小波变换在心磁信号处理中的应用

噪声的消除一直是微弱信号检测和处理中尤为重要的一个环节.从小波变换的角度出发,利用了小波变换在时、频两域都具有表征信号局部特征的能力,对心磁信号这种典型的微弱信号进行了消噪处理.实验中的心磁数据是单通道高温超导量子干涉磁强计测得.理论分析和实验结果表明,这种方法能有效地提高输出信噪比,同时也适合于其他非平稳信号的消噪.关键词：小波变换心磁消噪     

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.     

射频SQUID心磁图数据自适应滤波研究

研究了滤除50Hz工频干扰的几种自适应算法,并应用于射频超导量子干涉仪（SQUID）心 磁图仪采集的心磁数据50Hz滤波中.对算法的性能进行了计算机仿真比较.结果表明,带50 Hz干扰的SQUID心磁信号通过自适应噪声对消法,干扰得到了很好的抑制.关键词：SQUID心磁图自适应滤波噪声消除     

解相关自适应滤波在光纤陀螺信号处理中的应用

在分析光纤陀螺噪声特性的基础上,研究了减少光纤陀螺信号随机漂移的方法,采用解相关变步长LMS算法,对光纤陀螺信号进行滤波,并同LMS滤波算法进行了比较,这种算法具有更快的收敛速度。实验结果表明,解相关变步长LMS算法对于抑制光纤陀螺中的随机漂移、提高信噪比具有良好的效果。     

基于相空间邻域的混沌时间序列自适应预测滤波器(Ⅱ)非线性自适应滤波

根据相空间重构理论、最小均方误差准则和最陡下降原理,提出了一种基于相空间邻域的非线性自适应滤波算法.实验结果表明：这种非线性自适应预测滤波器能够有效预测一些混沌序列,在某种程度上具有抗噪声的能力.关键词：混沌时间序列重构矢量最小均方误差准则非线性自适应预测     

基于NLMS自适应滤波的近红外光谱去噪处理方法研究

为了去除直接采集的近红外(NIR)光谱中含有的噪声,将归一化最小均方(NLMS)自适应滤波方法引入到NIR光谱去噪领域中。以51份土壤样品的NIR光谱为研究对象,探讨NLMS自适应滤波方法在NIR光谱预处理中的应用,并将处理后的结果与土壤中有机质的含量相关联,建立模型。结果表明,通过NLMS自适应滤波去噪后的光谱,预测集的相关系数r由处理前的0.8284提高至0.9654,预测均方根误差(RMSEP)由处理前的0.3385降至0.1606。由此可见,NLMS自适应滤波对NIR光谱的去噪有显著效果,可以有效地提高光谱的分析精度和模型的稳健性,为NIR光谱的预处理提供了一种新方法。     

高Tcrf SQUID梯度计及其在心磁图测量中的应用

我们用两套ＨＴｃｒｆＳＱＵＩＤ组成一阶梯度计,在无屏蔽条件下,进行了心磁图测量。实验结果表明,在利用了梯度计消除环境噪声,再通过平均、数字滤波等方法进一步提高信噪比后,我们测得的心磁图中,可以清楚地看到Ｐ、Ｑ、Ｒ、Ｓ、Ｔ等各个波,其信噪比达到１２０,已可满足实用的要求。     

声光自适应信号处理技术在扩频通信中的应用

研究了声光滤波的工作原理,用布拉格器件作模拟抽头延迟线完成横向滤波。讨论了LMS自适应滤波的基本方法,给出了声光自适应LMS滤波的实现方法并用于扩频通信的窄带干扰抑制中。对扩频通信进行干扰抑制的滤波过程通常是一个自适应过程,采用声光自适应滤波技术,不仅能抑制窄带干扰,而且能提高系统的处理增益和分辨率。     

一种互补型自适应滤波最小均方法在SQUID测量的心磁信号中的应用

提出了一种互补型自适应滤波最小均方算法在SQUID测量的心磁信号中的应用,快的收敛速度和很好的跟踪能力通过根据最小均方原则在两个滤波器之间来回转换加权参量来实现     

A digital filtering scheme for SQUID based magnetocardiography

Considering the properties of slow change and quasi-periodicity of magnetocardiography (MCG) signal, we use an integrated technique of adaptive and low-pass filtering in dealing with two-channel MCG data measured by high $T_{\rm c}$ SQUIDs. The adaptive filter in the time domain is based on a noise feedback normalized least-mean-square (NLMS) algorithm, and the low-pass filter with a cutoff at 100Hz in the frequency domain characterized by Gaussian functions is combined with a notch at the power line frequency. In this way, both relevant and irrelevant noises in original MCG data are largely eliminated. The method may also be useful for other slowly varying quasi-periodical signals.     

改进的变步长自适应最小均方算法及其数字信号处理

针对紫外光通信中传统自适应最小均方（LMS）算法存在的不足,提出了一种新的变步长LMS(VSS-LMS)算法,利用MATLAB仿真验证了该算法的可行性,以TMS320VC5509为核心设计了数字信号处理（DSP）最小化硬件系统和VSS-LMS算法的软件流程,在硬件上实现了传统LMS算法和新的VSS-LMS算法的自适应滤波,并进行了对比分析,结果表明所提出的VSS-LMS算法具有较快的收敛速度和较小的稳态误差,这对紫外光通信接收系统的设计和优化具有一定的参考意义。     

基于最小均方差估计的非线性IEM模型

本文根据统计学中的最小均方差估计理论推导出非线性的ＩＥＭ（ＮＬＩＥＭ）模型公式,并综合实验数据确定了模型系数．这个模型考虑了标量场大尺度运动非均匀性,Ｒｅ数以及Ｓｃ数对混合速率的影响．最后分别利用ＮＬＩＥＭ和ＩＥＭ模型对Ｈ２／空气湍流射流扩散火焰进行了计算,与实验结果的比较表明新模型有较大的优越性．     

自适应中值-加权均值混合滤波器

为了去除图像中混入的脉冲噪声和高斯噪声,提出了一种基于自适应中值滤波和自适应加权均值滤波的混合滤波方法。该方法先将图像分为若干区域,并对每个区域进行噪声检测以实现两类噪声的分离,然后再分别采用自适应中值滤波和自适应加权均值滤波将分离出的脉冲噪声和高斯噪声去除。对这种新方法进行了计算机模拟实验。结果表明:新方法较前人提及的三种混合滤波方法具有更优的滤波性能,在有效抑制混合噪声的同时能很好地保护图像中的细节,为消除图像中的混合噪声提供了一种有效的途径。     

基于NLMS滤波器的荧光检测苯并(a)芘光谱信号的去噪研究

根据苯并(a)芘在特定光的照射下能够发出荧光的特性,采用紫外荧光法检测苯并(a)芘的浓度,构建了检测苯并(a)芘浓度的实验系统。为了精确地检测出苯并(a)芘的浓度,需要将实验中所得数据中所包含的噪声滤除掉,得到有效的荧光信号。将归一化最小均方自适应滤波(NLMS)的原理应用到光谱数据的噪声处理中,并将其与小波去噪的效果相比较,用Matlab仿真出去噪效果图,从不同的角度分析去噪效果。经过对比得出,用归一化最小自适应滤波能够继续保持信号的非平稳特性,达到更加理想的去噪效果,去噪性能更优,此种方法适用于荧光法检测物质浓度的信号处理中。     

A modified fractional least mean square algorithm for chaotic and nonstationary time series prediction

A method of modifying the architecture of fractional least mean square （FLMS） algorithm is presented to work with nonlinear time series prediction. Here we incorporate an adjustable gain parameter in the weight adaptation equation of the original FLMS algorithm and absorb the gamma function in the fractional step size parameter. This approach provides an interesting achievement in the performance of the filter in terms of handling the nonlinear problems with less computational burden by avoiding the evaluation of complex gamma function. We call this new algorithm as the modified fractional least mean square （MFLMS） algorithm. The predictive performance for the nonlinear Mackey glass chaotic time series is observed and evaluated using the classical LMS, FLMS, kernel LMS, and proposed MFLMS adaptive filters. The simulation results for the time series with and without noise confirm the superiority and improvement in the prediction capability of the proposed MFLMS predictor over its counterparts.     

一种新的稳健波束形成算法及其一维搜索策略

存在条件失配时自适应波束形成器的性能急剧下降,凸优化技术的引入使稳健波束形成器的设计更加灵活,但同时带来了计算复杂度的增加和工程实现上的困难.针对上述问题,提出了一种基于最小二乘估计的稳健波束形成算法,并推导得到一种基于一维搜索的求解方法.首先利用广义旁瓣对消器的结构将标准Capon波束形成器转化为稳健最小二乘问题,并将该问题转化为二阶锥规划的形式.为了减少计算量,利用二阶锥规划问题的原始问题和对偶问题的关系,将求解过程转化为一维搜索,并利用牛顿迭代法获得最优解,从而获得与标准Capon波束形成相近的计算复杂度.仿真分析表明,该算法具有良好的抗导向矢量失配和快拍数不足的稳健性.     

用于开环液晶自适应光学系统的模式预测技术研究

时间延迟误差是液晶自适应光学系统的一个最主要的误差源. 本文提出了一种利用智能模式预测-----迭代最小二乘(RLS)模式预测算法来克服其对成像分辨率的影响. 首先, 介绍了具有RLS模式预测能力的开环液晶自适应光学系统的结构和工作原理. 其次, 详细讨论了RLS模式预测算法的实现过程. 再次, 设计和搭建了一套带有液晶湍流模拟器的开环液晶自适应光学系统, 对RLS模式预测算法的预测效果进行了分析, 并和直接开环校正做了比较. 分析结果表明: 当系统处于中等强度湍流条件(大气相干长度r₀=6 cm, Greenwood频率f_G=35 Hz)和只有时间延迟误差情况下, 经过RLS预测后, 残差波面的RMS值由直接校正的0.26波长(1波长=785 nm)降低到了0.15波长, 校正效果提高了42%. 最后, 对预测前后自适应光学系统的成像效果进行了对比试验. 实验结果显示, 经过预测以后, 系统的成像分辨率由直接开环校正的25.4 cycles/mm提高到了32.0 cycles/mm, 成像分辨率提高了26%, 达到了0.9倍的衍射极限分辨率. 因此, RLS模式预测技术可以有效的提高开环液晶自适应系统的成像分辨率.