基于进化人工神经网络的组合系统滤波技术

在组合系统运用Kalman滤波器技术时,准确的系统模型和可靠的观测数据是保证其性能的重要因素,否则将大大降低Kalman滤波器的估计精度,甚至导致滤波器发散.为解决上述Kalman应用中的实际问题,提出了一种新颖的基于进化人工神经网络技术的自适应Kalman滤波器.仿真试验表明该算法可以在系统模型不准确时、甚至外部观测数据短暂中断时,仍能保证Kalman滤波器的性能.     

高功率固体激光器光学元件位相误差滤波

不同频段的位相误差对输出光束将产生不同的影响，低频段主要影响远场焦斑主斑的能量分布，中高频段影响光的散射或者可能出现的较大的强度峰值调制，高频段影响光的散射，导致能量的损失。研究光学元件引入的位相误差与输出光束之间的定性、定量关系，首先必须对位相误差进行相应的滤波处理，反映光学元件面形的细微误差。     

互补型自适应滤波器在心磁信号处理中的应用

将心磁信号从干扰噪声中加以提取并有效地消除噪声干扰是心磁信号处理中尤为重要的环节 .从改进算法的角度出发，提出互补型自适应滤波器结构以实现心磁信号的消噪处理.该滤波器针对心磁这类非平稳信号进行设计，有效地解决了常规自适应滤波器应用于心磁信号处理时收敛速度和稳态误差的矛盾.通过仿真实验和心磁实验结果表明，该算法能有效地消除心磁信号的背景噪声和工频干扰噪声.同时该算法也可用于其他非平稳信号的消噪处理. 关键词： 自适应滤波 心磁图 最小均方误差     

用频域法实现圆环形目标物的计数

研究了用频域法实现圆环形目标物计数的方法。对空域中含有圆环形目标物的二值图像，经傅里叶变换后在频域内进行滤波，再经傅里叶反变换后取一阈值进行处理，则对应于圆环形目标物即变为一个实心体，然后对实心体进行计数即可实现对圆环形目标物的计数。对该方法进行了数学描述，并分别用模拟图像和实际图像进行了实验。结果表明，该方法消除噪声的效果好，对部分封闭圆的检测同样有效，且可用于目标物有粘连的情况。该方法对圆环形目标物的尺寸相差不大的情况更为有效。     

一种基于粒子滤波的测向定位跟踪算法

基于多站测向定位提供的目标辐射源方位角信息,提出了一种基于粒子滤波的测向定位跟踪算法.该算法采用序贯蒙特卡罗的粒子滤波技术,对目标辐射源方位信息进行粒子滤波融合处理,实现了对机动目标辐射源的无源定位跟踪.仿真实验表明,该算法适用于非线性模型和非高斯噪声的目标跟踪,与传统的基于卡尔曼滤波的多传感器融合跟踪算法相比,定位跟踪更为精确,从而对提高战场电子目标定位跟踪和精确打击具有广泛的应用价值.     

在线滤波技术在光纤马赫-德尔交叉复用器中的应用

为构造出与理想梯形滤波器接近的滤波形状，在单级光纤马赫-德尔交叉复用器的基础上，引入在线滤波技术；通过增加干涉级数和调整2对干涉臂的干涉长度和耦合器的耦合比，实现了逼近宽带陡沿的滤波输出。通过与梯形滤波器傅里叶展开式的比较，计算得到了器件的最佳参数，器件的滤波性能以及温度稳定性相对于单级结构得到了明显提高。根据理论计算，成功制作出通道间隔为50GHz的样品器件。其输出为-0.5dB，带宽大于0.185nm，相邻通道隔离度大于30dB，满足了DWDM系统指标要求。     

散斑条纹的快速高精度处理技术

本文提出一种快速高精度散斑杨氏条纹(斑纹)场处理方法——同态阀值滤波法。用它实现了散斑场条纹的快速、逐点连续高精度处理。     

一种非刚性医学图像点匹配方法

提出了一种非刚性点匹配的算法并把其运用于医学图像配准．该算法采用信号滤波的方法来获得点集间的匹配信息，并运用松弛标记法将各点邻域关系对模糊的匹配信息进行迭代获得明确的匹配关系．在此基础上，利用高斯径向基函数来描述点模式间的弹性形变，在基本的迭代框架下实现问题的求解．实验结果显示在形变程度为5％、出格点比率50％和噪声标准差为5％的情况下该算法的匹配误差能控制在0．13以下，表明了该算法的鲁棒性和有效性，较好地解决了医学非刚性形变的点匹配问题．     

电感耦合等离子体原子发射光谱法中Kalman滤波法解析重叠谱线的研究

考察了Kalman滤波技术校正ICP-AES中谱线重叠干扰的潜力.以新息序列的平均平方和为评价函数优化扫描光谱的峰位,消除扫描过程中可能产生的波长定位误差,从而保证滤波结果的准确性,并使实际检出限显著改善.在中等分辨率光谱仪和扫描步长为1.5pm的条件下,滤波器能有效地分辨峰间距只有4.8pm且峰形基本相同的重叠线对.对峰间距为9.8pm的重叠线对,当线背比低至0.05左右时仍能获得满意结果.连续背景用理论描述,因而样品溶液和纯组分溶液的光谱扫描无需扣除溶剂空白.