变换域滤波器组合系统

本文建立一种新的信号分析与综合系统，即变换域滤波器组合系统。建立基于离散可逆变换的滤波器的组合结构，导出匹配滤波器组合的完全重构方程，定义并考察基于不同ＤＲＴ类型的离散理想滤波器，构造迭代匹配滤波器组合系统。迭代匹配理想滤波器组合（ＩＭＩＦＢ）结构简单，应用方便，可实现理想频带分割，可应用于信号处理与图像压缩等领域。

离散正频型变换及其在变换域滤波器组合中的应用

该文建立一种新的信号分析与综合系统 ,变换域滤波器组合系统。首先讨论一族既满足匹配滤波器组合完全重构方程之要求又限于实数运算有连续输出波形便于进行频带分解的离散可逆变换(正交的或非正交的 ) ,即离散正频型变换 ,建立基于离散正频变换域滤波器组合 ,考察基于离散正频型变换的离散理想低通滤波器与离散思想高通滤波器 ;并构造其迭代匹配理想滤波器组合系统(IMIFB) ,其结构简单 ,应用方便 ,可实现理想频带分割。最后讨论它们在图象分解与编码中的应用。

利用基于滤波器组的重叠变换抑制扩频通信系统中的时变干扰

本文提出了基于滤波器组的重叠变换方法 ,并对滤波器组结构进行了一些改进 ,使之在提供频率信息的同时保留了信号的时域信息 ,因此特别适合于处理时变干扰。仿真结果证明 。

离散理想滤波器组合系统及其应用(英文)

作者考察变换域滤波器组合系统之一 ,离散理想滤波器组合及其在信号处理中的应用。变换域滤波器组合是子带分割及小波分解与合成的新发展。迭代匹配理想滤波器组合 (IM IFB)结构简单 ,应用方便 ,有快速算法 ,可实现理想频带分割 。

基于小波变换和量化理论的半脆弱数字声音水印算法及在电力系统中的应用(英文)

数字水印技术将在电力系统中得到广泛应用。文中提出一种半脆弱的数字声音水印算法。该算法通过量化被选参数将水印信息嵌入原始声音的小波变换域中。与傅立叶变换有所不同,小波变换域同时包含了信号的频率信息与时间信息。这一特征使得该算法既可用于声音文件的版权保护,又可用于判别声音是否受到恶意篡改。不同的量化系数会影响到水印的鲁棒性。在水印提取过程中,该算法运用了匹配滤波器确定水印的起始位置。文中主要包括运用数字水印判别声音的完整性﹑运用匹配滤波器定位水印信息的起始位置﹑以及提出既能用于版权保护又能用于内容认定的实用水印算法。实验数据证明了该算法的可行性。

测量与识别电力系统幅值、频率、相位轻微变化的小波域正交信号分析方法

该文利用线性相位复小波具有奇对称实部与偶对称虚部的特点,提出一种基于非同步采样技术的小波域正交信号分析方法,用以分离轻微电能质量扰动中包含的幅值扰动、频率扰动与相位扰动,进而确定这些扰动的幅度与类型。这种方法的显著特点是:采用具有最短平滑滤波器(Haar滤波器)的双正交复小波与只须在少数尺度上进行的移动不变小波变换;扰动幅度与小波变换系数之间存在简单的对应关系;识别扰动类型只须利用简单的二进制特征量与二-十进制转换方法。这些特点使得该方法简单、快速、准确。

GPS／SINS组合导航系统的多尺度融合算法研究

将传统的基于模型的动态系统分析法与基于统计特性的信号多尺度变换分析法相结合,提出一种多尺度融合算法,并用于GPS/SINS组合导航系统。该算法首先建立系统的原始尺度动态方程与观测方程;然后利用小波变换将该动态方程与观测方程在不同的尺度上进行数据融合;最后利用不同尺度上的融合结果进行全局最优融合,并利用该结果对SINS进行系统反馈校正。基于实测数据的静态实验结果与理论动态仿真实验证明,该方法可对系统进行有效的最优融合,相对于几种常见的滤波方法具有更好的组合导航系统精度。

基于变换域中数字网络计算机快速设计算法的研究

本文提出用数字平移理论，从已知理想数字低通的系统直接得到所需数字系统的原理和方法。节省了计算机内存，提高了运算速度，并用算例说明了其正确性。

BP神经网络在车辆组合导航中的应用研究

针对车辆GPS/DR组合导航系统在GPS信号被遮挡时无法完成DR"零点更新"的问题,提出了基于BP神经网络的DR位置误差预测模型来解决该问题。在GPS有效时,该算法采用基于平稳小波变换的扩展卡尔曼滤波器对GPS/DR信号进行数据融合得到车辆实时的精确位置,与经平稳小波变换软阈值模平方去噪法处理的DR位置数据进行平稳小波多尺度比较获得DR位置误差;然后用BP神经网络建立DR位置误差预测模型,为了提高所用网络的泛化能力,采用了贝叶斯正则化规则训练网络。在GPS失效时,利用已建立的预测模型预测DR位置误差来修复DR位置数据,实现车辆行驶在复杂路径下的实时精确导航定位。仿真表明,该算法对车辆GPS/DR组合导航系统有效。

直扩系统中抗窄带干扰技术

直扩序列扩频通信具有隐蔽性,抗干扰能力强的特点。但对各种人为的大功率窄带干扰却无能为力。采用窄带干扰抑制技术,是抗各种人为干扰的一种有效手段。本文介绍各种干扰的抑制技术。

基于提升格式的实时数据压缩和重构算法

提出了一种新的实时数据压缩和重构算法。算法采用基于提升格式的线性整数变换小波双正交滤波器组合哈夫曼编码方法对电力系统的实时数据进行压缩和解压缩,并利用实测数据对算法进行验证。实验结果表明该算法所耗时间短,数据压缩倍数提高到接近9 倍,是一种有效的数据压缩和重构方法,尤其适用于电网动态监测系统连续记录数据的实时压缩和去噪。

利用多尺度与分布模型的GPS/SINS组合导航算法

根据多尺度分析的思想,以离散小波变换为工具,将GPS量测信息用并行小波进行分解处理以得到不同尺度上的量测信息;然后,将不同尺度上的量测信息与SINS进行并行Kalman滤波,并对每个Kalman滤波器的输出结果进行分布式状态融合;最后,用分布式状态融合后的结果对SINS反馈校正。实际的静态实验与理论动态仿真实验结果表明,采用该方法以后,组合导航系统的各项导航参数精度明显提高。