基于多级滤波器的蛋白质热点区域预测

针对数字滤波技术用于蛋白质热点区域预测时预测结果精度低的问题,提出一种基于多级滤波器的预测方法。依据共振识别模型从一组蛋白质中提取出特征频率,设计一个选通特性良好的多级滤波器对蛋白质序列进行滤波,根据滤波器输出序列的能量谱定位蛋白质的热点区域。实验表明,多级滤波器能提高预测结果的精度。

可变带宽的多级滤波器数字下变频设计

介绍了一种基于多级滤波器结构、带宽可变的数字下变频设计。通过对数字下变频结构原理的说明和Matlab仿真验证,得到不同带宽下的FIR滤波器系数组;进一步通过Xilinx的FPGA芯片实现了整个数字下变频结构设计。

自适应阵列中多级维纳滤波器的有效实现算法

在分析多级维纳滤波器实现算法的基础上,证明了由相关相减算法实现的多级维纳滤波器是一种酉多级维纳滤波器,与Goldstein、Reed和Scharf提出的原始实现算法相比,酉多级维纳滤波器具有更好的降秩性能。该文对相关相减算法中的阻塞矩阵进行改进,使多级维纳滤波器前向递推巾观测数据向量的维数逐步降低,且同样能应用于相关相减算法结构。新的实现算法在进一步降低计算量的同时,得到与相关相减算法几乎相同的性能。仿真结果证明了该算法的有效性。

基于多级维纳滤波器降维技术的波达方向估计

针对基于子空间分解的参数估计算法所存在的运算量大、信噪比门限高等缺点,提出了采用多级维纳滤波器进行波达方向估计的方法.该方法将波达方向估计和多级维纳滤波器相结合,即降维的波达方向估计,克服了基于子空间分解算法的缺点.计算机仿真说明了这种降维的波达方向估计方法是有效的,可以应用在快拍数很少和信干噪比很低的情况.

一种新的自适应多级中值滤波器

本文在多级中值滤波器（MLM）的框架下引入了自适应的机制，提出一种新的自适应多级中值滤器（简记AMLM），其中，自适应机制的建立借助于两个自适应子窗口，这两个子窗口根据各基本子窗口的顺序统计量（包括中值）的比较关系．以这些基本子窗口为基本单元自适应构成。新的滤波器与MLM有非常相近的细节保护特性，但是比MLM的滤噪能力有较大提高，此外，与MLM相同，AMLM不需要任何关于信号及噪声的先验知识。本文分析了新滤波器的特性，并给出了显示滤波器效果的实验结果。

一种多级维纳滤波器的快速实现算法——迭代相关相减算法

证明了由相关相减算法实现的多级维纳滤波器是一种酉多级维纳滤波器,并且其各级的匹配滤波器与对应的降秩子空间的基向量相等。在证明结论的基础上,将后向迭代算法应用于相关相减算法多级维纳滤波器,提出了多级维纳滤波器的迭代相关相减实现算法。迭代相关相减算法具有前向递推计算量低、后向滤波实时性好、采样均方误差和自适应权矢量计算简单、秩选计算量低等优点,降秩性能与相关相减算法完全相同。

可保持图象细节的改进的全方位多级组合滤波器

针对传统全方位多级组合滤波器在去除噪声的同时 ,会严重模糊图象边缘这一问题 ,分析了其原因 ,并指出为了更准确地判断出边缘细节信息 ,应考虑转角线条走向等特殊情况 .提出了一种在去除噪声的同时 ,可以很好的保持图象边缘细节信息的改进的全方位多级组合滤波算法 ,实验结果表明 ,该算法在去除噪声的同时 ,能更好地保持图象边缘细节 。

基于多级维纳滤波器的空时自适应信号处理及其在无线通信系统中的应用

针对远距离无线通信接收机处的多径效应与干扰信号影响,本文提出一种基于空时自适应信号方法。该方法基于多级维纳滤波分解,对输入信号在空域和时域内联合处理,可以在有效改善接收误码率性能的同时抑制干扰信号的影响。此外,该方法还具有低复杂度的特点,提高了处理的实时性。本文还给出了一种对视距和多径散射环境均适用的多级维纳滤波级数选择方法,增强了计算资源使用的准确性。本文方法在实现上对输入信号的结构设计要求宽松,与已有空时自适应处理方法相较,在复杂度、谱效率和发射功率利用率上更有优势。

一种适于图像细节保持的全方位多级组合滤波器

本文在传统滤波器的基础上，结合全方位多结构元，提出了一种有效保持图像细节的滤波器——全方位多级组合滤波器．它能针对不同图像区域自动选取不同的滤波单元，充分发挥各级滤波单元的优点．图像处理仿真实验表明，在滤除噪声和保持图像细节方面，具有较好的效果．

基于多级维纳滤波器的信号子空间拟合算法

提出一种信号子空间拟合的新方法。推导出信号子空间拟合一个新的基本公式,进而建立信号子空间拟合一个新的准则函数。分析表明,信号子空间可以由多级维纳滤波器的若干个匹配滤波器有效地构成,而且匹配滤波器只需要多级维纳滤波器的若干步前向递推,所以该方法具有小运算量和低复杂度的特点。最后,计算机仿真验证了该方法的有效性。

采用降秩多级维纳滤波器的二维DOA估计快速算法

针对双平行线阵的二维波达方向(DOA)估计问题,为有效降低计算复杂度,提出了一种基于降秩多级维纳滤波器(MSWF)的快速算法。首先利用MSWF的前向递推实现信号子空间的快速估计,无需估计协方差矩阵和特征分解;然后,通过MUSIC算法对方位角和俯仰角的估计进行分维估计,使二维DOA估计退化为两个一维DOA估计问题,且方位角和俯仰角自动配对,进一步降低了运算量。仿真结果表明,该方法的估计精度优于同样基于双平行线阵提出的波达方向矩阵法(DOAM),俯仰角兼并时同样适用,计算复杂度低,适用于实时性要求高的应用背景。

一种基于多级维纳滤波器的导航信号抗干扰自适应处理装置

为了提高导航系统抗干扰性能,设计一种基于多级维纳滤波器的导航信号抗干扰自适应处理装置。该装置通过将信号逐级投影到正交空间并滤波,避免了传统维纳滤波器中阻塞矩阵的求解,大大降低了算法复杂度,因此可以充分利用空时联合滤波方法进行抗干扰处理。基于Matlab仿真,提出一种简单高效的硬件实现方法。实验表明,该装置满足导航信号处理实时性的要求,对于来向变化较为缓慢的干扰信号有着很好的抑制效果,并且利于采用FPGA等硬件实现。

基于多级维纳滤波器的声矢量阵空间谱估计算法

针对传统的声矢量阵高分辨空间谱估计(来波方向估计)算法运算量大、不易于工程实现的问题,提出一种基于多级维纳滤波器(MSWF)的声矢量阵快速来波方向估计算法,即V-MSWF算法,选取声矢量阵参考阵元声压通道的输出作为期望信号,通过MSWF的递推运算得到信号子空间。通过计算机仿真及消声水池实验对V-MSWF算法的性能进行了验证。结果表明,V-MSWF算法无需计算阵列协方差矩阵及特征值分解运算,在高信噪比条件下,具有良好的来波方向估计性能。

自适应模糊多级中值滤波器

结合模糊关联存储方法 (FAM) ,提出了修改后的多级中值滤波器——自适应模糊多级中值滤波器 (AFMMF) ,该滤波器克服了传统多级中值滤波器 (ML MF)的一些缺点 .实验结果显示 ,在处理“短线”噪声的过程中 ,AFMMF能更好地保留边缘 ,取得了更好的效果 .

基于多级维纳滤波器的树型WSN分布式线性约束最小方差波束形成方法

为减少树型无线传感器网络(Wireless sensor network,WSN)中分布式线性约束最小方差(Linearly constrained minimum variance,LCMV)波束形成器的计算量,将多级分解技术用于WSN分布式波束形成技术中,提出基于多级维纳滤波器(Multistage Wiener filter,MSWF)的分布式LCMV波束形成器方法。该方法通过有效引入MSWF技术避免本地协方差矩阵估计及求逆运算,能以更少的计算量获得分布式LCMV波束形成器相同的输出性能,说明新方法继承了MSWF和分布式LCMV波束形成器的优点。计算机仿真结果验证了算法的优良性能。

基于多级维纳滤波器的非均匀ΣΔ-STAP研究

该文提出了基于多级维纳滤波器的非均匀ΣΔ-STAP并行块处理算法,在非均匀环境下能快速有效检测动目标。文中基于多级维纳滤波的广义旁瓣对消器结构,提出了联合主波束检测和自适应功率剩余检测的两级级联非均匀检测算法,能有效增强对弱干扰目标样本的检测能力。同时,将改进的并行块处理引入非均匀ΣΔ-STAP算法,极大地降低了系统运算量。理论分析和仿真实验表明,该算法能有效剔除干扰样本,提高动目标检测性能,收敛速度快,运算量小,鲁棒性强,易于工程实施。

多级抽取滤波器的VLSI实现

采用基于 ROM的可编程方案 ,实现了 ∑ΔADC中多级抽取滤波器 .梳状滤波器用作多级抽取的首级 ,使用全加器和全减器实现 .剩余 4倍抽取采用两级半带滤波器和升幅 FIR实现 .这些滤波运算采用一个 ALU分时进行 ,运算控制字存于 ROM中 ,仅需对 ROM编程即可实现不同的滤波器 .控制字同时实现了对 RAM的分级分块存取、规范符号编码 ( CSD)

一种改进的多级维纳滤波器误差加载算法

对角加载是目前广泛采用的提高自适应波束形成稳健性的技术之一。在分析多级维纳滤波器结构实现空时自适应处理算法的基础上,提出了一种改进的能够等价递推实现对角加载的误差加载算法。该算法在每一级递推计算中均对加载值进行一次修正,有效克服了传统方法的最终对角加载结果总是小于期望的加载值的缺点,避免了加载不足,其每级迭代计算过程只增加了两次实数乘法和加法运算。仿真结果证明了该算法的有效性。

基于多级维纳滤波器的信源参数估计

为了解决传统的MUSIC算法需要计算相关函数并对其进行特征值分解或奇异值分解而导致的计算量增加问题,本文基于多级维纳滤波器快速子空间分解方法,分别在远场环境和近场环境中对信源参数进行了有效估计,并提出在一定条件下,可以采用该方法代替对相关函数的计算和分解。该方法计算量小,特别是在阵元数和快拍数较多的情况下优势更加明显。仿真实验证明了该方法的有效性。

机载雷达杂波抑制的预条件多级维纳滤波器算法

在机载雷达抑制地杂波的应用中,降阶空时自适应处理是目前研究的重点,而在各种降阶算法中以Goldstein和Reed等人提出的多级维纳滤波器(MWF)算法最具代表性。本文首先将MWF算法由广义旁瓣对消结构推广到直接处理结构,在此基础之上引入预条件处理以改善杂波和噪声协方差矩阵的条件数,提出了预条件多级维纳滤波器(PMWF)算法,并给出了算法的预条件共轭梯度法实现。利用杂波和噪声协方差矩阵的分块Toeplitz结构,可使PMWF算法的计算量降低为O(NKlog_2NK)。仿真实验表明,PMWF算法与经典的MWF算法相比,当处理阶数相同时,其信杂噪比改善有明显的提高,且以主杂波附近的改善尤为显著。