快速自适应滤波的图像增强方法

为了快速有效的去除图像中的干扰噪声,同时避免边缘有用信息的模糊化,提高图像的层次感和清晰度,采用快速自适应滤波与模糊集相结合的方法来进行图像增强。基于FPGA的快速自适应卡尔曼滤波器能够根据图像不同区域的噪声干扰程度实时有效地滤除噪声,对于去噪后带来的边缘模糊化问题,再采用分段模糊增强来解决。实验结果表明,该方法不但能够快速有效地去除噪声,而且图像的边缘细节信息也得到了很好保留。

一种水声信道均衡器的混合算法

水声高速相干通信中使用自适应均衡对抗信道在接收信号中产生的码间串扰。目前,1/2分数间隔采样的判决反馈均衡器结构得到了广泛的应用。本文分析了几种自适应算法在此种均衡器结构下的性能,结合浅海水声信道的特点,提出了一种快速卡尔曼滤波和快速自优化最小均方的混合算法,模拟及海试结果表明,该混合算法在计算复杂度、收敛速度以及稳定性方面都有很好的性能,已经应用到了水声实时高速通信系统当中。

基于自适应滤波器的能谱数据平滑技术

针对传统的谱线平滑方法在滤波器参数选择不当或平滑次数过多时引起谱线畸变的缺点,在最小二乘法的基础上,利用自适应滤波器的原理,采用快速卡尔曼实现递归最小二乘法,并通过前向、后向预测器更新滤波器系数,实现能谱数据的平滑去噪处理。通过实验将该方法与多项式最小二乘法、最小均方算法进行定性分析与比较,结果表明该方法能较好地降低能谱中的噪声,并能保持能谱的特征。