面向滚珠丝杠进给系统位移波动特性的自适应滤波方法研究

针对数控机床进给系统位移波动对加工精度、加工质量的影响等问题,将自适应滤波技术应用到了滚珠丝杠进给系统运动控制领域。采用了最小均方误差准则,根据误差源选取了参考信号矢量,确定了自适应滤波器的阶数;通过参考信号矢量各权值系数迭代求解,从而自适应调节滤波器输出,提出了一种基于多维参考信号的自适应滤波算法;在开放式伺服实验平台上对该算法进行了实验验证。研究结果表明:自适应滤波算法可以有效地抑制多频位移波动,算法作用下谐波幅值被抑制了50%～70%;在不同进给速度和不同负载力矩下,自适应滤波算法均有较好的谐波抑制效果,且可以有效地改善滚珠丝杠进给系统运动的平稳性。     

随钻数据声波NC OFDM传输及噪声抑制的研究

随着随钻测井技术的高速发展,多维立体化地层数据的实时传输变得尤为重要。针对目前传统传输方式的低速率、高成本及非实时性,提出了一种基于非连续正交频分复用调制的声波传输方式。首先,利用传输矩阵法对钻柱信道的幅频特性进行仿真,并在此基础上提出了信道估计算法以获取子信道的频率响应;然后,采用双加速度传感器阵列接收相移声波信号,通过接收信号的相关性可以有效的抑制上行传输中地面强噪声的干扰;最后设计了一套通信测试装置,对实验钻柱信道下系统传输性能进行验证。仿真及实测结果表明,该方案可以具有较高的传输速率和可靠性。     

基于数学形态滤波的齿轮故障特征提取方法

针对齿轮故障特征的提取问题,提出一种根据信号形态特征对齿轮故障信号进行形态滤波的新方法.形态滤波是一种新的非线性滤波方式,可以有效地提取出信号的边缘轮廓以及信号的形状特征.对Lorenz信号进行不同结构元素的数学形态滤波处理,证实形态滤波对抑制信号噪声、保留信号非线性特征方面的作用.采用长度为齿轮冲击周期长度的0.6～0.8倍的扁平结构元素,对齿轮断齿故障振动信号进行形态闭运算处理,并对滤波后的信号进行频谱分析.结果表明,利用形态滤波可以从齿轮断齿信号中成功提取隐含在噪声中的冲击故障特征.     

基于非对称滤波的解调频法的原理研究

从调频信号边频分量的幅值相位特征出发，分析了平方解调法不能对调频信号进行解调的原因。分析过程中发现由于调频信号栽波频率左右两侧的边频分量的相位具有一种特殊的对称性，和调幅信号完全不同，使得常用的解调方法不再适用于调频信号。针对上述问题，从打破调频信号边频分量的特殊对称性出发，利用非对称滤波法（滤波器的中心频率远离载波频率）对调频信号进行滤波，用常规解调法就可以进行解调。通过对调频信号边频相位的非对称特性的分析和研究，为寻找更好的解调频方法提供了新的思路。     

基于稀疏信号分解的自适应时变滤波器及其在齿轮故障诊断中的应用

提出一种新的自适应时变滤波器设计方法,并将其应用于变速齿轮箱齿轮故障诊断中.齿轮箱振动信号频率成分复杂,特别是多级变速齿轮箱,存在多个啮合频率,而齿轮箱齿轮故障诊断的核心是获取啮合频率的调制状态.在非平稳转速下,如何从复杂振动信号中提取包络调制信号是齿轮箱故障诊断需要解决的关键问题.基于多尺度线调频基(Multi-scale chirplet)的稀疏信号分解方法可以有效地提取频率呈曲线变化的信号分量,适合于载波频率的提取,以该载波频率为滤波器的中心频率,转频的倍频为滤波带宽,设计滤波中心频率曲线变化的自适应时变滤波器,可以有效地将多个包络调制信号分别提取出来,进而可以对变速多级齿轮箱齿轮进行故障诊断.提出的自适应滤波器可以根据信号本身的特点自动改变滤波中心频率和滤波带宽,对信号进行滤波,保留信号的有用频率成分,抑制无用成分.仿真算例和应用实例说明了方法的有效性.     

转子系统轴承载荷信号降噪方法的研究

针对传统的形态学滤波和小波降噪算法不能很好地对转子轴承载荷信号进行降噪,在这两种算法的基础上提出了一种小波形态滤波方法。给出了该方法的降噪原理,研究了该方法在随机噪声干扰下的降噪效果。比较了小波形态滤波与形态学滤波分别对仿真信号与工程实际信号的滤波效果。结果表明:小波形态滤波方法可以很好地消除转子轴承载荷信号中随机信号的干扰,提高信号的信噪比,并且抑制了信号失真现象的出现,实现信号的降噪处理。     

基于MATLAB串口通信及滤波的心电信号采集仪设计

介绍一种新颖的心电信号采集仪器的设计方法。仪器采用低功耗单片机MSP430FG439作为信号的前端采集、放大处理器;PC机作为信号滤波、分析的后端处理机,PC机上的MATLAB程序利用串口实时获取心电数据,并对其进行滤波。这样的组合方式充分兼顾了单片机理想的实时测控能力和PC机MATLAB强大的信号处理能力,是一种新颖的智能仪器设计方法。     

数字式开关电容带通滤波器设计原理

利用电容既能线性跟随单踪信号，又能抑制周期性混叠信号的双重能力，本文提出了分时传递信号的带通滤波原理及与原理相关的带通滤波器。调控电路分时传递的切换频率，将主频信号在一周期内由n条支路在其固定的1／n时段分时有效地传递，其合成即为滤波器传递的主频信号。对于其他频率成份的谐波信号，电路合成的传递函数趋于零，带通幅频曲线近于理想的窄方波，文中主要研究了n=4的滤波情形。本文为模拟信号的滤波提供了一种新的数字式处理方法与理论。     

基于MUSIC算法的动不平衡信号提取方法研究

针对相关滤波等经典频域分析方法提取动不平衡信号时,近频干扰抑制能力及参数估计精度严重依赖数据长度的问题,提出了一种基于残差MUSIC(multiple signal classification)谱分析的正弦参数估计方法,以残差MISIC谱中给定频率点的幅度值为观测变量判定参数拟合效果,提取该频率成分的幅值和相位。实验表明此方法与相关滤波法相比具有更高的频率分辨率,对抑制近频干扰的能力更出色,较好地解决了提高动不平衡信号提取精度与提高动平衡试验效率难于两全的问题。     

多频涡流的谱分析和缺陷分类技术研究

多频涡流检测技术是一项重要的无损检测技术,它可以有效地实现多参数检测和干扰抑制.针对普通单频涡流检测方法只能实现缺陷检测而难以实现缺陷分类的问题,提出一种采用线性调频信号激励涡流传感器和检测信号谱分析的多频涡流检测方法.该方法采用线性调频信号激励位于交流电桥中的线圈涡流传感器,放大和采集桥路输出信号进行谱分析来识别缺陷的特征.根据谱图能量的变化,可以检测出缺陷;同时,为了有效地实现缺陷分类,提出一种新的称为"谱图重心偏移"的缺陷分类方法.与传统多频涡流检测方法相比较,该方法具有检测时间短和系统成本低等优点.理论分析和试验结果相一致,验证了所采用方法的正确性.     

基于L-曲率流滤波器的图像降噪算法

提出了L-曲率流滤波器的图像降噪(滤波)算法,该方法按图像信噪比大小分高、中、低3类,分别由L滤波器降噪、多级L滤波器降噪以及多次迭代的组合滤波器降噪,并进行了实验研究。结果表明:该算法与均值和中值滤波器相比,输入图像信噪比越低,滤波效果越明显。当输入图像为低信噪比时,对于受高斯噪声污染的图像,该算法滤波比均值滤波平均提高2.98 dB;对于受脉冲噪声污染的图像,该算法滤波比中值滤波平均提高11.09 dB,说明该算法对降低不同种类和不同信噪比的图像噪声有较强的适应性。     

Adaptive tuning piecewise cubic Hermite interpolation with Wiener filter in wavelet domain for scanning electron microscope images

Image processing is introduced to remove or reduce the noise and unwanted signal that deteriorate the quality of an image. Here, a single level two‐dimensional wavelet transform is applied to the image in order to obtain the wavelet transform sub‐band signal of an image. An estimation technique to predict the noise variance in an image is proposed, which is then fed into a Wiener filter to filter away the noise from the sub‐band of the image. The proposed filter is called adaptive tuning piecewise cubic Hermite interpolation with Wiener filter in the wavelet domain. The performance of this filter is compared with four existing filters: median filter, Gaussian smoothing filter, two level wavelet transform with Wiener filter and adaptive noise Wiener filter. Based on the results, the adaptive tuning piecewise cubic Hermite interpolation with Wiener filter in wavelet domain has better performance than the other four methods.     

基于模糊神经网络的图像滤波算法

针对传统的线性和非线性图像滤波算法对含有丰富细节的图像滤波处理的不足,提出一种基于模糊神经网络的图像滤波算法.该算法利用神经网络的自学习功能训练标准样本以确定模糊贴近度阈值,在基本不改变原有图像的灰度信息的前提下,找出图像受到噪声污染的像素点,采用迭代中值滤波算法得到的中值替换噪声点.仿真实验表明该方法有很好的滤波效果,优于传统的图像滤波算法.     

Gabor 滤波器在指纹图像处理中的应用

在实时指纹识别系统中，图像增强的效果好坏将影响特征提取及指纹鉴别的识别率。现把Gabor滤波器应用在指纹图像增强处理中，利用了Gabor滤波器的方向选择和频率选择特性，把指纹图像的局部方向和局部频率作为Gabor滤波函数的参数，然后把Gabor函数与纹理图像进行卷积，从而去除图像噪声，达到了增强图像的目的。在算法设计上采用了查表的方法，提高了算法的速度，节省了运算的时耗。实验证明，算法工作稳定，效果好，鲁棒性强。     

The homogeneity map method for speckle reduction in diagnostic ultrasound images

This paper proposes a new method to reduce speckle noise in diagnostic ultrasound images by improving the speckle reduction capacity of an edge-sensitive filter. A homogeneity map is generated according to the local statistics of the window formed for each image pixel. The homogeneity map method uses the advantageous properties of a filter with a better smoothing capability than the edge-sensitive filter to increase the image quality of the edge-sensitive filter. We conducted our study using a cyst image simulated by the Field II program, a kidney image, and a real ultrasound image to which we applied two popular filters: SRAD and OBNLM. The results show that our proposed method has better denoising performance than the edge-sensitive filter, without any loss of edges.     

基于图像去噪的自适应滤波器的设计

本文首先提出了图像去噪的重要性,并用实验证明了图像噪声的存在;随后介绍了图像噪声的分类及常用的数字滤波法去除噪声;最后根据冷轧带钢表面图像噪声特点,设计了自适应滤波器,实验证明该滤波器可以很好的滤除冷轧带钢表面图像的噪声.     

基于图像分析和野点检测的航空发动机磨损状态识别

研究了基于发动机滑油滤磨屑图像的磨损状态自动识别技术。首先采用最大熵法和数学形态学方法,提取滑油滤磨屑图像中反映磨损状态的特征量;然后采集反映正常状态的航空发动机滑油滤图像,通过图像分析与特征提取,构造出仅包含正常样本的训练样本集,最后用野点检测方法对训练样本进行学习,并使用遗传算法对野点检测参数进行优化,得到了滑油滤磨屑图像的正常域,并以此来识别航空发动机磨损状态的严重程度。开发了发动机滑油滤监控系统(engine oil filter monitoring system,EOFMS),实现了基于野点检测的磨屑图像识别功能,并利用实际航空发动机滑油滤磨屑图像进行了实验分析,结果验证了该方法的有效性。     

相对运动的模糊图像复原的算法研究

对由相对运动引起的模糊图像复原的算法进行了研究，分析其退化的原因，建立了其退化和复原的数学模型．并采用逆滤波、维纳(Wiener)滤波和卡尔曼(Kalman)滤波等算法对仿真运动下的模糊图像分别进行了图像恢复处理。结果表明，利用这一模型算法取得了良好的效果。还对更为复杂退化环境下的图像恢复问题进行了初探，为更为复杂退化环境下的图像恢复提供了理论依据和实践基础。     

基于中值滤波和形态学的去噪算法

提出了一种基于中值滤波和灰度形态学的去噪算法。首先利用中值滤波和形态学滤波的方法对原始图像进行去噪处理,而后叠加经过高帽变换的图像以增强边缘信息,改善了传统中值滤波算法易造成边缘模糊和对噪声强度敏感的不足。该算法简洁、耗时少。算法的实用性用计算机进行了仿真验证。     

实时电子稳像系统中Kalman滤波器的FPGA实现

针对实时电子稳像系统中Kalman滤波器的硬件实现问题,提出了一种Kalman滤波的FPGA实现方法。通过对电子稳像算法中Kalman滤波模型的分析,对滤波算法进行了化简,将滤波器的运算分解成简单的加、减、乘、除运算。利用硬件描述语言对Kalman滤波进行了FPGA实现,并对实现的滤波器进行了验证。通过软硬件仿真实验结果的对比,验证了所实现滤波器的有效性。