弱电网下基于一阶复矢量滤波器的锁相环补偿控制策略及鲁棒性分析

LCL型并网逆变器的跟网型控制中,一般采用锁相环获取公共耦合点电压相位信息。在弱电网条件下,并网逆变器控制系统存在电网阻抗与传统同步旋转坐标系锁相环的交互作用,导致其出现鲁棒性较差甚至难以稳定运行的问题。首先利用阻抗模型分析并网逆变器在弱电网下失稳机理,揭示了锁相环和电压前馈将在输出阻抗中引入一个附加项,并得出该附加项将对系统鲁棒性造成影响,进而提出一种在锁相环和电网电压前馈通道前串联新型一阶复矢量滤波器的补偿控制策略。分析表明:该控制策略减小了电网阻抗、锁相环带宽等扰动量对逆变器等效输出阻抗的影响,在电网阻抗宽范围变化时仍可使系统具有足够的稳定裕度,提高了并网逆变器的鲁棒性。最后,通过仿真分析和实验验证了所提控制策略可有效提高系统对弱电网的适应性,且具有良好的动静态性能。

INSAR干涉图的零中频矢量滤波算法

提出一合成孔径雷达干涉测量干涉图的滤波方法。该方法引入无线电技术中的零中频技术,将干涉图由高的中心频率变为零中频信号,再将信号分解至矢量空间中的两路正交信号,得到正弦支路信号和余弦支路信号,并分别进行低通滤波处理,最后根据滤波后的两路正交信号计算出滤波后的零中频干涉图,并恢复干涉图的原始频率,得到原始干涉图的滤波结果。实验结果表明:该方法滤波效果较好,能够解决干涉图条纹密集时滤波处理困难、效果较差的问题。

彩色图像矢量滤波技术综述

彩色图像滤波是彩色图像处理的最基本的研究领域之一。彩色图像滤波技术可以分成标量滤波法和矢量滤波法两大类。其中,标量滤波法只是早期的滤波方法。大量的研究表明,矢量滤波法比标量滤波法更加有效,因为它更能保护彩色图像的光谱特性。为使人们对彩色图像矢量滤波技术及其应用有个系统的了解,该文首先全面地总结了彩色图像矢量滤波的基本理论和方法,并跟踪该领域的最新进展,同时分析介绍了彩色图像矢量滤波技术的一些典型应用;然后对彩色图像矢量滤波技术进行了分类,并对每种类型的滤波算法中经典和目前最常用的算法做了详细的介绍和阐述;接着结合笔者对该领域的研究,提出了一些新的研究方法;最后,对于一些有代表性、经常使用的矢量滤波算法,以冲击噪声为例,给出了其视觉上的滤波效果和客观的评估数据。

基于STFT的INSAR干涉图自适应零中频矢量滤波

提出了一种基于短时傅立叶变换的合成孔径雷达干涉图自适应零中频矢量滤波方法。该方法将干涉图映射至矢量空间,并采用短时傅立叶变换进行局域频谱分析,统计得到各局域的中心频率;然后频率自适应地建立参考干涉图序列,并将原始干涉图与参考干涉图序列进行差分处理,得到零中频干涉图序列;最后对零中频干涉图序列进行矢量滤波,由滤波后的零中频干涉图序列和参考干涉图序列得到原始干涉图的滤波结果。实验结果表明:该方法能够解决干涉条纹密集、干涉条纹频率变化较大处滤波效果差的问题。

一种用于光谱图像的基于邻域背景检测的矢量滤波器

提出了一种通用性强的非线性矢量数字滤波器———基于邻域背景统计的矢量滤波器,该滤波器既可用于光谱图像又可用于灰度图像,具有腐蚀小面积奇异像元的作用,可以消除图像噪声和光谱散点,同时保持原有的光谱信息不变,此外还对图像边缘有一定的锐化作用.文章设计了该滤波器的一种简化实现算法,并给出了航空高光谱图像和彩色图像的处理实例,实验结果显示该滤波器滤波效果良好,对光谱图像的噪声消除和边缘检测都有很大帮助.

彩色图像脉冲噪声的自适应矢量滤波

提出了基于噪声像素检测的自适应矢量滤波器的新方法，该法对图像中噪声像素进行检测时，仅对噪声像素进行矢量滤波，而对非噪声像素则保持其原值不变，并可根据图像噪声情况自适应地选择滤波窗口。新滤波器能有效地滤除彩色随机脉冲噪声，并保持图像边缘与细节，其性能优于经典的矢量中值滤波器、方向一距离滤波器、方向一幅度矢量滤波器等非线性滤波器。

彩色图像矢量滤波法及其应用

提出了彩色图像矢量中值滤波法的改进算法。改进的算法不仅具有矢量中值滤波法去噪、保边缘和不增加新颜色的优点 ,而且具有计算量小、算法简单和易于实现的优点。应用于 SAR和 L andsat TM的融合影像滤波 。

基于全通复矢量滤波器的VSC电流双序控制建模及稳定性分析

为了在电网电压不平衡条件下运行和输出负序电流控制,电压源型变流器(voltage source converter,VSC)须采用电流双序控制策略。为兼顾VSC电流环的稳定性和抗扰性,采用一阶全通复矢量滤波器作为电流正、负序提取方法,实现在旋转坐标系统下的双序控制。针对VSC电流双序控制的建模、参数整定和稳定性分析3方面开展全面研究,基于建立的电流双序控制模型,明确了控制器参数整定方法,并根据奈奎斯特稳定性判据分析和验证了双序控制的稳定性,并给出其和单序控制在参数整定及稳定性上的差异。利用静止同步补偿器(static synchronous compensator,STATCOM)分别通过动态、暂态及参数边界稳定实验进行全面验证,结果和结论表明了所提方法的有效性和实用性,具有较好的理论意义和工程价值。

基于零检测和矢量滤波的帧频提升算法

针对格式转换领域提出了一种自适应帧频提升算法.该算法通过使用改进的三步搜索(ITSS)算法进行运动估计,并引入零检测和矢量滤波器对运动矢量进行修正.另外,运动补偿过程中采用的自适应加权算法可以有效地消除噪声的影响,保持图像中的运动边界的同时有效减小插值误差,增加适用性,提高图像质量.实验结果表明,该算法计算简便且易实现,具有较好的信噪比和视觉效果.

HSL颜色空间对等组子集的快速矢量滤波

快速对等组矢量滤波通过计算滤波窗口内的对等组的势来判断中心像素是否为噪音。为进一步提高其计算效率,提出一种基于HSL颜色空间的对等组子集的快速滤波方法。该方法利用HSL颜色空间的色度、饱和度和亮度等分量,使用原滤波窗口子集获得的对等组子集来判断噪音的存在。实验结果证明该开关型滤波方法较原对等组滤波方法在保存图像处理效果的同时减少至少一半以上的计算量。

基于球尺度的医学图像矢量滤波算法研究

医学图像中常常带有高斯脉冲,导致医学图像中的一些重要信息模糊不清晰,从而严重影响了医学图像视觉效果。在医学图像滤波中,既要对图像中的噪声有效去除又要保证医学图像滤波后尽可能的保证图像的边缘和细节等重要特征不被破坏。为此本文提出了一种基于球尺度的医学图像矢量滤波算法,在传统的矢量中值滤波器(VMF)基础上引入了球尺度概念,从而得到了基于球尺度的矢量中值滤波器(BSVMF)。新的滤波方法在图像边界进行小平滑处理,在图像内部区域进行大平滑处理,从而实现了对滤波过程的自适应控制。实验结果说明,本文提出的新滤波方法能够在消除噪音污染的同时,也能够尽可能多的保留图像边缘或尖角等重要信息。

基于参考距离最小的快速矢量滤波算法

针对目前彩色图像滤波算法在高密度脉冲噪声下去除噪声性能较差并且计算量较高的问题,提出了一种基于参考距离最小的快速矢量滤波算法。该算法首先对图像中噪声进行检测,然后计算滑动窗口的标量中值滤波结果,并将其作为参考向量,通过计算滑动窗口中全部像素与参考向量间的欧氏距离,选取与参考向量距离最短的像素作为最终的滤波输出结果。与现有方法相比,所提方法表现出更好的去噪效果,且具有更低的计算复杂度。

彩色显微骨髓细胞图像噪声的自适应矢量中值滤波

提出了一种基于彩色图像噪声的自适应矢量中值滤波方法,可根据噪声干扰的情况自动选择滤波窗口的大小.首先,检测3×3窗口中矢量中值与其他矢量之间的平均距离,然后根据这个平均距离的大小来判断选择3×3窗口,或5×5窗口,或1×1窗口.当选择1×1窗口时,意味着滤波输出就是原图像的像素值.模拟实验显示,应用自适应矢量中值滤波器能有效地滤除彩色显微骨髓细胞图像的噪声,并能较好地保护边缘和细节,其性能较一般的矢量中值滤波方法要好.

基于自适应加权广义逆矢量方向滤波估计地震同相轴倾角

在断层等不连续位置处估计局部地震同相轴的方向较为困难。在断层、地质边界等处,同相轴不连续,结构不稳定,导致倾角等地震属性变化大。为了克服这个问题,本文提出一种自适应加权广义逆矢量方向滤波方法,通过光滑经过逆转的梯度矢量场来估计局部地震倾角剖面。计算过程是:首先由改进的梯度算子计算梯度矢量场;然后设置垂直向下为参考方向,对梯度矢量场进行逆转;最后通过自适应加权广义逆矢量方向滤波方法估计倾角剖面。自适应加权广义逆矢量方向滤波方法在不连续位置处具有传统倾角估计方法不具有的高分辨率,能够稳健高效地估计地震数据的倾角剖面。理论模型和实际地震资料处理得到的局部地震倾角剖面表明,所提出的方法能够高分辨率地保持构造细节信息。

LLCL滤波并网逆变器的改进型加权平均电流控制策略

加权平均电流(WAC)控制因其对并网逆变器固有的降阶特性而备受关注。然而,数字控制延时引起的系统反向谐振峰易导致传统WAC控制失效,并网逆变器对弱电网下电网阻抗的适应范围减小。鉴于此,本文不从WAC控制的降阶角度出发,而是通过逆变器与电网互联系统等效阻抗模型的网侧电流稳定性角度重新审视,提出一种采用LLCL滤波并网逆变器的前馈复矢量滤波器改进型WAC控制策略,用以提升并网逆变器等效输出阻抗在低频域的相位,可使其在奈奎斯特全频域内的相位均高于-90°,进而增强系统的稳定性。最后,通过仿真分析验证了所提控制策略的有效性。

一种基于并联卷积神经网络的InSAR相位滤波方法

为了提高InSAR干涉相位图的质量以及改善密集条纹区域的边缘信息保持效果,提出了一种基于并联卷积神经网络的InSAR相位滤波方法。该方法通过多个并联的卷积神经网络提取多尺度相位信息的特征层以及传统卷积神经网络结构的滤波层,将不连续跳变的干涉相位转换至连续的正、余弦分量,并送入到并联卷积网络中进行残差学习,最后输出相位残差并完成相位滤波。通过仿真实验与实测数据验证了该方法的有效性。分析结果表明,该方法的各项评价指标均优于Boxcar滤波、非局部均值滤波和Goldstein滤波,可用于实际的InSAR数据处理中,提高干涉相位质量。

一种基于模糊决策的开关矢量中值滤波方法

针对现有的彩色图像脉冲噪声去除方法没有区分滑动窗口中的像素是否为噪声像素而导致滤波效果差的问题,提出一种基于模糊决策的开关矢量中值滤波方法。该方法首先利用开关条件判断像素是否被污染,针对被污染的像素,通过模糊数学理论构造适合脉冲噪声去除的隶属函数;然后计算滑动窗口内所有像素的模糊隶属度,并根据置信区间去除疑似噪声像素以优化滑动窗口的取值空间;最后对优化后的滑动窗口应用矢量中值滤波(VMF)以去除噪声像素。与现有方法相比,新的方法去除了滑动窗口中心像素的邻域疑似噪声,从而有效提升了滤波效果。实验验证了该方法的高鲁棒性和实用性。

一种快速的彩色图像矢量中值滤波算法

文章提出一种新的快速矢量中值滤波算法。首先,求取象素的方向区域距离测度并将滤波窗口划分为两个子窗口;然后,在子窗口内进行矢量中值滤波。实验结果表明,该算法速度快,具有较好的滤波效果。

基于噪声特征和矢量中值滤波的彩色图像去噪算法

为了有效去除彩色图像噪声,同时保留图像细节信息,并提高处理速度,在分析彩色图像噪声特征的基础上,探索了基于噪声点的距离测度特性的判别算法,并结合改进的矢量中值滤波(VMF)算法对检测出的噪声点予以降噪处理。试验结果表明:该方法能够较好地抑制噪声,有效地保留了图像细节信息,且所用时间仅为传统矢量中值滤波算法的1/2左右。

一种新的自适应加权矢量方向距离滤波器

针对已有的的矢量滤波器不能自适应地确定滤波器窗口内像素之间的空间距离对滤波效果的影响等问题,提出一种新的自适应加权矢量方向距离滤波器。该滤波器将彩色像素当作1个三维矢量,结合有序统计方法,利用彩色矢量间的距离信息和方向信息,并通过捕食者-食饵微粒群算法优化获得滤波器窗口的最优权值,体现滤波器窗口内像素之间的空间距离对滤波效果的影响,实现彩色图像的自适应滤波。与其他滤波算法的性能相比以及仿真结果表明,采用所提出的算法得到的平均绝对误差、均方误差和归一化的色度误差等明显比现有的彩色图像滤波方法的低,能在去噪与图像的细节及边缘保护方面达到平衡。