用于混沌时间序列自适应预测的一种少参数二阶Volterra滤波器

研究了二阶Volterra滤波器的一种乘积耦合近似实现结构及其非线性NLMS自适应算法,并用这种少参数二阶Volterra滤波器(RPSOVF)研究了一些混沌信号的非线性自适应预测性能.仿真研究结果表明:所给出的非线性NLMS自适应算法能够保证这种RPSOVF的稳定性和收敛性,且RPSOVF用这种非线性NLMS自适应算法能够自适应预测一些混沌时间序列.  

用一种少参数非线性自适应滤波器自适应预测低维混沌时间序列

基于混沌动力系统的相空间延迟坐标重构，利用混沌序列固有的确定性和非线性，提出了用 于混沌时间序列预测的一种少参数非线性自适应滤波预测模型.该预测模型在Volterra自适 应滤波器的基础上引入sigmoid函数来减少待定参数.实验研究表明，这种少参数非线性自适 应滤波预测器仅需用50个样本经20次预训练后，就能有效地预测一些低维混沌序列，且这种 少参数非线性自适应滤波预测器更便于工程实现.  

连续混沌信号的离散余弦变换域二次实时滤波预测

提出了少参数二阶Volterra滤波器的一种离散余弦变换(DCT)域二次滤波实现结构及其NLMS自适应算法，并用这种DCT域二次滤波预测器研究了三种连续混沌信号的非线性实时多步预测性能. 仿真研究结果表明：(1) 这种DCT域二次滤波预测器比少参数二阶Volterra滤波器的一步预测均方误差性能提高了100倍，表明这种实现结构简单、易实现，且具有更好的收敛性能；（2）采用这种滤波预测器对三种连续混沌时间序列的实时多步预测性能明显优于局域法的多步预测性能.  

偏振复用光纤通信系统色散均衡器及算法的研究

设计了一种适用于偏振复用相干解调光纤通信系统的色散均衡器,用于补偿信道传输的色散损伤。该均衡器采用半码元间隔的蝶形有限脉冲响应滤波器结构,与此结构配合的自适应算法分别采用最小均方算法和递归最小二乘算法。通过仿真实验,分析了两种算法对残留色度色散和偏振模色散的补偿容限。仿真结果表明,递归最小二乘算法的补偿效果优于最小均方算法,它可以同时补偿1760ps/nm的残留色度色散和104.9ps偏振模色散引起的差分群时延,比同等条件的最小均方算法提升性能2.23dB。  

数字滤波在心磁噪声抑制中的应用

提出了一种基于数据重置最小均方算法的自适应数字滤波器, 并将其应用于抑制心磁信号的背景噪声. 数值模拟结果表明该滤波器对于相关噪声,尤其是有幅值变化和时间延迟的情况, 有很强的抑制效果. 该滤波器有很宽的带宽.利用它可以使心磁信号的信噪比提高到器件的本征噪声水平. 利用周期平均的方法进一步提高信噪比, 对滤波前后心磁信号的频谱进行了分析.  

基于DFT插值的线性约束最小方差宽带自适应阵列

本文提出一种具有频率不变波束图的线性约束最小方差宽带自适应算法。首先给出了具有频率不变波束图的连续线阵的灵敏度函数与离散线列阵加权系数之间的关系，然后给出了使用DFT插值法求解各子带阵列权系数的方法，最后将DFT插值法应用于线性约束最小方差宽带自适应阵列。理论分析及仿真结果表明，该算法可以在实现最小方差波束形成的同时保持波束图基本不随频率变化，且该方法可以降低宽带自适应阵列的运算量。  

粗糙热传导表面下激光介质温度场的计算分析

提出了一种计算温度场的面热源自适应调整算法,该方法通过在研究对象的封闭边界上引入虚拟面热源来求解稳态热传导方程的边值问题。建立了导热联结的具有粗糙表面介质的接触模型,在此基础上建立了随机分布的表面散热边界条件,并用面热源自适应调整算法计算了激光介质的温度场。结果表明,由于实际激光介质散热表面不能完全紧密接触,其温度场呈现一定程度的随机起伏,越靠近边界,随机起伏越明显,介质中心区域随机起伏则不明显;有效热接触面积越小,这种随机起伏越强烈。计算表明热接触面积占50%时,比接触面积占75%时温度场的随机性更明显。  

基于最大似然多项式回归的鲁棒语音识别

本文针对最大似然线性回归算法线性假设的缺点,将多项式回归方法用于模型自适应,构建了基于最大似然多项式回归的非线性模型自适应算法.该算法在对数谱域用多项式回归方法,逼近每个Mel子带上识别环境模型均值与训练环境模型均值之间的非线性关系.多项式系数通过EM算法和最大似然准则从识别环境下的少量自适应数据中估计.实验结果表明,二阶多项式就可以较好地逼近模型均值的非线性环境变换关系.在噪声补偿和说话人自适应实验中,最大似然多项式回归算法的误识率都明显低于最大似然线性回归算法.本文算法较好地克服了线性模型自适应算法线性假设的缺陷,可同时减小噪声,和说话人的改变或其它因素对语音识别系统的影响,尤其适合说话人和噪声的联合自适应.  

一种求解Euler方程的BGK型非结构化自适应算法

本文构造了一种BGK型二阶非结构化网格自适应算法,用于求解Euler方程.若干一维、二维标准算例表明,本文所构造的算法在模拟复杂流动时具有很高的流场分辨率.  

Euler及N-S方程的二维四边形/叉树混合网格自适应算法

描述了一种基于直角叉树网格的Euler和N－S方程自适应算法，由于考虑了粘性的作用，提出并使用了四边形／叉树混合网格的方法，在几何表面附近生成贴体的四边形网格，外流场使用直角叉树网格，采用中心有限体积法，对Euler及N－S方程进行数值求解，以N－S方程的计算中加入了B－L代数湍流模型。在流场中，运用了网格自适应算法，提高了数值计算对激波，流动分离等特性的捕捉和分辨能力，采用上述方法， 数值分析了单段和多段翼型的绕流问题。