自偶置换滤波器

制约置换滤波器实用的关键是其参数数量过于庞大。文中提出具有自偶特性的置换滤波器结构。该滤波器较一般置换滤波器的参数数量减半,但实验表明,它们的性能却非常接近。     

中值类滤波器综述

本文简述了中值滤波器及其主要特性,简要回顾了中值类滤波器的一些有代表性的推广形式。     

一种新的自适应多级中值滤波器

本文在多级中值滤波器（MLM）的框架下引入了自适应的机制，提出一种新的自适应多级中值滤器（简记AMLM），其中，自适应机制的建立借助于两个自适应子窗口，这两个子窗口根据各基本子窗口的顺序统计量（包括中值）的比较关系．以这些基本子窗口为基本单元自适应构成。新的滤波器与MLM有非常相近的细节保护特性，但是比MLM的滤噪能力有较大提高，此外，与MLM相同，AMLM不需要任何关于信号及噪声的先验知识。本文分析了新滤波器的特性，并给出了显示滤波器效果的实验结果。     

一种全解耦的RLS自适应Voherra滤波器

本文研究了Voltrra自适应滤波器解耦问题，提出了一种全解耦的RLS自适应Volterra滤波器．按照Volterra滤波器的伪线性组合结构，采用RLS滤波原理和约束优化理论，导出了满足最小累计平方误差指标的具有分块对角形输入相关矩阵的全解耦Volterra标准方程，据此设计了一种全解耦的RLS自适应Volterra滤波器，给出了滤波器权向量自适应修正的一套公式．仿真结果验证了本文方法的有效性。     

一种全解耦的RLS自适应Volterra滤波器

本文研究了Volterra自适应滤波器解耦问题,提出了一种全解耦的RLS自适应Volterra滤波器.按照Volterra滤波器的伪线性组合结构,采用RLS滤波原理和约束优化理论,导出了满足最小累计平方误差指标的具有分块对角形输入相关矩阵的全解耦Volterra标准方程,据此设计了一种全解耦的RLS自适应Volterra滤波器,给出了滤波器权向量自适应修正的一套公式.仿真结果验证了本文方法的有效性.     

渐进扩展卡尔曼滤波器

渐进贝叶斯方法将贝叶斯更新步骤等效为伪时间上的连续演化过程,以实现对状态的后验估计.本文基于渐进贝叶斯框架,导出一种新的高斯型非线性滤波算法.在线性高斯条件下推导了渐进贝叶斯方法的精确解;证明了对于由线性高斯解确定的动态系统,其均值和协方差矩阵满足的微分方程与常数状态估计的Kalman-Bucy滤波器是一致的.对于非线性系统,利用一阶Taylor展开推导了近似解表达式,进而导出渐进扩展卡尔曼滤波器.仿真算例表明新滤波器性能较扩展卡尔曼滤波器有大幅提高,且避免了窄形似然函数带来的滤波性能恶化问题.     

用硬件实现NFIR非线性滤波器

NFIR滤波器是一种能保护信号边缘和平滑噪声的非线性滤波器。本文给出了NFIR滤波器的硬件实现方案，并对其中的核心部分一最小值选择网络提出了一种神经网络MINNET模型，然后对其进行了单元电路设计和测试，实验证明该单元电路简单可靠、容易实现，保证了NFIR滤波器硬件化的可行性，具有一定的实用意义。     

秩排序非线性滤波器的自适应优化算法

在图像处理中，秩排序非线性滤波器具有非常重要的作用。本文从加权顺序统计滤波器的自适应优化算法出发，导出了加权中值滤波器、秩选择滤波器和置换滤波器等几种重要的秩排序非线性滤波器的自适应优化设计算法，这些算法采用迭代计算实现，并可以在MAE、MSE和／Z准则下得到最优解。模拟实验表明，这些算法具有非常好的收敛效果，并可以很好地用于类似图像的非平稳信号的处理。     

一种广义多结构元形态滤波器

 形态滤波器是一种非线性滤波器.基于基本的形态变换—腐蚀和膨胀,采用多结构元素的方法,构造了广义形态开最大和广义形态闭最小滤波器.这类滤波器具有平移不变性、递增性、对偶性等重要性质.为了验证广义形态开最大、闭最小滤波器的有效性,针对含有不同幅值椒盐噪声和混合噪声的测试图像,使用这类滤波器对其进行滤波.滤波结果表明广义形态开最大、闭最小滤波器在抑制噪声的同时能保持更多的几何信息.随着噪声增强它的抗噪性也增强,而且它运行的时间将小于形态开闭最大、闭开最小、广义形态开闭最大、闭开最小滤波器运行的时间.     

高斯粒子流滤波器

粒子流滤波器以粒子流速度场描述随机样本从先验分布到后验分布的演化,实现对系统状态的贝叶斯估计.针对其一般解计算复杂、难于滤波求解的问题,导出一种高斯假设条件下的粒子流滤波器.在线性高斯条件下推导了速度场的解析解;证明了当演化步长趋近于0时,该解析解与Kalman-Bucy滤波器的解具有一致的形式;基于该解导出了非线性高斯系统速度场的表达式,并进一步利用Unscented变换近似求解.通过若干仿真算例表明,高斯粒子流滤波器放宽了系统噪声为高斯型的限制,其精度优于经典非线性高斯滤波器,计算复杂度低于一般粒子滤波器,且具有良好的稳定性.     

基于统计线性化的确定采样滤波器稳定性分析

目前对滤波器的稳定性研究,主要是基于线性系统的稳定性理论。对于非线性滤波器,通常是对非线性系统经过线性化之后,来判断其稳定性。非线性系统的线性化都是采用一阶泰勒级数展开方法,这种方法并不适用于对于确定采样型滤波器。本文采用统计线性化的方法代替泰勒级数展开,通过一组采样点得到状态转移矩阵,这与确定采样型滤波器对一二阶矩的计算方法一致,因此基于统计线性化方法建立确定采样型滤波器的线性化误差传递方程,有助于对这一类滤波器的稳定性进行分析。     

一种用于方向滤波的平滑滤波器

本文从最大能量准则出发,得到了一种用于方向滤波和方向增强的平滑滤波器。这种滤波器在很好地抑制噪声的前提下,能够保证线条的定位具有较高的精度,在这一点上,它优于高斯型滤波器。这种滤波器可以用一组一维的递推公式来实现,同时,也易于用硬件实现。对一系列图象进行处理的结果表明,这种滤波器具有显著的优点和实用意义。     

一种全解耦的Volterra自适应滤波器

本文研究了Volterra自适应滤波的解耦问题.通过对Volterra滤波器的伪线性组合结构的提出和分析,得到了一个新的关于均方误差MSE的表达式,并将Volterra自适应滤波问题描述为一个约束优化问题,从而导出了满足最小均方误差(MMSE)指标的具有分块对角型输入相关矩阵的全解耦Volterra标准方程,据此设计了一种全解耦的Volterra自适应滤波器,给出了滤波器权向量的自适应修正公式.仿真结果验证了本文方法的有效性.     

基于径向基-Galerkin解的反馈粒子滤波器

反馈粒子滤波器(FPF)是一种连续时间最优贝叶斯估计器.针对FPF对系统采样率要求较高的问题,提出一种基于径向基函数-Galerkin法求解的反馈粒子滤波器.该算法推导了反馈增益势函数所满足偏微分方程的弱形式,结合径向基函数对势函数进行近似,利用Galerkin法和蒙特卡罗积分得到了反馈增益近似解,并给出了一种径向基参数选取方法,从数值上分析了径向基函数参数选取对于滤波精度的影响.仿真算例表明反馈粒子滤波器在低系统采样率下会严重发散,而本文算法能够避免这一问题,且提高了FPF在低系统采样率下的滤波精度和稳定性.     

广义多结构元素并行复合形态滤波器

本文基于数学形态学中的广义形态开-闭和闭-开运算,采用多结构元素,构造了一类并行复合形态滤波器。这类滤波器具有平移不变性、递增性、对偶性和幂等性等重要性质,并遵守阈值叠加准则,不仅可以有效地抑制图象中的噪声,而且较好地保持了图象的几何结构特征。计算机模拟结果证实了滤波算法的有效性.     

基于转换瑞利滤波器的红外目标跟踪算法

利用转换瑞利滤波器(SRF),研究了仅有角度量测的单站红外目标跟踪问题,推导了基于SRF的红外目标跟踪算法,并给出了具体步骤.该算法利用量测方程本身的非线性结构,仅在每次迭代时用\     

用于低维混沌时间序列预测的一种非线性自适应预测滤波器

在二阶Volterra滤波器基础上,提出了一种用于低维混沌时间自适应预测的非线性自适应预测器。基于最小均方误差准则导出了一种NLMS类型的自适应算法来实时调整这种非线性滤波预测器的系数,仿真实验结果表明：这种线性化的非线性自适应滤波预测器能够有效地预测低维混时间序列,且它的模块化特征更易于VLSI电路实现,具有广泛的工程应用价值。     

CIC滤波器性能分析及FPFA实现

积分梳状(CIC)滤波器是一种广泛应应用于数字下变频中的高效数字滤波器,文章对其性能和实现方法进行了详细研究.首先对单级CIC滤波器和多级CIC滤波器进行算法分析,以确定各参数对系统性能的影响.然后,建立相应的MATLAB仿真模型并将其中的数据类型转换为二进制补码数制,得NCIC输出数据作为理论值;同时采用VHDL硬件描述语言实现多级CIC滤波器并进行数据流测试,输出数值与MATLAB仿真结果一致,达到了预期的设计要求.     

神经自适应匹配滤波器

文中讨论了匹配滤波器的神经网络实现方法，通过这种方法可使匹配滤波器的性能逼近最佳，同时摈弃了传统地难以实时处理弊端。     

单片机控制的自动跟踪线性滤波器

文章介绍一种用单片机控制的自动跟踪线性滤波系统，它能自动跟踪输入信号频率，并选择合适的滤波截止频率。