基于增秩Kalman滤波的动态荷载识别和结构响应重构

针对传统的荷载识别方法受不适定性问题影响导致识别误差较大,且受传感器数上的限制也无法监测所有结构易损伤位置处振动响应的问题,提出了一种基于增秩Kalman滤波（augmented Kalman filter, AKF）算法的动态荷载识别和结构响应重构方法.基于结构状态空间方程,形成由荷载向量和状态向量组成的增秩状态向量（augmented-rank state vector,ASV）,利用Kalman滤波算法获得增秩状态向量的最小方差无偏（minimum variance unbiased, MVU）估计,实现了状态和荷载向量的同时识别.结合最优状态估计和观测矩阵,实现了未布置传感器处的结构动力响应重构.通过三个有限元案例,初步验证了该方法的可行性和有效性.结果表明,当荷载位置固定或移动时,所提方法均能有效地识别荷载和重构响应,精度较高且对测量噪声不敏感.传感器的种类、数量和布置位置对荷载识别和响应重构精度会有一定影响.     

联合梯度预测与导引滤波的图像运动模糊复原

针对由相机与所摄景物之间发生相对位置移动所导致的图像运动模糊,提出了一种鲁棒的基于单幅运动模糊图像的盲反卷积算法。该方法首先通过预测图像中的较强边缘信息,实现用简单、易于求解的优化问题在傅里叶域中快速、准确地估计出点扩散函数。然后利用得到的点扩散函数,使用基于梯度约束的非盲反卷积算法复原清晰图像,同时采用一种新的边缘保持滤波器-导引滤波来消除噪声并抑制振铃效应。实验结果表明：本文的算法能够快速地从单幅运动模糊图像复原出具有清晰边缘和纹理的高质量图像,并且运算时间不超过20 s。     

恒虚警率采样粒子滤波技术及其应用研究

粒子滤波是一种基于蒙特卡洛思想的非线性、非高斯滤波器,其一般采用重要性采样进行粒子采样。但重要性采样容易出现粒子退化现象。解决粒子样本退化问题一般采用重采样。重采样虽然解决了样本的退化问题,同时又引入了采样贫瘠问题。本文根据海洋混响的统计特性和混响中目标的恒虚警率检测原理,提出了恒虚警率采样粒子滤波技术,恒虚警率采样粒子滤波技术使采样粒子尽可能集中在目标附近,有效地描述目标后验概率,降低了粒子数,减小了计算量。本文将此技术应用到海洋混响中的声纳目标跟踪中,既解决了传统卡尔曼滤波在声纳目标跟踪中的非线性、非高斯问题,又解决了粒子滤波的粒子退化及采样贫瘠问题。文中对高分辨率声纳目标数据进行了滤波跟踪,结果验证了本文方法的有效性。     

声光可调谐波波器多波长同时滤波的特性

集成光声光可调谐滤波器（AOFT）有很多优点，特别是它可以同时滤出多个滤长，因此在波分复用（WDM）光纤通信网络中有重要应用。针对其这种特性，运用耦合模理论，导出了同时存在两束声波时的严格的耦合模方程，在此基础上，得到滤波特性的数值解，分析了多波长同时运用时，滤波器的主峰强度，中心波长和3dB带宽随时间的波动，同时也分析了当信道间隔较小时滤波特性失真严重，噪声较高的原因，在分析了共线型声光可调谐滤波器多波长同时运用所存在缺点的基础上，提出利用准共线模转换器来改善声光可调谐滤波器多波长同时运用的性能。     

整形滤波在远程核四极共振探测中的应用

讨论了数字信号处理中的整形滤波在远程核四极共振里的应用.在个人计算机上用Turbo-Pascal编程语言实现了整形滤波,并用数值模拟谱和实验数据研究了整形滤波技术在提高测量信噪比方面所起的作用.     

离焦散斑错位干涉术的逐点滤波分析与应用

通过相关计算,分析了离焦散斑错位干涉术的逐步滤波方法,得到了杨氏条纹的形成及分布特性。讨论了逐点滤波法的实用意义并给出了在缺陷检测中的应用实例。     

强背景下混响时间的非线性滤波M序列相关测量

本文提出采用非线性滤波抑制在强背景噪声环境中用Ｍ－序列相关法得到的房间脉冲响应中的残余噪声影响，以扩大混响衰减曲线的动态范围，从而达到能够在强背景噪声环境下准确测量混响时间的目的。首先讨论了影响Ｍ序列相关法测量混响时间的几个因素。其次，采用非线性滤波进一步抑制背景噪声的影响。结果表明，非线性滤波的效果相当显著。本文还在非白噪声背景条件下用该法进行强背景下的混响时间测量，结果与传统测量结果符合得很好     

一个有益于学生实验能力培养的综合设计性实验──暗匣子电学综合实验

本文从仪器设置、实验要求、实验过程及提示与思考诸方面具体介绍了一个深受学生欢迎的综合设计性实验──暗匣子实验。     

水天线附近红外弱点目标的检测

弱点目标的检测是舰载红外警戒系统中的一个关键问题。由于目标处于海天线附近的高强度背景杂波中，因此，采用常规的点目标检测算法对其进行检测的结果都不够理想。针对这一问题，本文提出了一种改进方法：首先用中值滤波方法对海空背景进行预测和抑制，自适应阈值分割后根据目标点和背景杂波残留在多向梯度上的差异，通过多向梯度检测进一步剔除背景杂波残留，提高了单帧图像的检测概率。     

超声检测中维纳逆滤波解卷积方法的改进研究

维纳逆滤波是利用解卷积技术提高超声检测纵向分辨率的算法之一。本文分析了其传统算法 对噪声适应性不理想的原因,提出一种改进方法,利用检测系统信噪比先验知识,进行频域解卷积处 理,在此基础上,对检测系统频带内的处理结果建模,插补估计出频带外受噪声干扰影响较大的数 据,然后再变换到时域。计算机模拟及相应实验结果表明,这些改进方法较为理想,具有较强的噪声 适应能力。