一种改进的开关电流滤波器实现小波变换的方法

提出了一种小波变换的开关电流滤波器实现的新方案,基于网络函数逼近理论,采用一种函数逼近的系统算法将基本小波函数综合为有理分式和,并利用开关电流并联结构实现该基本小波函数滤波器.以高斯一阶导数函数为例,给出了逼近网络的具体构造过程和开关电流滤波器实现结构.该滤波器网络由六个以S²I存储单元为核的双二次开关电流滤波器并联而成.理论分析和仿真结果表明,新方案比原有实现方法在逼近精度、系统稳定性、电路性能方面均有明显改善. 关键词： 小波变换 开关电流 网络函数逼近 有理分式综合     

航空通信网络中复杂干扰过滤技术研究

航空通信环境中存在复杂的干扰信号,对正常的通信信号造成强烈的干扰。利用传统算法进行干扰信号过滤,无法避免由于干扰信号过于复杂导致过滤不充分的缺陷。提出一种基于加权残差优化算法的航空通信网络中复杂干扰过滤方法。对原始信号进行降频处理,能够消除峰值干扰信号,提高了信号的准确性。根据加权残差修正优化算法的相关原理,对通信信号进行残差优化处理,经过处理后的通信信号在受到干扰时会形成零陷,实现了对复杂干扰信号的过滤。实验结果表明,利用该算法进行航空通信网络中复杂干扰信号过滤,能够有效提高过滤的准确性,效果令人满意。     

基于LabVIEW的惯性测量单元信号采集及处理系统设计

利用LabVIEW设计了惯性测量单元信号采集及处理软件,主要包括串口通信、数据分离及信号处理等模块;串口通信模块采用VISA方式编程,建立了惯性测量单元与上位机之间的通信;根据惯性测量单元输出数据的格式,利用LabVIEW中的匹配模式函数分离出沿三轴向的加速度信号和角速率信号;设计了一种用于去除加速度信号中低频成份的数字滤波器;在建立的陀螺漂移模型基础上,分别进行小波基、小波分解层数、阈值函数及阈值估计方法等小波参数的选取.     

基于评价函数的二维小波变换轮廓术小波脊提取方法

小波脊提取是小波变换轮廓术的关键步骤,在抑噪能力和速度方面,前者直接影响后者。提出了基于评价函数的二维小波变换的一种新的小波脊提取方法,利用二维小波变换系数模信息、条纹瞬时频率信息以及局部条纹结构方向信息建立评价函数指导小波脊提取;并设计了快速动态优化算法。计算机模拟和实验验证了所提方法的有效性。     

一种基于粒子滤波的雷达抗欺骗干扰方法

针对雷达的抗欺骗干扰问题,利用欺骗干扰信号强于目标信号的特点,基于粒子滤波进行了抗欺骗干扰研究。当存在欺骗干扰时,粒子滤波中各粒子的重要性权值会明显减小,据此可以检测干扰,并对受到干扰的数据点进行置零处理,使得欺骗干扰不再与匹配滤波器匹配,从而达到抑制干扰的目的。设计的粒子滤波算法不需要估计系统状态转移函数、系统量测噪声,从而使得算法更具实用性。仿真结果表明,该算法能有效地抑制欺骗干扰,且对干信比不敏感。     

光学空间滤波过程的计算机仿真

提出了一种利用MATLAB软件并通过计算机仿真光学空间滤波实验过程的新方法.其特点是:既可以随意改变所设计滤波器的参量,又可以对输入图象进行振幅、相位或复合滤波,并且可实现傅里叶变换频谱中相位信息的提取、存储和利用,因而能够完成一般光学实验中往往难以实现的某些操作.并分别给出了网格滤波、低通、高通及相位滤波等仿真实验结果.这种仿真实验给光学滤波器的设计和图象处理带来很大方便,同时也为相关器件的设计提供了一条新的途径.     

基于S变换滤波解相法的条纹解相研究

S变换可以看作是介于小波变换与窗口傅里叶变换之间的变换,具有很强的时频分析能力,它将一维信号变换为时间(空间)和频率的函数,称为瞬时S变换谱,在沿窗口移动方向上,S变换谱的叠加可得到全局信号的傅里叶频谱。在S变换用于条纹解调时,局部基频的正确提取是确保获得全局信号基频分量的关键。为此研究了不同的滤波过程对S变换解调条纹相位的影响,利用不同的滤波器,在对局部S频谱进行加权滤波后,叠加局部基频,得到全局基频分布,然后再利用逆傅里叶变换获得条纹的相位分布,从而重建被测物体的面形。讨论了阈值滤波、平顶高斯和平顶汉宁滤波、"脊"线拟合后的平顶高斯和平顶汉宁滤波在S变换轮廓术中的应用,通过计算机模拟和实验,初步对比了滤波效果。     

基于小波变换的OTSDF滤波器优化设计

提出基于小波变换的优化折中综合鉴别函数(OTSDF)滤波器(W_OTSDF)算法,对其进行优化设计,利用小波变换的多尺度与带通滤波特性,提高平面集成2f光学相关器的相关输出峰值强度和信噪比(SNR)。利用Matlab搭建系统的仿真模型,获取W_OTSDF滤波器的优化算法。仿真结果表明,在平面集成2f系统中对旋转、缩放以及旋转缩放同时存在的畸变目标进行识别时,优化设计的W_OTSDF滤波器较OTSDF滤波器在峰值相关能量比(PCE)、峰值旁瓣比(PSR)、SNR等整体性能指标方面均有较大提高。理论分析与仿真结果均表明W_OTSDF滤波器较OTSDF滤波器具有更好的识别效果。     

强干扰环境下网络情报数据滤波通信系统设计

传统通信系统在强干扰环境下进行通信时,系统会出现性能下降甚至无法通信的问题。设计并实现了一种新的网络情报数据滤波通信系统,设计强干扰环境下网络情报数据滤波通信系统的整体结构;按照网络情报数据滤波通信系统的标准以及分析强干扰的特性,对瞬态电压抑制模块、瞬态保护模块、语音信号输入模块进行设计,采用电磁滤波去噪的方法对故障修复模块进行优化,实现网络情报数据滤波通信系统的设计。实验表明,改进的网络情报数据滤波通信系统较传统的通信系统具有较强的抗干扰能力,通信效果好等明显优势。     

基于最小各向同性小波滤波的图像清晰度识别

提出了基于最小各向同性小波滤波的图像清晰度识别方法,对二维最小各向同性小波滤波提取图像特征进行了研究.直接将原始图像通过带通小波滤波器G0获得图像边缘信息,结合图像能量分析,建立了基于小波滤波的图像清晰度评价函数.利用构建的显微镜自动对焦实验平台,比较分析了基于小波滤波和拉普拉斯的评价方法.实验结果表明,采用基于各向同性小波滤波的自动对焦算法有更好的综合自动对焦性能.     

基于卡尔曼滤波和AHP的航空管制航空器应急指挥效能评估

近年来,航空安全问题引人关注。传统航空应急指挥系统模型建立存在线性信号分析失常、应急指挥模型时效性滞后、空中管制系统信号算法穿透力差等问题,无法满足现代航空安全应急指挥的要求。针对传统航空应急指挥系统存在的问题,提出基于卡尔曼滤波和AHP的航空管制航空器应急指挥系统设计。利用卡尔曼滤波良好的线性分析能力与抗干扰性,结合AHP航空数据分析式,设计出针对性强的航空管制航空器应急指挥系统,并对设计系统进行指挥应用模型的效能评估。评估数据表明,提出的基于卡尔曼滤波和AHP的航空管制航空器应急指挥系统设计满足航空管制应急的使用要求。     

小波变换应用于谐波谱线的噪声滤除与基线校正

红外光谱谐波检测系统中的噪声与基线漂移问题一直是光谱处理的热点,提出一种采用小波变换的Mallet分解算法, 解决谐波检测中各种复杂噪声以及基线漂移的问题。选取适当小波函数及分解层次将谐波曲线中含有的噪声和基线漂移与有用信号分解到不同频带;分析频带信息,设定一个检测信息频带, 应用阈值处理及系数置零的方法使频率处于此频带的信息保留下来。小波变换方法可以在一次分解与重构过程中同时去除谐波信号的噪声与基线的双重干扰,从而将谐波信号有效地测量出来。实验证明,应用小波变换进行谐波校正的方法可应用于不同的谐波检测系统,具有普遍适用性。     

基于小波变换的图像混合噪声自适应滤除算法

为同时滤除图像中的椒盐噪声和高斯噪声,提出了一种基于小波变换的混合噪声自适应滤除算法,该算法首先采用中值滤波去除椒盐噪声,然后借助边缘检测算子区将图像为分边缘与非边缘区域,进一步对非边缘区域引入改进的均值滤波器,有效削弱高斯噪声的同时保护图像边缘细节,既初步削弱高斯噪声又保护了边缘,最后采用改进的小波阈值滤波算法,对不同的小波系数采用不同的阈值函数,通过线性回归得到各最优阈值关系式。实验结果表明,该混合噪声自适应滤除算法能有效滤除椒盐噪声和高斯噪声,在图像主观质量和客观质量上均取得了较好的效果,能提高去噪图像峰值信噪比0.5~2.0 dB。     

基于提升小波变换的阈值改进去噪算法在紫外可见光谱中的研究

在紫外可见光谱定量分析中,由于分光光度计内部的光学系统、光源、检测器、电子元器件,电路设计以及外部环境干扰等因素产生的随机噪声,严重影响光谱定量分析结果的准确性,为提高紫外可见光谱分析精度,需要对光谱数据进行去噪预处理。由于小波分析具有多分辨率,低熵性、去相关性等特点,基于小波分析的去噪算法优于传统的去噪算法,目前基于小波去噪的方法主要有模极大值去噪算法,系数相关去噪算法,阈值去噪算法,工程实际应用以Donoho的阈值去噪法最为常用。根据Donoho阈值消噪原理,提出一种基于提升小波变换的阈值改进算法,一方面使用提升小波变换,提升小波变换是第二代小波变换,继承了小波的多分辨率特性,并且不需要进行傅里叶变换,从而具有算法简单,速度快,实现简单的优点;另一方面提出了一种新的阈值函数,克服了硬阈值函数在阈值处不连续以及软阈值函数存在恒定偏差的问题,同时对阈值估计进行了调整,有利于信号小波系数的保留和噪声小波系数的剔除。对三组多金属离子混合溶液的实测紫外可见光谱信号,添加随机噪声后使用该方法进行去噪处理,并使用信噪比(SNR)和均方根误差(RMSE)进行去噪性能评价。试验结果表明,提出的算法优于Donoho的软硬阈值去噪算法,能够有效提高光谱信噪比和降低均方根误差,从而更好地消除光谱信号中的噪声和保留光谱信号中一些重要的细节特征,比较适合用于紫外可见光谱数据建模之前的去噪预处理,在紫外可见光谱信号分析中具有较好的应用前景。     

基于小波域扩散滤波的弱小目标检测

分析了基于小波变换进行弱小目标检测的基本思想,利用小波变换的多尺度多分辨率特性,结合小波变换系数的方向特性和扩散滤波扩散方向的可选择性,提出了基于小波域扩散滤波的弱小目标检测算法。采用该算法对不同尺度、不同方向的小波系数分别进行扩散滤波,取得了较好的效果。仿真试验结果表明:该算法能在Gaussian噪声背景和不均匀背景下实现对对比度为2%的微弱目标的检测。     

基于小波变换的压缩感知理论对水质检测紫外-可见光谱数据的去噪研究

消除噪声影响对提高直接光谱法水质检测系统的测量稳定性和精度都具有重要意义。直接光谱法在线水质检测系统通常采用长寿命、无需预热的脉冲氙灯和适用于复杂检测环境的工业级光谱探测装置。针对整个光谱探测系统受到光源、光路和光电转换器件的严重影响,测定的光谱数据含有大量噪声这一实际问题,提出了基于小波变换的压缩感知去噪算法,并与传统小波阈值去噪方法进行了比较实验。针对化学需氧量为200 mg·L-1的邻苯二甲酸氢钾标液的紫外-可见光谱数据进行去噪处理,采用压缩感知去噪算法,将信号在小波域内分解,得到含噪高频系数;采用随机高斯矩阵作为压缩感知算法的观测矩阵,压缩比设置为2,对高频系数进行观测;选择正交匹配追踪算法恢复高频小波系数的稀疏性,从而达到去噪目的。同时针对传统的小波阈值去噪,采用daubechies4作为小波基的软阈值滤波方法对光谱数据进行去噪处理。为验证去噪算法的可行性,采集某溪水和城市生活污水的光谱信号分别采用以上两种方法进行去噪处理,实验结果表明：基于小波变换的压缩感知去噪算法适用于紫外-可见光谱法在线水质检测系统,该方法能在保留水样原始光谱信号的吸收特征的前提下有效地去噪,且去噪效果优于小波阈值去噪算法。与小波阈值去噪算法相比,信噪比提高了12.201 5 dB,均方根误差减小了0.009 3,峰值信噪比增加了5.299 dB。不仅避免了小波阈值去噪过程中阈值的选取依靠主观判断问题,而且在重构过程中有效地抑制了噪声,为直接光谱法检测水质参数提供了一种新的解决方案。     

基于场景的红外焦平面阵列非均匀性校正算法综述

红外焦平面阵列的非均匀性噪声是制约红外成像质量的主要因素。基于场景的非均匀校正算法通常利用图像序列并依赖帧间运动对焦平面阵列的非均匀性进行校正。介绍和分析了全局非均匀性校正,Kalman滤波器法,自适应滤波法,轨迹跟踪法,基于场景运动分析的校正算法,基于小波变换实现低通滤波的校正算法,高通滤波与神经网络相结合的算法,基于小波去噪、序列图像配准和正交最小二乘拟合的校正算法,改进的神经网络算法以及代数算法等,对算法进行了比较。     

基于离散平稳小波变换的红外图像去噪

提出了一种基于离散平稳小波变换的红外图像去噪方法。在预先不知道噪声方差的前提下,只利用红外图像的输入数据就可以确定所要求的渐近最优阈值。对红外图像进行离散平稳小波变换后,分别对各个分解层的高频子带利用所提出的方法进行迭代去噪,使各个高频子带分别收敛于其最大信噪比。实验结果表明,所提出的方法在有效的去除红外图像噪声的同时,又能较好的保持红外图像的细节部分信息。算法在性能指标和视觉质量上均优于基于离散正交小波变换的阈值去噪方法和传统的中值滤波法。