二维数字图象处理中的非线性滤波技术

非线性滤波以其良好的噪音抑制和细节保存能力,在图象处理、语音处理及数据平滑等领城得到了广泛的应用。根据点估计理论,现有的非线性滤波方案大致可分为三类:(1)L型滤波器-基于顺序统计量的线性最小均方误差估计;(2)M滤波器-广义的最大似然估计;(3)R型滤波器-基于统计理论中的秩估计。本文从基本定义出发,阐明了上述三类滤波器的统计理论基础。给出了各类滤波器的基本性质和常用的基本形式以及三类滤波器的噪音抑制和信息保存性能的比较;最后讨论了自适应非线性滤波器的实现方案。     

电子稳像的特征点跟踪算法

提出一种利用特征跟踪进行电子稳像的算法,该算法具有计算量小,精度高,有鲁棒性等优点。算法由两部分构成:(1)基于特征点集二维运动模型进行全局运动估计。提取图像的特征点,以其为中心建立特征窗进行块匹配,得到匹配特征点集,根据特征点集内具有稳定相对位置的结构特征,提出距离不变准则,对特征匹配进行验证,以保证各点的局部运动具有良好的全局一致性,从而形成特征点集的全局运动矢量;(2)利用自适应均值滤波去除摄像机抖动。均值滤波器可以有效平滑摄像机的高频抖动,同时滤波器尺寸自适应地根据抖动频率来调整大小,能够防止过稳或欠稳。实验结果表明,该算法能够有效减轻摄像机的旋转和平移抖动。     

稳态强磁场装置电源系统并联直流有源滤波器的实现新方案

结合串联型有源滤波器和并联型PWM有源滤波器的特点,提出了并联型线性调整有源滤波方案。介绍了该有源滤波器的结构及其工作原理,对其具体的实现方案进行了分析设计。就该直流有源滤波器进行了建模仿真,模拟结果证实了其参数设计是合理的,基于所提出的方案,研制了一台实验原型。实验结果表明,该滤波器具有良好的滤波效果。     

计算机辅助消声

利用自适应信号处理的有源噪声控制技术具有改变噪声谱形伏的独特能力,系统的操作灵活、维护费用较低,其性能和可靠性继续在改进,初装费用不断下降,它必将成为各种噪声控制工程的优选方案。 有源噪声控制用电信号激励扬声器产生相反波形的声音以进行噪声抵消。自适应数字信号处理技术用传声器接收不需要的噪声,经ⅡR自适应滤波器处理,然后由扬声器产生声波抵消。扬声器和误差传声器的信号特性由另一自适应滤波器用无规噪声连续修正并     

应用于助听器反馈抑制的信噪比自适应滤波算法*

针对基于自适应滤波器的助听器反馈抑制系统,本文提出了一种基于信噪比的归一化最小均方误差算法,采用最小值统计法估计误差信号的噪声分量,从而计算出误差信号的信噪比来计算自适应滤波系数的更新步长。当误差信号信噪比越高,语音占主要成分,信号的相关性越强,此时将滤波器的更新步长控制在较小值,减小滤波器的失调量。当信噪比越低时,噪声占主要成分,信号的相关性相对较弱,更新步长取较大值,加快滤波器的收敛速度。在仿真实验中,本文提出的基于信噪比的归一化最小均方误差算法相较于传统算法在平均稳态失调量和稳态失调范围上分别低1dB和2dB,其最大稳态增益提高了4dB,同时具有更快的稳态收敛速度,验证了本文提出算法的有效性。     

自适应滤波器的设计与制作

自适应滤波器是一种能够根据噪声特性实时修改自身参数,从而达到最佳滤波效果的滤波器,目前广泛应用于数字信号处理的各个领域。设计了一款完整的自适应滤波器展示装置,首先使用加法器和移相器电路对原始信号进行加噪处理,将加噪后的信号和原始噪声经过模数(AD)转换后输入FPGA,并在FPGA平台上构建了基于最小均方误差(LMS)算法自适应滤波器,最后将滤波器输出的信号经过数模(DA)转换后在示波器上进行观察。实验结果表明,该自适应滤波方案能在1-200KHz的频带范围内有效地滤除与原始信号频率差大于10Hz的正弦波、三角波和高斯噪声等噪声信号。     

基于Weiner模型超混沌lü系统的自适应辨识

为了能实时而有效地辨识参数不确定的超混沌lü系统,以便于对该系统进行控制或跟踪,本文提出了一种基于Wiener模型自适应分段线性(PWL)滤波器的超混沌系统辨识方法.Wiener模型的线性部分采用了线性横向滤波器,非线性部分用分段线性滤波器近似表示.根据最小均方误差准则导出了滤波器参数更新算法,并进一步推导出算法的收敛性条件.计算机仿真证实了该自适应滤波器辨识超混沌系统的有效性.该方法不仅克服了自适应线性滤波器难以辨识出这类强非线性系统,而且比其他非线性自适应滤波器的计算复杂性低得多.     

基于集员估计的混沌通信窄带干扰抑制技术

基于混沌载波的有界性和最优定界椭球(OBE)准则,推导出了已知干扰信号模型参数的状态估计和未知干扰信号模型参数的自适应状态估计的干扰对消算法.与基于最小相空间体积(MPSV)的Kalman滤波和传统的递归最小二乘(RLS)算法相比,本算法具有选择更新特性,能在仅有少量数据参与更新的情况下达到与前者接近的性能,降低了计算量.该方法的性能通过在混沌参数调制(CPM)和差分混沌相移键控(DCSK)两种通信方式下对自回归(AR)型和单音两种窄带干扰的有效抑制得到了验证. 关键词： 最优定界椭球 混沌通信 干扰抑制 集员估计     

自适应有源消声中的FMLMS算法研究及实现

因简便易行而在自适应有源噪声控制（AdaptiveActiveNoiseControl,简称AANC）中广泛应用的滤波-XLMS算法（简称FLMS算法）,由于其对输入向量自相关矩阵特征值分散程度的敏感性强,从而限制了它在AANC中的应用范围。木文提出了滤波-XMLMS算法（简称FMLMS算法）,是在原FLMS算法基础上增加了一个动量项。通过大量的理论分析、计算机仿真和实时实验,证明了该算法在单通道自由声场的AANC中有着比FLMS算法优越的性能。     

光纤陀螺随机噪声滤波分析

高精度光电稳定跟踪平台基准轴抖动或者缓慢漂移通常使得光纤陀螺(FOG)的输出信号中含有随机噪声。针对这一特点,通过对工程中实际采用的光纤陀螺实测数据进行时间序列分析,运用递推最小二乘法建立了噪声模型,并对其进行自适应卡尔曼(Kalman)滤波处理。通过Allan方差法分析结果表明,使用只对观测噪声协方差R阵进行自适应的Kalman算法滤波效果明显优于普通Kalman算法,且加入的计算量小,实时性能优于Saga-Huga自适应Kalman算法,对提高光电稳定跟踪平台性能有一定的实用价值。     

自适应滤波器在机载武器测试系统中的应用

针对飞机机载武器设备特点和测试维修要求,在分析了自适应滤波器的结构、最优评估等特性基础上,根据现场可编程门阵列(FPGA)的设计过程,构建了基于最小均方误差(LMS)算法的横向自适应滤波器.仿真结果和使用表明:设计实现的自适应滤波器,在FPGA中开辟512 kB的随机存储器(RAM)存储空间,能够实现权值系数向量的自动调节,且适应信号变化的特性,滤波后的信号测试误差不大于5%,且LMS算法在0.1 ms内可收敛到最优,满足数据处理的实时性和机载武器系统测试的要求.     

存在声反馈的前馈有源噪声控制系统性能分析

在一些应用场合,前馈有源噪声控制系统中次级源产生的声信号会反馈至参考传声器,影响参考信号质量和系统稳定,导致控制性能下降。引入了等效次级路径的概念,并通过等效次级路径与实际路径的相位偏差分析存在声反馈时的收敛性能。若某些频率的相位偏差大于90°,则这些频率附近将较难收敛,降噪性能下降,甚至导致系统不稳定。通过仿真和实验对单指向传声器声学方法、自适应滤波u型最小均方差(FuLMS)算法、反馈中和算法和在线建模算法共4种解决声反馈问题的方法的性能进行了比较。结果表明,4种方法都能提高存在声反馈时的前馈有源噪声控制系统的性能,有效解决声反馈引起的问题,但各有优缺点。单指向传声器方法最为方便,但低频指向性较差。FuLMS算法运算量较低,但不能保证收敛。反馈中和算法性能最好,但当系统时变时鲁棒性较差。在线建模算法不需要额外滤波器,但由于参数调节复杂,降噪性能稍差。      

基于改进代价计算和自适应引导滤波的立体匹配

针对现有局部立体匹配算法在弱纹理区域匹配精度低的问题,提出一种基于改进代价计算和自适应引导滤波代价聚合的局部立体匹配算法。该算法首先将增强后的梯度信息与基于增强梯度的Census变换相结合,构建代价计算函数;然后对图像的每一个像素构建自适应形状十字交叉窗口,并基于自适应窗口进行引导滤波代价聚合;最后通过视差计算和多步视差精化得到最终的视差图。实验结果表明,改进后的算法在Middlebury测试平台上对标准立体图像对的平均误匹配率为4.80%,与基于传统引导滤波器的立体匹配算法相比,本文算法在弱纹理区域取得更好的匹配结果。     

混沌时间序列的自适应高阶非线性滤波预测

根据混沌序列产生的确定性和非线性机制,基于Volterra级数展式和混沌序列高阶奇异谱特征,提出了一种高阶非线性傅里叶红外(HONFIR)滤波预测模型用于混沌时间序列的自适应预测.其自适应算法采用时域正交算法来自适应地跟踪混沌的运动轨迹,而不是重构混沌系统 的全局或局部运动轨迹.实验研究表明：(1)这种HONFIR自适应滤波器能够有效地预测一些超 混沌序列.(2)预测混沌序列的性能与预测模型的非线性拟合能力有关,但并非非线性程度越 高,预测性能就越好.(3)当HONFIR滤波器对混沌序列的非线性拟合精度高时,其自适应预测 的性能与其输入维数的关系不受Takens嵌入定理的约束.(4)HONFIR自适应滤波器具有一定的 抗噪能力. 关键词： 混沌 非线性模型 滤波器     

管道噪声的自适应抵消及其计算机模拟

本文提出一种采用自适应抵消的管道噪声有源降噪系统，自适应滤波器为有限冲激响应的横向结构，系统中采用了辅助滤波器和补偿滤波器，它们保证了最小均方算法的正确收敛，消除了声反馈效应，计算机模拟证实了该系统的可行性，通过对具有不同物理参数的管道的计算机模拟，得到了这些参数的变化对总降噪量的影响，这些参数包括温度、气流速度、管内的吸声情形、次级声源的Q值及次级声源到检测传声器的距离，模拟的结果有助于实际管道有源降噪的系统的设计。     

一种改进的选频有源噪声控制算法

提出了一种改进的选频有源噪声控制(FSFANC)算法。 一个FSFANC系统通过在信号输入通道中引入选频滤波器(FSF)选择一根待消除的谱线进行处理,多个FSFANC系统可以独立并行工作。本算法采用只含两个系数的有限冲击响应(FIR)结构对次级通道、初级通道、选频滤波器、控制滤波器等有关模块进行建模。理论分析和实验结果表明,当FSF中心频率一定时,即便噪声谱线频率与其有几赫兹的偏差系统也依然保持稳定。本算法结构简单,计算量小,收敛速度快,稳定性高,克服了现有FSFANC算法对频率偏差要求过于严格的限制。     

互补型自适应滤波器在心磁信号处理中的应用

将心磁信号从干扰噪声中加以提取并有效地消除噪声干扰是心磁信号处理中尤为重要的环节 .从改进算法的角度出发，提出互补型自适应滤波器结构以实现心磁信号的消噪处理.该滤波器针对心磁这类非平稳信号进行设计，有效地解决了常规自适应滤波器应用于心磁信号处理时收敛速度和稳态误差的矛盾.通过仿真实验和心磁实验结果表明，该算法能有效地消除心磁信号的背景噪声和工频干扰噪声.同时该算法也可用于其他非平稳信号的消噪处理. 关键词： 自适应滤波 心磁图 最小均方误差     

混沌通信系统中非线性信道的自适应组合神经网络均衡

针对混沌通信系统的非线性信道干扰问题,基于混沌信号重构理论和函数型连接神经网络理论,提出了一种横向滤波器与函数型连接神经网络组合(combination of transversal filter and functional link neural network,CFFLNN)的自适应非线性信道均衡器,并给出基于低复杂度归一化最小均方(NLMS)的自适应算法,并对该均衡器的稳定性以及收敛条件进行了分析.该非线性自适应均衡器充分利用了横向滤波器的快速收敛,以及函数型连接神经网络通过增大输入空间提高非线性逼近能力的特点,进一步提高均衡器的收敛速度和降低稳态误差.仿真研究表明：所提出的非线性自适应均衡器能够有效地消除线性和非线性信道干扰,均衡器输出信号能反映出混沌信号的特性,具有良好的抗干扰性能;且该均衡器的结构简单,收敛稳定性较好,易于工程实现. 关键词： 非线性信道 自适应均衡器 混沌吸引子 神经网络     

多通道窄带Fx-Newton时频算法及动力机械有源隔振实验

提出了一种多通道窄带Fx-Newton算法,用多个控制器并联控制各窄带带通滤波器提取的多根线谱。离线辨识次级通道频响矩阵并求逆后,只需L×L个(通道数为L)2阶滤波器即可实现次级通道逆模型滤波,从而使控制器系数向最优值迅速收敛。还提出了窄带滤波相位差的自适应补偿算法,可提高线谱频率波动时的控制鲁棒性。在200 kW实船柴油发电机有源无源隔振装置上进行了实验,结果表明该算法可同时控制10~11根线谱,使每根线谱衰减10~35 dB。该算法运算量小,在保证收敛稳定性的同时、收敛速度大于FxLMS算法(尤其在次级通道矩阵特征值分散度大的情况)。     

多通道窄带Fx-Newton时频算法及动力机械有源隔振实验

提出了一种多通道窄带Fx—Newton算法,用多个控制器并联控制各窄带带通滤波器提取的多根线谱。离线辨识次级通道频响矩阵并求逆后,只需L×L个(通道数为L)2阶滤波器即可实现次级通道逆模型滤波,从而使控制器系数向最优值迅速收敛。还提出了窄带滤波相位差的自适应补偿算法,可提高线谱频率波动时的控制鲁棒性。在200kw实船柴油发电机有源无源隔振装置上进行了实验,结果表明该算法可同时控制10~11根线谱,使每根线谱衰减10~35dB。该算法运算量小,在保证收敛稳定性的同时、收敛速度大于FxLMS算法(尤其在次级通道矩阵特征值分散度大的情况)。