时差法超声波流量检测三步互相关算法研究

对时差法超声波流量检测中互相关算法计算量大的问题进行了研究，指出了减少计算量的3个方面———参与运算的数据容量、每次相关运算乘加次数和相关运算的累计次数，提出了一种采用预处理、粗相关和精相关三步相关算法，将计算量减少3～5个数量级；并以λ型超声波流量检测方法中的三步互相关算法为例，将整体运算时间控制在ms级，达到了实时性要求，为Z型、V型等时差法超声波流量检测的互相关算法大幅度减少计算量提供了一种有效的解决方案。

一种新的非白化滤波的自适应反卷积

提出了一种新的自适应预测反卷积的方法:基于知识的自适应滤波(NBA,knowledge based Adaptive filter).采用该法可以将先验的波形知识与自适应滤波技术相结合,实现缓变系统的自适应反卷积.与普通自适应预测反卷积相比,NBA方法由于加入了先验的波形知识,从而在输出波形失真误差上及自适应学习速度上均有很大的改善,特别是该方法不再限于仅可对白噪与线性系统的卷积才可进行反卷积的理论限制,提出了一种非白化滤波的自适应反卷积技术.本文从原理上及计算机仿真结果上证实了NBA法的有效性.