内模滤波新方法在视觉诱发脑电信号提取中的应用──提取视觉诱发脑电信号的新方法之四

提出了内模滤波新方法的基本思想和设计方法．针对从强自发脑电（ＥＥＧ）背景噪声中提取视觉诱发脑电（ＶＥＰ）信号这一极低信噪比（ＳＮＲ）情况下的滤波问题,先利用递推最小二乘算法估计出典型ＶＥＰ信号的内模多项式的参数,再据此设计内模滤波器．给出了内模滤波器的设计方法,并用于提取ＶＥＰ信号．数字仿真和临床试用结果表明了内模滤波器具有低ＳＮＲ下的信噪分离能力．     

一种适于多电平调制信号均衡的神经网络

在二电平信号下基于多层感知器ＭＬＰ（ＭｕｌｔｉＬａｙｅｒＰｅｒｃｅｐｔｉｏｎ）的均衡器（ＭＬＰＥ）性能远远优于传统的线性模向均衡器ＬＴＥ（ＬｉｎｅａｒＴｒａｎｓｖｅｒｓａｌＥｑｕａｌｉｚｅｒ）．但在多电平调制信号下，ＭＬＰＥ性能迅速下降．其主要原因在于激活函数的选择．文中提出了一种适于多电平信号均衡的神经网络模型——分段多层感知器ＳＭＬＰ（ＳｅｇｍｅｎｔＭｕｌｔｉＬａｙｅｒＰｅｒｃｅｐｔｉｏｎ），并给出其算法．模拟结果表明，基于ＳＭＬＰ的均衡器，比ＬＴＥ和ＭＬＰ收敛速度更快，最小均方误差ＭＭＳＥ（ＭｉｎｉｍｕｍＭｅａｎＳｑｕａｒｅＥｒｏｒ）也小得多，而计算复杂度则与ＭＬＰ相同．     

内模滤波与小波分解结合用于视觉诱发脑电信号提取──提取视觉诱发脑电信号的新方法之六

为了从强自发脑电ＥＥＧ背景中提取视觉诱发脑电（ＶＥＰ）信号,按内模滤波方法,利用递推最小二乘算法估计叠加后的ＶＥＰ信号的内模参数;然后以在线迭代的方式来设计具有自适应能力的内模滤波器,并将其与小波变换方法恰当结合．临床试用结果表明,此法比单纯采用按典型ＶＥＰ信号的内模参数设计内模滤波器,或单纯采用小波变换法提取ＶＥＰ信号效果更理想．     

卫星数字电视信号部分信道编码的软件实现

用软件实现了卫星数字电视信号信道编码中基带滤波和ＱＰＳＫ调制的计算．输入“１”、“０”串行数据,生成高频调制信号波形文件．由任意信号发生器 ＬＷ４２０产生符合欧洲远程通信标准（ＥＴＳ３００ ４２１）的７０ＭＨｚ载波传输信号．该软件还可以用来生成１６ＱＡＭ、３２ＱＡＭ、６４ＱＡＭ、１２８ＱＡＭ的波形数据文件．     

基于M估计的自适应滤波器

Ｍ估计器是一种广泛应用于信号滤波的稳健性估计器。在Ｈｕｂｂｅｒ引入的Ｅｕｌｅｒ距离函数中,参数ｋ的确定十分重要,直接影响滤波性能。通过对信号局部统计特性的分析,提出了一种自适应选择参数ｋ的变参数Ｍ滤波器,为Ｍ估计提供了一般参数选择方法。文中的理论分析和测试结果表明,该算法对复杂噪声有较好的滤波效果。     

跟踪机动目标的自适应α-β滤波算法

针对已有机动目标跟踪算法运算量大的不足,提出了一种新的自适应α－β滤波算法．该算法选用极坐标系作为跟踪坐标系,建立了带有伪加速度修正的目标运动模型及外推方程,给出了自适应获取滤波增益的一种新方法．仿真结果表明,该算法滤波精度与有代表性的ＩＥ算法、ＶＤ算法、ＩＭＭ算法相当,但运算量则大大低于这几种算法,易于工程实现,可用于机动目标的快速跟踪．     

一种新的自适应信号处理方法——Gamma滤波

研究了一种新的自适应信号处理方法──Ｇａｍｍａ滤波．文中导出了Ｇａｍｍａ滤波的Ｗｉｅｎｅｒ－Ｈｏｐｆ方程；提出了一种对子Ｇａｍｍａ滤波的ＬＭＳ自适应算法，并对其进行了分析．最后给出了一组应用实例及仿真结果．     

采用开关电流技术实现信号滤波的电路

本文提出了采用开关电流技术实现信号滤波的一种电路－滤波器（五阶切比雪夫滤波器），该电路经ＰＳＰＩＣＥ电路仿真系统模拟，在０－５ＭＨＺ影响范围内，幅频衰减小于０．１ｄＢ，响应时间为３３ｎｓ，电路功耗为２３．４ｍＷ．     

一种模糊自适应滤波算法的研究与实现

为解决均值滤波和中值滤波算法在数字信号处理中存在的问题,提出一种模糊自适应滤波算法．根据每个元素噪声度的大小控制均值滤波窗口的大小,并做了大量的仿真．与普通的均值滤波和中值滤波进行比较发现,该方法不仅很好地去除了信号中混有的脉冲,而且在不损坏信号细节的前提下,很好地滤除了噪声信号．最后,使用了信噪比改善因子S来检验算法的滤波效果,证明其滤波效果好于传统的中值滤波和均值滤波,且具有算法简单、实时性好等特点,并已经应用在很多场合．     

基于子波变换的自适应滤波

研究了基于子波变换的子波子带自适应滤波,它不仅加快了最小均方（ＬＭＳ）算法的收敛速度,有利于降低计算复杂度,而且改善了收敛性能。给出的谱线增强器的模拟结果证实了上述分析。     

复合顺序形态滤波中结构元素的自适应处理

在最小平均绝对误差准则下，实现了复合顺序形态滤波的结构元素自适应处理。计算机模拟结果证实了这种算法不仅可以有效地抑制信号中的噪声，而且较好地保持了信号的陡阶跃变化。该滤波算法应用于恢复噪声污染的心电信号，其信噪比大大改善。     

高斯滤波算法在缺陷视觉检测中的应用研究

机器视觉中的缺陷检测是个难点。图像的滤波处理通常是为了消除噪声干扰,处理的原则是保留大部分有效信号,抑制少数的异常信号。在机器视觉的缺陷检测时,需要提取图像中的每一个异常信号,忽略大部分正常图像信号,与图像的滤波处理正好相反。在大量实践基础上,本文总结出了一套基于高斯滤波算法的缺陷检测方法,特别适合细微缺陷的检测。该方法已经投入应用,在应用过程中取得了良好的效果。     

数字滤波在光纤陀螺信号处理中的应用

针对光纤陀螺（FOG）输出信号存在的角度随机游走、偏值不稳定性、速率随机游走和量化噪声等问题,采用了有限冲激响应滤波器、小波变换阈值滤波器和小波包变换滤波器分别对FOG输出信号进行滤波。利用Allan方差法得到了滤波后FOG信号各误差源的幅度,然后与原输出幅度对比。实验结果表明,这3种滤波方法均具有一定的可行性。其中,小波变换阈值滤波法既可以得到很好的滤波效果,又能有效降低滤波的计算复杂度,为FOG信号处理提供了一定的参考价值。     

时变衰落信道下同态滤波技术的研究

针对短波信道多径传播的特点,采用卷积型同态滤波技术和复时谱分析方法,抗多径传播引起的信号衰落。研究结果表明,该技术能减小输出信号均方误差,改善传输信号质量,是一种有效的抗多径方法。     

基于宽带时频图的多路摩尔斯信号自动检测

针对现有算法没有涉及的宽带环境下多路摩尔斯信号自动检测问题,提出一种基于宽带时频图和集成学习分类器的算法.首先,通过提出一种基于宽带时频图的信号快速窄带滤波方法,实现噪声背景中各类型信号窄带时频图的快速获取;然后,为从上述窄带时频图中识别出多路摩尔斯信号,提出3个新特征与局部二值模式特征构成特征向量;最后,采用集成学习算法设计分类器实现摩尔斯信号的自动检测.与现有算法对比实验结果表明:针对多组实际数据,该算法的正确率均可达95%以上,同时误检率低于10%,具有良好的鲁棒性和应用价值.     

随钻测斜仪中传感器信号处理技术研究

传感器信号处理的好坏会直接影响随钻测斜仪的测量精度和井眼控制水平.通过选取适当的拟合函数构造电路对传感器的非线性信号进行处理,实现其线性化;从测斜仪的原理出发,采用误差补偿算法和数字滤波技术减少随钻测斜仪的测量误差.确保随钻测斜仪的井斜角的误差≤±0.1°,方位角的误差≤±1,°满足高精度随钻测斜仪的设计要求.     

基于MPSK信号频偏估计的非线性滤波算法

基于MPSK信号的非线性频偏估计算法，通过对叠加了高斯分布白噪声接收信号的非线性交换分析，将非线性滤波(中值滤波)算法应用于载波频率估计之中．运用Monte Carlo仿真手段对其进行了验证，结果表明，在非线性频率估计中运用中值滤波算法后，其估计的均方误差较之运用均值滤波算法有很大的改善．     

采样点选择对动态汽车衡称量精度的影响

为了提高动态称重的精度,提出一种选取有效采样点减小误差的方式.该方式选用有限冲击响应数字滤波的方法设计数字滤波器,并利用Matlab软件进行了仿真.经过滤波后的采样信号,将重量信号大于3Hz以上的全部滤去,消除了汽车经过秤台时的各种干扰信号;保留有用的汽车轴重信号,准确提取出有效数据称量段;再采用3σ准则去除粗大误差,对去除粗大误差后的数据求和,然后取平均值作为经过秤台的汽车轴重测量值.对实验结果的分析表明:通过选取有效采样点,可使动态汽车衡在50%载荷时的称量精度提高到1%以内.     

基于掩蔽效应的改进型自适应语音增强算法

在分析经典自适应滤波算法的基础之上提出了一种有效的消除噪声且减小语音失真的语音增强方法.为了进一步提高语音增强效果,根据人耳掩蔽效应把语音信号中关键频率段的阈值作为自适应滤波算法的动态系数,根据此系数估算误差函数.在Matlab上对此算法输入不同信噪比的信号,仿真结果表明:输出的信噪比明显高于传统滤波算法,且残留噪声较小.     

基于FRFT滤波的SNCK通信系统接收方法

正弦型非线性切普键控（sine non linear chirp keying,SNCK）作为一种非线性调频方法,其已调信号缺乏有效的滤波技术,针对此问题,提出了一种将SNCK已调信号波形样本近似为分段线性调频信号进行分数阶傅里叶变换的处理方法.推导了采用SNCK调制参数计算相应FRFT变换阶数的公式,并给出了通信系统采用SNCK信号进行传输时,接收端采用FRFT方法进行前置滤波的框图.通过数值仿真分析验证了该方法对SNCK各调制参数的普遍适用性,能有效提高接收信号的信噪比改善因子,降低通信误码率.