结合噪声滤波的电力系统暂态稳定预测

为了解决电力系统实际运行过程中存在大量的输出噪声,提出了一种结合噪声滤波的电力系统暂态稳定预测框架。本框架基于最优样本选择(OSS)方法和覆盖距离(CD)结合生成的覆盖距离滤波器(CDF)进行噪声滤波,然后使用轻量级梯度提升机(LightGBM)模型进行电力系统暂态稳定预测。在仿真软件提供的23节点系统和美国南卡罗莱纳州500节点实际系统上进行的测试结果表明,所提出的电力系统暂态稳定预测框架能够有效过滤噪声,并具有较强的鲁棒性。

基于改进谱线增强的光电编码器γ辐射噪声滤波算法研究

针对核辐射环境下光电编码器因受γ辐射总剂量效应影响而导致输出信号质量劣化的问题,提出了一种兼顾精度和效率的改进谱线增强算法(Improved Adaptive Line Enhancer Method,IALEM)。该算法引入Softsign函数建立误差与步长之间的非线性关系,通过在步长更新公式中引入前一时刻步长值,达到收敛速度快且稳态误差小的目的。分别在算法收敛速度、稳态误差、低信噪比输入、计算量4个方面与同类算法进行比较。结果表明,该算法在拥有较低计算量的同时,其收敛速度更快、稳态误差更小,并且对于低信噪比信号具有更好的滤波效果。最后,在光电编码器上对本文所提算法进行了现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array,FPGA)硬件实现;并在60Co γ辐射环境中对算法的滤波效果进行了实验测试。实验结果表明:所提出的算法可有效滤除光电编码器因γ辐射产生的噪声,提高光电编码器输出信号的质量。

基于分数阶噪声滤波器的特高频局部放电检测抗噪声分析

内置式特高频局部放电检测中存在通信与电磁叠加产生的高频复合噪声,对局部放电信号产生干扰及掩盖,无法获取精准的局部放电波形。因此,结合分数阶噪声滤波器的特点和滤波原理,提出基于分数阶噪声滤波器的内置式特高频局部放电检测噪声控制方法,并通过有限元仿真和试验验证了该方法的有效性、稳定性与可靠性。

基于噪声检测的彩色图象脉冲噪声滤波

文章提出了具有细节保持能力的自适应彩色图像脉冲噪声滤波器，称为细节保持滤波器。新方法对图像中噪声像素进行检测，仅对噪声像素进行有序滤波而对非噪声像素则保持其原值不变，并根据图像噪声情况自适应地选择滤波窗口。从而，有效地滤除随机彩色脉冲噪声、保持图像边缘与细节，其性能优于经典的矢量中值滤波器（ＶＭＦ）、方向一距离滤波器（ＤＤＦ）、距离一幅度矢量滤波器（ＤＭＶＦ）等非线性滤波器。

荧光造影图像序列的噪声滤波

通过对视网膜血流荧光造影图像分析, 将自适应加权平均方法与顺序统计滤波器相结合, 构造了扩展自适应加权平均(EAWA)滤波器. EAWA滤波器是一个灵活的滤波器模型,它通过设计关键像素和权值分布函数, 以达到特定滤波效果. 在此模型基础上, 针对荧光造影图像, 建立了高亮度保持(HIP)滤波器. 实验结果表明, HIP滤波器不仅可以有效地滤波,又可以保持高亮度点的亮度不被退化.

基于形态学算法的摄影测量数据噪声滤波

摄影测量的点云数据通常叠加有多种形式的噪声信号,针对摄影测量中得到的扫描线形式的点云数据,采用形态学算子进行了噪声滤除。在完成噪声滤波的同时,在一定程度上对零件陡峭处获得的数据进行自动拟合。实例验证表明,该滤波方法处理速度快,其效果比其他的滤波方法好,滤波后的数据符合曲线曲面重构的要求。

微光图像麻点噪声滤波理论与实验研究

均值滤波法处理微光图像时会造成严重的图像模糊。该文对此做了进一步的研究与实验，采用一种新的改进性处理措施——麻点噪声滤波法抑制微光图像噪声。该方法是将滤波窗口内中间像素点灰度值与所有像素点灰度平均值的绝对差值同阈值进行比较，并根据比较结果决定滤波输出。实验结果表明，麻点噪声滤波能有效地抑制微光图像噪声，对图像边缘保护特性比均伍滤波好。

CMOS电感电容压控振荡器中对称噪声滤波技术的研究

提出一种基于CMOS电感电容压控振荡器的对称噪声滤波技术。仿真结果表明,对称噪声滤波技术能够在相同的功耗下改善相位噪声6dB。应用对称噪声滤波技术设计一个4.8GHz压控振荡器,在0.25μm CMOS工艺上制造,测试结果表明在偏离载波1MHz时相位噪声为-123.66dBc/Hz,整个振荡器的功耗仅为12mW,与同类型的压控振荡器比较,取得很好的PFTN指标。

一种新的高密度椒盐噪声滤波算法

针对现有算法对高密度椒盐噪声滤波不足的问题,提出一种新的高密度椒盐噪声滤波算法。通过噪声检测将含噪图像的像素分为信号点和噪声点,对每一个椒盐像素,计算以该像素为中心的窗口内非椒盐像素中值,信号点则保持其灰度值不变直接输出,重复以上过程,直到没有噪声点被替换。实验结果表明,该算法能在有效去除椒盐噪声的同时保护图像细节,较传统中值滤波及其改进算法有更好的滤波性能。

基于多子窗口的混合噪声滤波算法

为了去除数字图像中混有的高斯噪声和椒盐噪声,提出了一种基于多子窗口的去混合噪声算法。算法借鉴多级中值滤波思想,先将滤波窗口划分为纵横交叉的多个子窗口。对于椒盐噪声,先统计各子窗口内非噪声点的个数,如果为奇数,求出各子窗口非噪声点的中值;如果为偶数,计算各子窗口非噪声点的均值,然后用这些值的中值替换噪声点。对于高斯噪声,算法采用多子窗口均值法进行滤波,用各子窗口均值的均值替换噪声点。实验证明,该算法对混合噪声具有较好的滤波效果,且有效地保持了图像中的细节信息。

带有噪声滤波器的GPC鲁棒性分析

利用在一般形式的CARIMA模型和性能指标下的GPC闭环系统表达式,从结构上阐明了由模型失配所带来的鲁棒稳定性问题的实质,分析了噪声滤波器设计对于闭环系统鲁棒性的影响,并针对几种典型参数设计所确定的闭环系统给出了增益失配界。

基于自适应噪声滤波的视频对象分割算法

介绍了基本的视频运动对象分割算法,针对变化区域检测算法中固定阈值滤噪的不足,提出了自适应噪声滤波的方法,同时利用计算机图形学中的扫描线填充思想得到变化区域的具体位置,实现视频对象的分割。实验证明了算法的有效性。

应用正则化影响函数扩散模型的星图噪声滤波

由于恒星星图的噪声滤波对保持星点的边缘细节要求较高,本文以塔基(Tukey)扩散模型与改善的PM(PeronaMalik)模型为基础,提出了一种基于正则化影响函数扩散模型的星图噪声滤波方法。该方法通过导数算子提取边界点集,利用图像中原始像素和噪声像素的空间分布特性对图像进行噪声滤波处理,并通过给定边界条件恢复图像边缘。由于避免了方差稳定(VS)变换,该方法可以直接处理高斯噪声。对普通图像和添加高斯噪声星图进行了仿真测试,并与普通扩散函数算法进行了比较。实验结果表明:提出的算法表现出了较好的噪声滤波能力,同时有效地保持了特征图像的边缘。相对于普通扩散函数算法其平均绝对误差降低了13.6%,峰值信噪比平均提高了6.1%。得到的数据显示,本方法的滤波能力优于普通的扩散函数方法,特别适用于星图的噪声滤波处理。

电源噪声滤波器设计与应用

文中介绍电源噪声滤波器的电路设计、测试方法及典型应用。

基于非噪声像素重构的PK-SVD脉冲噪声滤波

提出一种基于非噪声像素重构的K-SVD(Pixel K-SVD)脉冲噪声滤波方法.在图像重构阶段,以非噪声点像素值为优化目标,利用分层重构改进OMP算法求解优化函数,获得重构图像以提高恢复图像质量;在字典训练阶段,PK-SVD不再固定原子的系数,而是使用重复奇异值分解同时更新原子和系数.将PK-SVD与其他3种方法进行比较,实验结果表明,PK-SVD能得到最稀疏化的字典,较好地抑制脉冲噪声,使得滤波图像较清晰且具有较高的峰值信噪比.

基于噪声滤波的非线性系统故障诊断方法研究

随着复杂系统故障诊断的要求不断增加,非线性滤波技术复杂系统诊断已越来越成为研究的热点与难点问题之一;针对传统的粒子滤波进行系统突变故障诊断的问题,文章提出了一种改进的噪声粒子滤波故障诊断新方法;方法给出了噪声粒子滤波统计模型,通过粒子滤波得到状态估计值,并得到全概率分布信息用于故障检测中;最后通过仿真实验以及数值模拟验证了文章提出的方法在复杂系统故障诊断中是有效的,同时具有较高的精确性。

基于3D邻域激光扫描数据随机噪声滤波

在分析激光扫描数据及其随机噪声的特点基础上,提出了激光扫描数据的3D邻域随机噪声滤波的新方法。实例结果表明:有效滤除了激光扫描数据中的随机噪声,在扫描线方向和扫描方向,数据的曲率分布更合理,数据平滑效果较好。

基于脉冲耦合神经网络的图像混合噪声滤波方法

根据脉冲耦合神经网络同步脉冲发放特性来定位脉冲噪声和高斯噪声点的位置,提出一种在该网络控制下,只对与噪声相关的像素进行均值计算以替代噪声像素的亚均值滤波算法,实现了图像的较强自适应滤波。仿真实验结果表明,该方法适应性强,在去除医学图像噪声的同时能很好地保留医学图像的细节和边缘信息,有利于改善医学图像质量、提高信息利用率和诊断的正确率。

一种基于PCNN的医学图像混合噪声滤波方法

根据脉冲耦合神经网络同步脉冲发放特性来定位脉冲噪声和高斯噪声点的位置,提出一种在该网络控制下,只对与噪声相关的像素进行均值计算以替代噪声像素的亚均值滤波算法,实现了图像的较强自适应滤波。计算机仿真实验结果表明,这种方法适应性强,在去除医学图像噪声的同时能很好地保留医学图像的细节和边缘信息,有利于改善医学图像质量、提高信息利用率和诊断的正确率。该方法的效果优于均值滤波、中值滤波、维纳滤波等去噪方法,是去除医学CT图像混合噪声的一种比较理想的方法。

片式高频噪声滤波组件及其应用(1)

片式高频噪声滤波组件有一个最大的优点,即在小尺寸内可以实现较高的插入损耗。这里有几种不同的滤波组件,如LC滤波器、RC滤波器、π型滤波器、T型滤波器和高性能的滤波组件,等等。在这篇文章里要分两期来讨论它们的结构、性能和应用,这是第一部分。