一种用于窄带主动噪声控制系统的性能优化算法

针对窄带主动噪声控制(NANC)系统的收敛问题,提出一种变遗忘因子变步长的滤波-X加权累加最小均方算法.本文在滤波-X加权累加最小均方算法基础上,利用互相关的误差信号构建变遗忘因子策略,并通过遗忘因子构造了变步长策略使系统获得更优的参数值,更好的平衡算法的收敛速度、跟踪能力及稳态误差之间的矛盾,同时增强了抗干扰能力,有效提升算法的整体性能.仿真实验表明本文算法在平稳和非平稳环境下具有更好的性能.

美军联合任务环境下的能力试验方法分析

针对武器装备联合试验方法研究不够深入的问题,研究了美军面向联合试验的能力试验法;着重介绍了该方法的流程步骤,包括策划试验与评估策略、描述试验特征、制定试验计划、构建LVC-DE仿真环境、管理执行试验和评估试验能力六个部分,并指出和分析了该方法所具有的继承与兼容性、模块化驱动、线程式实现、灵活性、规范性等特点,以及在实践中开展的相关应用。

基于局部SVD的深度图像增强算法

针对深度图像获取过程中的分辨率低,噪声严重等缺点,提出了基于局部SVD的深度图像增强算法。本文利用高质量的彩色纹理作为先验引导条件,对低质量的深度图进行优化。该算法的主要思想是对引导图像的局部协方差矩阵进行SVD分解,根据奇异值的大小自适应增强深度图像的细节和边缘,并利用双边滤波算法进行优化。实验结果表明,该算法在增强了深度图像的同时,抑制了平坦区域的噪声,填补了边缘缺失,实现了深度图像质量的有效改善。