基于背景感知相关滤波跟踪器的目标快速跟踪方法

图像跟踪算法是弹载图像末制导及光电侦查装备的关键技术,其高效低延时的实时实现可以极大提高光电载荷跟踪的稳定性和精确性。为解决弹载环境受体积、功耗等因素约束下图像末制导跟踪算法的高效性,基于背景感知的相关跟踪算法,提出一种基于数据驱动的多任务分配策略,并针对相关滤波计算是影响算法实时性的关键路径,提出Cache优化的快速傅里叶变换高效实现方法。通过将跟踪算法映射到多核DSP处理器平台上并行实现,相对原处理方法多核处理实时性能整体提升约56.3%。经无人机挂载试验验证表明,该优化方法可以满足空间约束条件下目标跟踪实时性需求,为智能化弹药的工程化应用提供了有力的技术支撑。

一种二级分段PMF-FFT卫星信号捕获算法

针对在小点数快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform,FFT)中,经典分段匹配滤波(Partial Matched Filtering,PMF)与FFT相结合的PMF-FFT卫星信号捕获算法存在增益损失,导致捕获灵敏度低、频率覆盖范围小和搜索速度慢的问题,提出了一种改进的二级分段PMF-FFT卫星信号捕获算法。截取部分FFT频率分量,缩短算法有效频率覆盖范围,以改善分段求和带来的包络增益衰减;采用在FFT频率分量中间位置追加搜索的方法,以改善FFT带来的扇贝损失;使用从粗略搜索到高精度搜索的策略,以减少搜索次数,提高搜索速度。仿真结果表明,相比经典PMF-FFT算法,在FFT点数不大于64点的情况下,改进算法能有效提高搜索增益和搜索速度,在8点FFT、125 Hz频率精度条件下,平均增益提升了22.19%,搜索次数减少了7.69%。

基于最小二乘矩阵束算法的工频分量提取方法

从故障暂态信号中准确地提取出工频分量对于继电保护十分重要。最小二乘矩阵束算法采用衰减指数和模型,可以有效消除各类谐波及衰减直流分量的影响。文中通过仿真研究了采样频率、时间窗及模型阶数等关键参数选取对最小二乘矩阵束算法的影响。同时,分析了滤波器及数据采样对算法的影响。最后,在1个工频周期下与傅氏算法进行对比,仿真结果表明最小二乘矩阵束算法具有较高的计算精度。

基于傅氏算法的智能化微机电力监控系统

针对以 16位微处理器为核心的电力智能化监控系统 ,提出了一种采用总线结构的模块化硬件平台设计方法 ,分析了系统的组成原理以及各参数变量的采集与处理 ,其中包括电压和电流的有效值、有功功率、无功功率的计算。着重讨论了电压 U的傅氏滤波算法。合理使用这种算法 ,大大提高了系统的运算速度和精度 ,达到了快速、精确的目的 ,从而使电力系统更加安全。

消除非周期分量影响的改进傅里叶算法

傅里叶算法不仅具有滤除整数次谐波的能力,也具有很强的抑制非整数次谐波的能力,在电力系统信号分析中得到了广泛使用,但是传统傅里叶算法会受非周期分量的影响而产生较大的计算误差。在定量分析非周期分量可能造成的计算误差基础上,提出了一种改进傅里叶算法。先通过对两个不同工频周期下的采样值进行积分,计算出非周期分量参数,再从传统傅里叶算法的计算结果中将误差剔除。将泰勒级数的误差计算方法进行了拓展推导,并设置了应用条件以及优化措施,使改进傅里叶算法能够较好地兼顾速度与精度。分别采用静态模型信号和Matlab/Simulink仿真信号进行验证。结果表明,相比于传统傅里叶算法而言,改进傅里叶算法有效消除了非周期分量的影响,具有良好的计算精度和实用效果。

滤除衰减非周期分量的微机保护算法研究

寻找合适的算法是微机保护的一个重要任务。作者的目的是在目前国内外有关微机保护算法的文献中寻找一种兼顾精度与速度 ,并适合微机保护的“最佳”算法。为此通过大量的仿真计算 ,对各种算法的计算精度与计算速度进行了对比。首先给出微机保护常用算法中傅里叶算法及改进傅氏算法、卡尔曼算法和递推最小二乘算法对含非周期分量的故障信号计算方法 ,分析各算法的误差来源和频谱特性 ,然后进行仿真计算 ,在采样率分别为 12点 /周、2 0点 /周和 40点 /周时 ,在 80 P5 1XA16位单片机上对各算法的计算精度和计算速度进行了对比计算。得出了采用并联补偿的傅氏算法且选择采样率为 2 0点 /周的方案是能兼顾精度与速度的“最佳”组合方案的结论。

电力有源滤波器中对指定整数次谐波检测的DFT算法

根据带通滤波器的瞬时谐波检测方法,离散傅里叶变换基本思想,提出了运用基于DFT的滤波算法实现带通滤波。该算法可从原电流分离出指定次数谐波的分量,通过PWM对原电流进行反相补偿,以滤除指定谐波分量。基于理论上更有效地提高了谐波检测的准确度和检测实时性,在对指定次数谐波进行实时补偿方面具有一定的优势。理论研究和仿真表明,根据该DFT算法设计的数字系统可实现对指定次数谐波的检测。

数字保护中两种算法的比较研究

针对信号中非周期分量、频率偏移、分数次谐波和初相角变化对基波分量计算精度的影响,对卡尔曼滤波与全周傅氏算法进行了分析比较。仿真试验中的线路模型采取了依频线路模型,因此更接近实际情况。对各种故障进行大量的仿真试验,得出的结论是卡尔曼滤波在精度和速度上要优于傅氏算法。此结论对工程实际应用具有一定的指导意义。

基于快速傅里叶变换和改进分水岭算法的纸病实时检测复合算法

本课题提出了一种适合高速宽幅造纸机纸病在线实时检测的复合算法,该算法的基本思想是:首先通过快速傅里叶变换(fast Fourier transform,FFT)将时域图像转换到频域,以便使用频域图像与高斯(Gaussian)高通滤波器做乘积运算进行滤波;再通过快速傅里叶逆变换(inverse fast Fourier transform,IFFT)将频域中的图像转换到时域,以便下一步使用运算速度较快的分水岭算法对滤波后的图像进行快速缺陷分割,实现纸病在线实时检测。利用采集到的2000余张纸病图片进行纸病检测实验,结果表明,本课题提出的复合算法具有快速、高效、适用性强、分割效果好等优点,可满足纸病在线检测对图像处理算法实时性和准确性两方面的要求。

简化DFT滑窗迭代算法在有源电力滤波器谐波检测中应用

介绍了一种在有源滤波控制器应用中基于简化离散傅里叶变换的谐波电流检测技术的设计和应用。检测中非线性负载产生的谐波电流成分,运算过程中应用了滑窗迭代算法,它能有效地提高系统的实时性、目标跟随特性和抗干扰性,并且具有计算量小、容易工程实现的特点。进行了滑窗迭代算法的Matlab仿真试验,结果表明该算法能准确计算出负载电流中的基波成分,误差小,实时性强,能满足实际应用需要。

非同步采样下用于电力参数计算的滤波器设计

介绍了交流采样中考虑频率变化时计算电压、电流和功率的 FIR滤波器的设计方法 ,该方法计算简单 。

基于改进型傅氏算法的高压综合保护

针对现有的高压隔爆开关在实现综合保护时存在的问题,即在衰减直流分量干扰的作用下,采用通用的全波傅氏算法无法滤除衰减直流分量,容易产生误动和拒动,文章提出了一种改进型全波傅氏算法,该算法能完全滤除衰减直流分量及高次谐波信号。文章还给出了基于该算法的高压隔爆开关的硬件结构。实验证明,该算法可靠准确,计算量小,是一种可行的智能高压综合保护方法。

LFM信号的分数阶傅里叶域自适应滤波算法研究

对于线性调频信号(LFM)的滤波,采用处理平稳信号的方法对其滤波往往得不到很好的效果。本文利用了线性调频信号在分数阶傅里叶变换域上具有很好的时频聚焦性的特点,来实现信号在分数阶傅里叶域的自适应滤波,自适应滤波算法采用改进的步长LMS方法,对传统的LMS算法做出了改进,算法中步长处理中引入了一个限制因子,可以较好地解决算法收敛速度和稳态失调量之间的矛盾。仿真结果表明,此算法在处理分数阶域的LFM信号滤波比传统的LMS算法有较好的滤波效果。

几种傅氏改进算法仿真分析

傅氏算法强大的滤波效果使它在电力系统中得到了广泛的应用,尤其是在微机的保护方面。对当今比较流行的几种傅氏及其改进型算法进行了比较分析;并使用Matlab建立了电力仿真模型,模拟出了故障状态。采用性能较好的3种算法,对故障信号进行了滤波处理,以验证它们的实际应用价值。

数字全息粒子图像测速技术研究

通过全息照相及再现的理论分析 ,进行了数字全息计算机数值模拟 ,利用快速傅里叶变换技术 (FFT)对拍摄到的干涉条纹进行了图像复频域的信号分析 ,实现了数字全息的复频域滤波技术和全息图的小景深再现技术 ,应用于数字全息粒子图像测速DHPIV(DigitalHolographyParticleImageVelocimetry)技术 .并对立方体对角复杂流动流场进行了试验测量 ,得到了空间中的三维速度向量场分布 ,进而得到了三维流线的空间分布 。

一种简化DFT的滑窗迭代算法在电力谐波检测中的应用

文章介绍了一种在有源滤波控制器应用中基于简化离散傅立叶变换的谐波电流检测技术的设计和应用。为检测由非线性负载产生的谐波电流成分,运算过程中应用了滑窗迭代算法,它能有效地提高系统的实时性、目标跟随特性和抗干扰性,并且具有计算量小、容易工程实现的特点。该算法的有效性通过实验和仿真结果得到了证明。

改进的二维变换Gabor小波滤波器特征提取算法

针对在复杂背景下图像特征存在提取困难的问题,提出一种基于尺度不变性的改进二维Gabor变换小波滤波器特征点提取算法。增加在滤波过程中Gabor滤波器的通道数量,利用多通道特性的特点将图像中的特征点提取出来,增强其物理直观性;在提取特征点的过程中,增强算法在复杂背景干扰下的健壮性,即将尺度空间理论引入到Gabor滤波器,将提取的特征增加一个尺度不变量,使得算法在复杂背景图像中提取特征的能力加强。

分数傅里叶变换离散化(DFRFT)算法和应用研究

分数傅里叶变换是传统傅里叶变换的发展和推广,在信息处理中有非常广泛的应用。文章对已发展的四种分数傅里叶变换离散化算法进行了系统的归纳和总结,重点比较了几种算法的优缺点,指出了适用范围,并对其中三种主要方法给出了计算机模拟结果;在此基础上,用解啁秋法对chirp信号进行了检测和滤波,并给出了仿真结果。

斜视SAR分数阶距离多普勒成像算法

针对传统距离多普勒(RD)算法在斜视合成孔径雷达(SAR)成像时运算量不足和边缘存在干扰的问题,将传统的RD算法中的匹配滤波用分数阶Fourier变换替代,提出基于分数阶Fourier变换SAR斜视距离多普勒成像(FrRD)算法。理论分析斜视SAR回波信号分数阶Fourier变换域模型,徙动校正在距离分数阶Fourier域方位频域完成,给出FrRD算法仿真流程。仿真结果表明,与传统RD算法相比,FrRD算法成像副瓣更低,成像边界更加清晰,成像时间缩短近一半。

用于分数傅里叶域滤波位相元件设计新算法

基于部分相干成像和分数傅里叶变换理论,建立成像系统的分数傅里叶域滤波模型,提出了可快速设计分数域位相型滤波片的 FrPI 算法。此算法将逆向设计预设初位相与分数傅里叶迭代技术相结合,针对成像系统中不同的设计要求可快速设计出所需的分数域滤波片结构。模拟结果表明,对数值孔径有限的部分相干成像系统,使用新算法设计的分数域滤波片,可有效补偿由于高频损失带来的图像失真,从而使局部线宽偏差和面积偏差分别由滤波前的 36.548nm 和 39.09%下降到了 15.234nm 和 7.72%,明显减少了空间像畸变。