激光雷达信号检测系统的最佳匹配滤波方法

为了解决激光雷达回波信号弱、干扰强问题,提出激光雷达信号检测系统的最佳匹配滤波方法。通过二进小波变换与模极大值分解激光雷达信号检测系统采集回波信号,获取小波系数,保留回波信号特征的同时增加信号输出信噪比,采用匹配滤波处理所获得的小波系数,并经阈值处理后获取小波系数值估计值,利用小波重构估计值得出噪声滤除后信号。实验结果表明:该方法滤波处理后的信号波形均匀、波动幅度小,在不同的尺度因子下,本方法的噪声滤除结果均在80%以上,在固定的尺度因子和噪声输入时,本方法的噪声滤除了82%,检测精度为97.4%,耗时为10.34 ms,均优于其他方法。

“十四五”时期信阳市浉河区经济增长潜力测算研究——基于生产函数法和HP滤波方法

信阳市浉河区正处于数字经济护航高质量发展的重点战略转型期,依托生产函数的基本原理,考虑资本、劳动产出弹性以及技术水平三要素,建立AR模型并利用HP滤波法对浉河区潜在经济增长展开测算,同时对“十四五”时期经济增长率进行了预测。结果显示,浉河区消费呈平稳增长态势,资本贡献率逐渐走低,全要素生产率缺口逐年扩大,五年平均增长速度为5.4%。考虑到“十四五”时期全球经贸摩擦和新冠疫情引起的外部环境变化,浉河区实际年均增速将低于预测增速约1个百分点,最终达到4.6%,技术进步和结构转型升级将逐渐发挥作用。在此基础上分析得出,“十四五”时期浉河区可以经济普查为契机,从稳消费、扩内需、活存量、促外资4个方面寻求经济增长支撑。对此,需要适时适度增加政策力度对冲外部不利因素影响,使实际增速不要过低于潜在增速,争取达到“十四五”规划预期增长目标。

基于小波变换和维纳滤波的CAN通信信号滤波方法

为有效解决控制器局域网络(Controller Area Network,CAN)通信信号中存在噪声等问题,通过分析小波变换和维纳滤波的优点,提出一种基于小波变换和维纳滤波的通信信号滤波方法。该方法以小波变换阈值法去噪为基础,对通信信号的低频小波系数进行滤波和维纳处理,并利用经过处理的低频小波系数重构去噪后的通信信号,从而实现对通信信号的精准滤波。通过仿真实验,证明该方法不仅能有效抑制噪声,还能降低通信信号的信息损失,提高信噪比。

自适应广义形态滤波方法在介损在线监测数据处理中的应用研究

该文基于数学形态学的基本形态变换及其组合形式,提出了一种采用不同结构元素级联而成的广义形态滤波器,将其应用于介损在线监测数据处理,以保证进一步分析诊断的准确性。考虑到广义形态滤波器仍存在统计偏倚现象,造成开一闭滤波器的输出幅值偏小,而闭一开滤波器的输出幅值偏大的问题,结合了自适应方法实现形态开、闭自适应加权组合滤波以保证输出的准确性。仿真分析和现场处理结果表明,广义形态滤波对于数据中存在的各种加性白噪声和正负脉冲性噪声有较好的抑制作用,能有效地还原数据的基本变化规律,同时采用自适应组合形态滤波的效果要优于单一形态滤波方法和其它非形态滤波方法。

用Wiener滤波方法提取台站接收函数

本文提出了一种在时间域用Wiener滤波方法提取台站接收函数的方法 ,用远震P波波形的垂直分量为输入 ,接收函数作为滤波因子 ,远震P波波形的径向和切向分量作为期望输出 ,通过期望输出与实际输出的均方误差达极小 ,来提取接收函数。接收函数的计算可归结为Toeplitz方程的求解 ,可以采用Levinson递推算法。Toeplitz方程的非奇异性保证了Wiener滤波反褶积方法的稳定性。合成地震图与观测地震图的检验表明 ,用Wiener滤波方法测定台站接收函数是一种有效的时间域反褶积方法。

一种基于瞬时无功功率理论谐波检测的离散滤波方法

根据三相三线电路系统对称分量法 ,以瞬时无功功率理论为基础 ,推出基波和各次谐波电流的正序及负序分量离散检测方法。用复化积分算法取代传统的低通滤波器 ,具有截止频率特性好 ,检测结果稳定 ,易于编程实现等特点。利用MATLAB动态仿真工具对不同检测方法进行对比分析 ,结果表明 :该方法比传统的检测方法具有更快的响应速度。实验验证了该方法的正确性。

电力系统谐波源的种类和滤波方法综述

谐波源的种类对滤波方法的选择起至关重要的作用。通过仿真解释了两种典型的谐波源的物理本质和分类依据。总结了目前广泛研究的典型滤波方法,这些滤波方法包括无源滤波器、有源滤波器、混合型滤波器和统一质量控制器等,介绍了这些滤波方法各自的原理和特点。

基于小波变换和中值滤波的InSAR干涉图像滤波方法

介绍小波分析的基本理论和利用小波分析对信号进行消除噪声的基本方法,以及In SAR干涉相位图像中噪声的特点。针对目前普遍采用的均值滤波和中值滤波等方法对InSAR干涉相位图像中噪声进行滤波的局限性,提出一种基于小波分析和中值滤波相结合的InSAR干涉相位图滤波算法以改善滤波效果。实验证明该算法的有效性。

UKF滤波方法及其在车辆导航状态估计中的应用(英文)

在车载导航系统中,通常采用EKF作为状态估计方法提高导航的精度。由于EKF进行非线性估计存在一些缺陷,因此将其用于导航系统的非线性估计时,存在估计误差,从而影响导航系统的精度。为了获得更高的导航精度,将一种新的滤波方法—UKF方法用于车载导航系统的状态估计中。对一个车载DR/GPS组合系统,将EKF和UKF方法分别进行了滤波仿真。仿真结果表明:在车载导航状态估计中,UKF方法优于EKF方法。

三相整流电路谐波注入滤波方法

为了减少整流电路中电流谐波的影响,实现了一种基于80C196KC单片机控制的三次谐波电流注入滤波方法。给出了软、硬件设计思想。通过模拟试验证明,三相整流电路交流侧电流中的谐波含量由原来约30％下降到约10％。

基于模糊神经网络的彩色图像滤波方法

提出一种基于模糊神经网络的彩色图像滤波方法.该方法将滤波窗口内的像素矢量作为模糊神经网络的输入,根据像素间的矢量距离进行模糊化,通过模糊推理实现对各个像素加权求均值,得到中心像素的输出.输入的模糊化和模糊推理参数由神经网络的自学习功能自动调整,实现最优的滤波效果.对样本图像的处理结果表明,该滤波方法对不同类型的噪声均有较好的滤波效果.

GRACE时变重力场滤波方法研究

用3种不同的滤波方法获得了2007年相对于2005年的卫星重力变化图像,并与同期地面重力测量的结果进行比较,对比分析GRACE月重力场滤波方法的优缺点。结果表明,去相关平滑滤波算法优于高斯滤波和直接截断法,且去相关平滑滤波DDK5处理得到的卫星重力动态变化图像与地面观测结果符合最好,表明GRACE卫星时变重力场可以用来分析大区域重力动态变化。

InSAR干涉图滤波方法研究

探讨多视滤波法、中值滤波法、基于梯度的自适应滤波、additive滤波法四种抑制干涉图噪声的滤波方法。多视滤波法平滑了影像数据,是以牺牲空间分辨率为代价的,通常这种滤波处理应用在从两个单视影像获得的复数影像处理中;作为一种传统的抑制噪声方法,中值滤波技术实质上是一种非线性信号处理技术,它假设噪声具有极端的数值,即在所定义的平滑模板内为最(较)大值或最(较)小值,因此它会使得干涉图丢失一些信息;基于梯度的自适应法是基于梯度的一种中值滤波,它使得边缘更加清晰,该方法可与中值滤波联合使用;Addtive滤波法强调根据局部噪声状况和使用方向平行窗口得到的滤波噪声边缘来自适应的滤除噪声,对于局部噪声状况由关联图来决定。这种方法尤其对高关联的干涉图最为可取。

一种基于梯度信息的小波SAR图像滤波方法

提出一种基于梯度的自适应小波滤波方法。这种算法利用梯度和纹理信息控制阈值的选取 ,使滤波器在平坦区域能够有效去除噪声、在边缘区域有效保持边缘。应用于SAR图像斑点噪声滤波 ,并与增强Lee ,Frost滤波 ,GammaMAP滤波和Kuan滤波几种算法的结果进行比较分析 。

多路定标器抗干扰软件滤波方法

采用C8051F020单片机设计了一个多路定标器。抗干扰性能测试时发现,多路定标器中的第二级计数器受电机启、停产生的尖峰脉冲干扰是多路定标器出现较大误计数问题的主要原因。由于有效信号和干扰尖峰脉冲具备可分辨的特征,且多路的硬件滤波电路过于庞大、滤波又不够彻底,所以采用软件滤波方案来消除干扰影响。基于单片机的软件滤波,只需一个字节型变量就能动态存储一个通道的周期采样值,并由此变量各二进制位的数值变化,可判断出有效信号上升沿、下降沿和干扰尖峰脉冲,达到有效计数和滤干扰的目的。论文给出了程序流程和C51源程序代码。测试表明,采用该软件滤波方法解决了因电机启、停给多路定标器造成的较大误计数问题。

一种改进的GPS动态定位滤波方法

针对GPS接收机能够测量卫星信号的多普勒频率的特性,亦即能够测量三维速度的特性,引入了一种改进的GPS定位系统滤波算法。首先,根据机动载体的＂当前＂统计模型建立了系统状态方程;然后,根据GPS接收机实际能够输出位置与速度信息的特点建立了系统的量测方程;最后,给出了标准的卡尔曼滤波算法模型并详细描述了算法的推导过程。仿真结果表明,改进算法相对于以前的算法无论是在精度和跟踪速度方面都有较大的提高。

基于小波域隐Markov模型的SAR图像滤波方法

在小波域隐Markov模型(HMM)的基础上提出一种新的合成孔径雷达(SAR)图像的滤波方法。首先根据小波变换的内在特征,建立小波域的隐Markov树(HMT)模型,通过EM算法可以获得该HMT模型的参数估计。然后根据SAR图像的统计性质,将SAR图像的乘法斑点杂噪声在局部范围内近似为加性白高斯噪声,通过最小均方差(MMSE)估计可以获得信号的小波变换值。通过对真实SAR图像的应用,结果说明该方法可以在保存图像细节特征的情况下有效地抑制图像的噪声。

北斗双星/SINS组合导航实时滤波方法

在北斗双星/SINS组合导航系统中,通过将双星定位延迟时间Δt扩充为卡尔曼滤波器的一个状态,提出并实现了一种处理北斗双星定位延迟现象的滤波方法,该方法同时需要由双星前后两时刻给出的位置定位信息来推算载体的速度,进而得到系统的速度观测方程。仿真结果表明,应用该方法对北斗双星/SINS组合导航系统进行实时滤波,可以很好的提高水平位置的定位精度,为克服双星系统定位实时性差的缺点提供了一种思路。

非线性自适应平方根无迹卡尔曼滤波方法研究

针对带有附加噪声且噪声特性未知的系统,提出了一种非线性卡尔曼滤波方法——自适应平方根无迹卡尔曼滤波(NASRUKF)方法,该方法基于平方根滤波的思想,对传统的Sage-Husa自适应滤波算法进行了改进,并与平方根无迹卡尔曼滤波(SRUKF)算法相结合用来进行非线性滤波。该算法能直接对非线性系统的状态方差阵和噪声方差阵的平方根进行递推与估算,确保状态和噪声方差阵的对称性和非负定性。将所提方法通过计算机仿真技术与SRUKF算法进行对比,结果表明NASRUKF方法在滤波精度、稳定性和自适应能力方面均优于SRUKF方法。

基于运动判断的动态帧间滤波方法

提出了一种基于运动判断的自适应动态帧间滤波方法,利用不同帧间图像的共有图像信息部分进行累加滤波,同时又可避免因为子像素的位移引入的混叠效应,从而达到最大限度提高图像质量的目的。给出了该滤波方法的噪声方差方程,并利用该方法对采集的视频图像数据进行了处理,讨论了不同阈值下的滤波效果。