波函数融入其中,提出了一种广义S变换.通过调节参数大小来调节广义S变换的时间分辨率和频率分辨率,从而使该变换具有很强的适用性.本文使用该变换对实测探地雷达数据进行了层位识别研究,取得了较好的效果.

一种基于低通滤波的公路简支梁桥实测冲击系数计算方法

分析现行公路桥梁评定规范中实测冲击系数计算中存在的问题;基于动力学理论推导移动力作用下简支梁的动力响应,分析其中的振动频率成分,得到对应静态分量的频段;提出通过频域低通滤波从简支桥梁的动力响应中提取相应的静力成分的方法;通过仿真分析介绍了动挠度响应提取静力成分进而计算冲击系数的具体过程;并将该方法应用于某简支梁桥跑车试验的冲击系数计算。结果表明:该方法方便、可靠,可为桥梁评定提供参考。

基于典型相关分析与低通滤波的肌电伪迹去除

提出了一种基于典型相关分析(CCA)和低通滤波的盲源分离方法去除脑电信号(EEG)中的肌电伪迹。该方法首先将混入了肌电伪迹的EEG信号分解为不相关的CCA分量,然后对与伪迹源相关的分量进行低通滤波处理,去除这些分量中的高频伪迹成分,最后利用与EEG相关的CCA分量和滤波处理后的新分量重构信号,消除肌电伪迹的影响。实验结果表明,采用CCA能够有效地分离出肌电伪迹,而结合低通滤波技术能够更有效地保留EEG信息。该方法取得了较好的去除肌电伪迹的效果。

航空重力数据的等波纹FIR低通滤波试验

为解决航空重力测量中的核心技术之一——强噪声背景下提取微弱重力异常信号的问题,根据等波纹切比雪夫逼近理论,采用瑞米兹(Remez)交换算法设计等波纹线性相位FIR低通滤波器,利用模型数据对该方法进行了验证,并通过GT-1A型航空重力系统测量数据进行滤波试验。结果表明,基于Remez交换算法设计等波纹线性相位FIR低通滤波器,在自由空气重力异常获取的滤波试验中,能获得与GT-1A系统卡尔曼平滑滤波相同的效果。

图像的频域倒数—高斯级联低通滤波去噪方法

针对图像频域滤波中细节信息丢失的问题,提出了一种频域倒数—高斯级联低通滤波去噪方法。该方法在频域利用倒数快速收敛的性质并结合高斯低通滤波器,实现了图像的联合滤波去噪。其在有效滤除高频噪声的同时更大限度地保留了图像的细节分量,进而使处理后的图像具有较高的对比度,对于去除噪声、提高图像质量有显著的效果。仿真结果表明,在相同的有效滤波面积基础上,与传统低通滤波器、倒数—理想级联低通滤波器、倒数—巴特沃斯级联低通滤波器相比,该方法的去噪效果最佳。

基于低通滤波和经验模态分解的舰船耐波性试验信号分析方法研究

针对舰船耐波性实测信号中趋势项难以消除而影响滤波精度这一问题,采用经验模态分解方法消除趋势项的影响。根据舰船对波浪运动响应的低频特点,在经验模态分解前先进行低通滤波,可使实测运动信号中的谱峰频率处在相对高频位置,减少EMD迭代次数,并使有用信息包含在第一个IMF中,方便对有用模态的识别。还针对实船耐波性试验无法直接获得垂荡位移的实际问题,对垂向运动加速度联合采用低通滤波、数值积分和EMD去趋势项消除积分误差的方法获得垂荡,通过模型耐波性试验以及对实舰横摇角速度采用该方法求得的横摇与实测横摇的比较,验证了该方法在舰船耐波性实测信号分析中的有效性。

低通滤波PID水轮机调速系统设计

为了克服传统PID控制器中微分环节调节困难且难以抑制高频测量噪声信号干扰而导致系统稳定性变差的缺陷,在充分阐述高频信号对传统PID控制器影响机理基础上,通过设计串联低通滤波器,降低了高频信号对控制系统影响,提出了一种低通滤波PID控制器设计方法,并把其应用于所建立的弹性水锤效应水轮机调速系统模型。在MATLAB环境下的仿真结果表明,与传统PI、PID控制器相比,低通滤波PID控制器具有更好的时域和频域性能指标,并且对高频测量噪声扰动不敏感,具有良好的鲁棒性能和抗负荷干扰性能,能满足水轮机调速系统性能指标要求。

基于 SCF 的程控低通滤波电路研究

ＳＣＦ（ＳｗｉｔｃｈｅｄＣａｐａｃｉｔｏｒＦｉｌｔｅｒ———开关电容滤波器）是目前在测控和通讯领域应用越来越广泛的一类单片集成器件，本文通过理论分析和实验研究介绍了一个以ＳＣＦ为核心的、带宽可程控调节的低通滤波电路。

基于高斯低通滤波的音乐节拍提取

提出一种基于高斯低通滤波的节拍提取算法,对音乐信号进行能量分析,确定信号的能量包络.在获得能量包络基础上,采用叠加分析的方法,实现在减少有待分析数据量的同时,消除信号的噪声.然后,应用高斯窗函数构造一个低通滤波器,对压缩后的信号数据进行低通滤波处理,滤除音乐信号中不能决定节拍信息的高频部分.最后,通过峰值检测的方法确定音乐信号的节拍.实验结果表明,本文所采用的方法提取结果准确,且实用性强.

基于DDS的低通滤波器设计与仿真

分析了几种经典滤波器特性,重点研究了DDS系统中低通滤波器的设计方法。根据DDS的结构特点和输出杂散频谱特性,结合滤波器技术指标使用了归一化法完成了一个九阶椭圆函数低通滤波器的设计,使其通带截至频率为120MHz、通带内最大衰减为0.2dB、在135MHz处阻带内最小衰减为66dB。通过Multisim10对其进行仿真后可以得出,使用此种方法设计的低通滤波器过渡带陡峭、幅频特性仿真良好,并且能够很好地满足预期的技术指标。

低通滤波PID控制算法在PCS中的应用

PID控制是反馈控制系统中最常用的控制方法。在托卡马克装置中,等离子体的行为是很难精确预测和控制的。托卡马克等离子体控制系统中包括了对不同控制对象的PID控制。基于数字滤波技术设计的低通滤波PID算法,通过滤掉误差信号中的噪音信号从而提高了算法的控制效果。该算法在等离子体控制系统中得到了很好的应用。

基于巴特沃斯低通滤波器的图像增强

在详细分析传统的图像增强算法的基础上,提出了一种基于Butterworth低通滤波的局部直方图均衡的图像增强算法。首先,利用Buterworth低通滤波器将图像分为高频分量和低频分量,然后对低频分量进行传统的直方图均衡处理,最后,将均衡后的低频分量与高频分量进行加权融合,得到增强后图像。实验结果表明,图像经过处理,突出了细节信息,改善了整体视觉效果。

基于低通滤波的大功率型氢燃料电池重型货车自适应能量管理策略

针对频繁变载导致氢燃料电池寿命缩短的问题,以大功率型氢燃料电池重型货车为研究对象,根据其混合动力系统部件特性和典型工况下整车需求功率的频域特性,提出了一种基于低通滤波的自适应能量管理策略,联合自适应低通滤波器和逻辑规则对整车能量进行合理分配,为充分发挥自适应低通滤波器的作用,采用Pareto遗传算法对自适应低通滤波器进行了多目标优化。通过Matlab/Simulink建立大功率型氢燃料电池重型货车整车仿真模型并进行仿真,仿真结果表明:相较于传统的功率跟随能量管理策略,所提出的能量管理策略能在保证大功率型氢燃料电池重型货车动力性和燃料经济性的前提下,有效地降低氢燃料电池系统输出功率波动,通过优化可使输出功率波动度进一步降低9.28%,从而有利于氢燃料电池耐久性的提高。

联合采用高通低通滤波与Hilbert-黄变换的非线性信号分析

经验模态分解方法无法分离2倍频内信号分量而可能导致模态混叠,这是应用著名的Hilbert-黄变换(Hilbert-Huang Transform,HHT)分析非线性信号时无法回避的问题,而消除模态混叠对于准确分析非线性信号具有重要意义。在此背景下,提出了一种联合采用高通低通滤波与Hilbert-黄变换的非线性信号分析方法,以解决这一问题。首先,提出了基于HHT瞬时频率的、用于判断是否发生模态混叠的指标;在此基础上为解决常规经验模态分析方法无法分解2倍频内信号的问题,采用傅里叶变换分析存在模态混叠的信号,并通过高通低通滤波将2倍频内的信号分离。之后,对经过滤波后的信号进行经验模态分解,并与之前未发生模态混叠的分量整合,得到原始信号完整的本征模态函数分量,进而计算得到各分量的瞬时频率和瞬时幅值。最后,用算例说明了所提方法的基本特征。