一种新的自适应非线性卡尔曼滤波算法

为避免由于系统噪声统计特性不准确所导致的滤波性能下降问题,改进了一种基于新息的系统噪声方差调整方法,并将其与扩展卡尔曼滤波、Unscented 卡尔曼滤波和差分滤波相结合,形成自适应非线性卡尔曼滤波.将此方法应用到非线性测量光电跟踪系统中,并与采用基本非线性卡尔曼滤波进行性能对比.仿真实验结果证明该方法可以实时调整系统噪声方差,有效地避免由于系统噪声统计特性不准确所带来的滤波性能下降的问题,而且其性能明显优于基本非线性卡尔曼滤波.     

复合数字滤波算法及其在风机在线监测系统中的应用

针对干扰噪声的特点,采用中值滤波、均值滤波和移动平均滤波组合而成的复合数字滤波算法,可以有效滤除风机监测系统稳定工作状态下的各种噪声干扰信号.算法运算效率高,适合在在线系统中实现.     

改进的EKF算法在目标跟踪中的运用

过程噪声和测量噪声影响Kalman滤波的性能,通常很难得到它们准确的值。提出观测噪声和过程噪声实时估计的自适应算法。该算法可以用在非线性和机动目标跟踪问题中,不必预先知道准确的噪声方差。重新估测观测噪声方差矩阵,可以较好地消除由观测噪声带来的误差;建立一个简单的线性Kalman滤波器对过程噪声进行实时估计,这对于机动目标来说是必要的,因为原有的过程噪声将受到加速度影响,不能包含全部的信息。实验表明,该算法保证EKF稳定性,提高了跟踪性能。模拟实验300次后,X,Y方向位置均方误差分别为7.8099,9.6838。     

过程噪声方差实时补偿的非定轨目标跟踪

针对非定轨目标跟踪问题中过程噪声统计特性未知的特点,提出了一种实用的对过程噪声方差进行实时补偿的目标跟踪算法。该算法根据强跟踪滤波器的思想,通过实时检测新息序列来修正卡尔曼滤波算法中的状态预测误差协方差矩阵,进而对未知的过程噪声方差矩阵进行实时地补偿。由于存在新息检测机制,该算法能够有效地规避表征建模不确定性的过程噪声统计特性未知的问题,对于建模不确定性具有一定的适应能力。通过对一旋转靶标跟踪问题的仿真试验,证明了该方法的有效性。     

基于FPGA的电磁金属探伤系统及其微弱信号处理

本文介绍了一种基于FPGA的电磁金属探伤系统,该系统用于研究电磁无损检测技术在金属板损伤探测上的应用.在该电磁金属探伤系统中,传感系统提供的测量感应信号为强噪声背景下的微弱信号.为了提高信号的检测精度,本文采用信号调理电路结合FIR数字滤波的方法,将基于FPGA的电磁成像金属探伤系统中微弱的测量感应信号从噪声中提取出来,仿真实验证明,该方案能为后续信号处理环节提供一个低噪声背景下的较强的感应信号.     

基于 FPGA 的电磁金属探伤系统及其微弱信号处理

本文介绍了一种基于FPGA的电磁金属探伤系统,该系统用于研究电磁无损检测技术在金属板损伤探测上的应用。在该电磁金属探伤系统中,传感系统提供的测量感应信号为强噪声背景下的微弱信号。为了提高信号的检测精度,本文采用信号调理电路结合FIR数字滤波的方法,将基于FPGA的电磁成像金属探伤系统中微弱的测量感应信号从噪声中提取出来,仿真实验证明,该方案能为后续信号处理环节提供一个低噪声背景下的较强的感应信号。     

关于高性能导弹实时视频跟踪的滤波和预测技术的评价

高性能导弹的实时视频跟踪的滤波和预测方面存在几个问题:(1)视频信息是二维的;(2)为得到高分辨率的视频信号,可用视场是很有限的;(3)视频信号60Hz 的高帧频,以及在大部份的采样时间内同时进行视频处理和识别,需要有高性能的滤波和预测方法。本文评价和比较了用于高性能导弹实时视频跟踪控制中的、从十分简单到十分先进的各种数字滤波和预测技术。     

复杂背景、强噪声环境中的点源目标检测及跟踪方法

介绍了一种在复杂背景、强嗓声环境中检测并跟踪多个点源目标的方法。目标在图象中的位置是未知的；其轨迹是连续的并可以是任意的；图象序列中含复杂的变化背景，并伴有强的随机白噪声；目标为压几个象元的点目标，本文提出的是一种回形窗扫描、相关处理及相关跟踪相结合的算法，能有效地从复杂背景、强噪声环境中检测与跟踪多个点源目标。这种算法能对图象进行分割、并行处理，适合于实时的目标探测及跟踪。     

基于分段重叠零相位滤波的阶比跟踪滤波法

提出了一种用零相位数字滤波实现旋转机械阶比跟踪滤波的新方法，和传统的以硬件实现阶比跟踪滤波方法相比，该方法有无需跟踪滤波硬件、用纯软件的方法实现和对原始采样信号不产生相位移动等优点。在讨论了这一方法的理论依据和算法后，提出了数据分段重叠滤波方法．有效地抑制了一般分段数字滤波产生的边缘效应。仿真试验验证了此方法的正确性和有效性。     

多通道动态测试分析系统研制与应用

本文综合介绍了自行研制的多通道动态测试分析系统（ＤＴＡＳ）。重点讨论了ＤＴＡＳ系统的硬、软件设计，实时数字滤波和频率细化等关键技术。最后给出了该系统的应用情况。     

基于FPGA设计的图像增强预处理器

就如何提高复杂背景条件下低信噪比的小目标检测概率问题展开讨论,提出了用数字滤波方法改善图像质量,提高信噪比,达到抑制背景噪声,增强小目标的目的。针对高帧频电视系统的特点,应用现场可编程门阵列（FPGA）构造高速图像预处理器,完成数字电视的图像预处理的实时计算,进而为后续工作打下良好的基础。仿真和实验结果证明是可行的。     

基于自适应陷波的涡街流量计信号处理系统

本介绍了以数字信号处理器为核心的实时处理系统,采用自适应陷波方法计算涡街流量计信号的频率。自适应陷波器只需估计一个参数。采用了ＤＳＰ,使得信号处理实时和系统小型化。实测结果说明,自适应陷波方法和实时处理系统是有效的。     

Analysis of correlation coefficient filtering in elasticity imaging

Correlation-based speckle tracking methods are commonly used in elasticity imaging to estimate displacements. In the presence of local strain, a larger window size results in larger displacement error. To reduce tracking error, we proposed a short correlation window followed by a correlation coefficient filter. Although simulation and experimental results demonstrated the efficacy of the method, it was not clear why correlation coefficient filtering reduces tracking error since tracking error increases if normalization before filtering is not applied. In this paper, we analyzed tracking errors by estimating phase variances of the cross-correlation function and the correlation coefficient at the true time lag based on statistical properties of these functions' real and imaginary parts. The role of normalization is clarified by identifying the effect of the cross-correlation function's amplitude fluctuation on the function's imaginary part. Furthermore, we present analytic forms for predicting axial displacement error as a function of strain, system parameters (signal-to-noise ratio, center frequency, and signal and noise bandwidths), and tracking parameters (window and filter sizes) for cases with and without normalization before filtering. Simulation results correspond to theory well for both noise-free cases and general cases with an empirical correction term included for strains up to 4%.     

激光跟踪仪角度采集系统设计及误差修正研究

高精度的角度采集和测量是激光跟踪仪实现跟踪和精密测量的关键。针对激光跟踪仪中采用的圆光栅编码器,本文介绍了一种基于FPGA的数据采集系统的设计与实现方法。该采集系统分为滤波、计数、通信三大模块。数字滤波模块用于消除跟踪控制过程中跟踪头振动、抖动产生的信号干扰;计数模块实现方波脉冲的倍频、辨向及计数;通信模块实现跨时钟域的数据传输。系统通过Modelsim仿真及实验测试验证了方法的可行性与可靠性。采用谐波分析方法对角度误差进行了修正,测量误差由3.5″降低到1.5″。本文设计的角度采集系统及谐波分析误差修正方法具有一定的通用性,可广泛应用于相关领域。     

多路分离式PID模数混合主动噪声控制技术研究

针对机电产品具有的多谐频噪声特性,提出一种多路分离式模拟滤波与数字PID相位自动跟踪相结合的模数混合主动噪声控制方法,消声实验结果表明该方法在多谐频管道噪声消除中稳定有效。针对目前三维声场主动噪声控制工程应用难的状况,提出利用通风道或窗结构将三维声场聚声为一维声场实现主动噪声控制的工程技术并以干式变压器为对象进行探索研究。     

数字射线图像的滤噪方法

目的　研究射线图像中保持细节的滤噪方法 .方法　依据图像中噪声的特点 ,提出三种去噪方法 ,即差分梯度法、邻域比较法、σ滤波与邻域比较相结合 .结果　采用这些方法对射线图像进行处理 ,有明显的去噪效果 ,且保持细节 .结论　这些方法对于图像滤噪具有普遍意义 ,特别对于含有微小细节、颗粒脉冲噪声的图像更适合     

基于自适应因子化 H∞滤波的单站无源跟踪

针对单站无源跟踪系统非线性较强、传统跟踪滤波方法收敛速度慢且容易发散的问题,提出了一种基于自适应因子化 H∞滤波的单站无源跟踪算法.该算法利用 sigma 点转换和鲁棒 H∞滤波能够减小观测方程的线性化误差和降低观测误差不确定性的特点,通过新息控制减小野值对滤波的干扰,利用比例因子和渐消因子自适应调整采样点到中心点的距离和状态预报误差的协方差,从而克服基于 UT 变换的 H∞滤波采样时的非局部效应问题,增强了单站无源跟踪系统对噪声的鲁棒性.仿真实验结果表明,本文方法通过对 UT 变换进行简化,在自适应因子化的同时,算法的计算量与基于 UT 变换的 H∞滤波基本持平,且跟踪精度优于基于 UT 变换的 H∞滤波算法.该算法在保持高精度估计能力的同时,具有较强的鲁棒性,是解决非线性系统状态估计问题的一种有效方法.     

剑杆织机前馈-反馈张力控制系统的分析与设计

在分析剑杆织机张力控制中噪声源及噪声特性的基础上,提出控制结构和控制器的设计方法,选择合适的模拟低通滤波器,对检测通道的高频振动信号和随机噪声进行滤波.针对周期性低频振动噪声,一方面,采用频谱分析定周期+相干平均法定信号的方法估计模拟低通滤波器后的周期性振动噪声,并在反馈通道进行补偿,提高控制性能;另一方面,采用频谱分...