多通道空间自适应滤波技术研究

针对多通道自适应滤波算法数据运算量较大的缺点,结合空间滤波与最小均方（LMS）自适应滤波优点,提出并研究了空间自适应滤波方法.给出了一种多通道空间自适应滤波器的表达式和实现算法,并以周期噪声和高斯白噪声为噪声背景,将多通道空间自适应滤波算法应用到某一均匀加肋圆柱壳主动振动控制实验中.结果表明,空间滤波技术能够显著抑制噪声信号中的高频成分,提高数据采集精度,有效地降低多通道自适应滤波算法的数据运算量,提高自适应滤波算法的学习效率和收敛速度,并能较好地解决结构控制中多通道自适应控制的空间混淆现象,提高主动振动控制的区域降噪效果.     

混响环境声信号的在线检测

提出了解混响的一种新方法，采用自适应滤波最小均方ＬＭＳ算法和自适应多小线怀预测滤波技术，通过确定预测步长值，直接估计出最小平方反滤波系数，仿真结果表明，如果信噪比较高，并且为周期信号，则自适应线性预测滤波可用于混响环境下声信号的在线检测。     

基于自适应梳状滤波算法的有源隔振技术

针对柴油机低频周期振动控制问题,将自适应梳状滤波算法引入到柴油机振动有源隔振技术的研究中.进行了基于自适应梳状滤波有源隔振算法的理论分析,建立了基于自适应梳状滤波的柴油机有源隔振策略和控制系统,完成了有源隔振的仿真研究和台架模拟试验研究.在此基础上,针对柴油机的工作特点,提出一种宽凹口自适应梳状滤波算法,以改善控制算法...     

一种InSAR干涉相位图的自适应滤波算法

提出了一种自适应的InSAR干涉相位图滤波方法.干涉相位滤波算法的关键是独立同分布滤波样本的选取,该方法以相位变化最小为准则,根据区域增长策略,在当前滤波像素的邻域空间内自适应地选择滤波窗口,再在此窗口内进行复数平均得到滤波后的干涉相位值.以相位变化最小为准则进行滤波样本的选取,使其满足独立同分布的条件,从而提高干涉相位滤波的性能.仿真数据和实测数据的处理结果表明,该算法具有较好的滤波性能,能够充分保持干涉相位图像细节,并有效地去除噪声.     

方程误差系统的多新息辨识方法

多新息方法可以用于线性系统和非线性系统的自适应滤波、参数估计、自校正控制、自适应故障检测与诊断等.线性系统包括两种基本类型:方程误差类系统和输出误差类系统.本文将多新息辨识应用到方程误差滑动平均(EEMA)系统(即CARMA系统),研究多新息增广随机梯度算法和多新息增广最小二乘算法,应用到方程误差自回归滑动平均(EEARMA)系统(即CARARMA系统),提出基于分解的多新息广义增广随机梯度算法和基于分解的多新息广义增广最小二乘算法,以及基于滤波的多新息广义增广随机梯度算法和基于滤波的多新息广义增广最小二乘算法.     

不确知多变量系统的自适应滤波器

本文提出了有关信号统计特性未知时多变量系统动态方程的一种自适应滤波方法.通常,不确知多变量系统输出量的估计分为两步:一是辨识系统;二是估计输出量.这种方法无法用于实时控制.为了提高计算速度,本文提出无需进行参数辨识的自适应滤波算法.为估计输出量,采用向量多项式最小二乘法拟合系统的过程变量.     

车载组合导航的自适应滤波

针对车载组合导航信息融合的高精度、高可靠性等要求,提出了一种组合导航的自适应集中滤波算法.该算法的主要思想是:以判别观测数据中的野值存在与否为算法切换条件,存在野值时采用改进的增益矩阵滤波处理方法,不存在野值时则采用模糊自适应集中滤波方法.将此方法用于SINS/GPS车载组合导航系统,实验表明,采用的这种自适应滤波方法,能够有效抑制滤波发散,滤波精度和收敛速度优于常规集中滤波,是一种有效的车载组合导航算法.     

基于自适应阈值滤波的三维ECT重建算法

针对三维ECT迭代重建时,重建图像中含有大量伪迹且重建迭代次数多的问题,提出一种基于自适应阈值滤波的三维ECT重建算法.该算法融合Landweber迭代算法和模糊阈值滤波技术,在算法迭代过程中采用阈值滤波方式对三维ECT重建图像进行强化伪迹抑制.利用当前图像模糊度量最小属性确定阈值大小,给出了模糊阈值计算公式,并进行了三维图像重建的仿真和实验研究.结果表明,自适应阈值滤波方式能够显著减少重建图像中的伪迹和重建时间,所提算法具有良好的应用潜力.     

基于多尺度小波变换的改进型自适应滤波算法

介绍自适应滤波算法、多尺度小波算法的基本原理和两种算法结合的实现过程。针对最小均方(LMS)自适应滤波算法不能同时提高收敛速度和收敛精度,提出变步长LMS自适应算法,在滤波过程中算法先用大步长跟踪,提高收敛速度,接近稳态时用小步长跟踪,提高收敛精度。为了能有更好的滤波效果,应该在算法的步长因子上有所突破。在抽样函数的基础上改进算法,并结合多尺度小波分解,使得滤波的效果更加理想。通过Matlab仿真实验,验证了改进算法具有更好的稳定性和优越性。     

自适应-模糊滤波算法

为了克服大部分的自然图像中同时存在脉冲噪声和高斯噪声,在分析了传统滤波算法特点的基础上,提出了一种改进的自适应-模糊图像滤波算法.该算法首先判别并标定图像中的脉冲噪声,以实现两类噪声的分离.采用自适应滤波窗口的中值滤波算法滤除脉冲噪声,有效地克服了传统中值滤波的不足.在有效地滤除脉冲噪声的基础上,引入提出了模糊控制中隶属度函数的概念改进均值滤波算法,结合图像直方图的自适应,提出隶属度函数的阀值,克服了均值滤波造成图像细节模糊的不足.最后提出了一种针对图像滤波算法中求解中值的快速算法,提高算法的实用性.仿真证明,自适应-模糊滤波算法在滤除图像中混合噪声的效果明显优于传统滤波算法,可广泛应用于各种图像处理场合.     

最小二乘自适应滤波旋转机械阶比跟踪研究

为克服等角度重采样的计算阶比跟踪方法不能在时域提取阶比的不足，提出了直接在时域进行自适应滤波的阶比跟踪方法.通过研究周期性负载机械系统振动信号的特点，构造了包括状态方程和观测方程的振动信号模型.状态方程表示了阶比幅值的平滑变化，观测方程表示了测量误差和噪声.通过构造加权最小二乘自适应滤波器，实现了各阶比成分在时域中提取.并根据滤波矩阵的特殊性，采用共轭梯度法求解滤波方程.实验结果表明，该方法能够在时域中准确地提取幅值和频率变化的阶比，适合于旋转机械振动响应特征提取.     

直线电机的无模型周期自适应控制

针对直线电机具有周期性运行的特点,提出了直线电机速度控制的无模型周期控制方法。控制器的分析和设计仅依赖于从以前周期中获得的I/O数据,不需要被控系统精确的数学模型。仿真比较结果表明了所提出方法跟踪周期轨迹的有效性,而无模型自适应控制不具有从周期中学习的能力,不适合处理周期性跟踪任务。     

一类二阶时变非线性系统的混合自适应重复学习控制

针对含有时变和时不变未知参数的二阶非线性系统，结合Backstepping方法．提出了一种新的自适应重复学习控制方法，可处理参数在一个未知紧集内周期性快时变的非线性系统．通过引入参数周期自适应律．设计出的自适应控制策略．使跟踪误差平方在一个周期上的积分范敷渐近收敛于零．通过构造Lyapunov函数．给出了闭环系统收敛的一个充分条件．     

拓扑结构时变的复杂动态网络的自适应同步

对具有周期时变拓扑结构的复杂动态网络,设计了自适应同步方案.在所研究的复杂动态网络中,拓扑结构是未知的.采用周期自适应学习律对未知的时变耦合参数进行估计,同时加入自适应控制策略,使得复杂动态网络的状态达到同步.通过构造复合能量函数,得到同步的一个充分条件.通过数值算例表明所提出方案的有效性.     

自适应小波分析应用于回转机械设备的故障诊断

介绍了基于kurtosis最大化准则的自适应Morlet小波分析方法，通过等距改变控制母小波函数时频结构的对应参数得到一系列不同的滤波子小波，对每一个子小波的滤波结果计算其Kurtosis系数，由于该系数对剧变信号尤为敏感，最大值所对应的子小波即为与剧变信号最为接近的子小波。将其应用于处理染噪的周期性脉冲信号，以识别裂纹故障发展的初期征兆。与其它分析方法如离散小波变换和小波降噪进行了比较，结果表明自适应Morlet小波分析方法对于提取噪声中的周期性脉冲是非常有效的。     

基于频差控制的自适应频率检测研究

采用低阶Duffing混沌振子和高阶R(o)ssler混沌控制相结合,提出基于频差控制的微弱光电信号自适应频率检测的新方法,该方法通过对待检信号的频率与周期策动力频率之间频差的控制,实现了两种混沌振子之间的自适应选择,从而提高了检测精度和检测速度.该方法突破了以往Duffing方程检测信号频率需要使用较多混沌振子的局限,同时,也克服了高阶Rossler混沌控制检测方法中存在的检测速度慢的缺点,利用频差控制实现两种混沌振子的自适应选择,实现了微弱光电信号的频率检测.通过数值仿真和实验研究,验证了该方法的有效性.     

非一致节点的未知复杂动态网络的自适应同步

对非一致节点的非线性耦合时变时滞未知复杂动态网络,运用学习控制方法实现自适应同步．采用信号置换技术对系统方程进行重构,将所有的未知时变项合并为1个周期时变向量,设计周期自适应学习律估计该向量 ．通过构造复合能量函数,得到同步的1个充分条件和所有信号的有界性．通过1个数值算例证明了所提出方法的有效性．     

具有反馈控制单种群模型周期解的存在性与唯一性

考虑具有反馈控制的单种群周期系数模型,这是一个二维系统.通过将其转化为一维系统,应用重合度定理的方法,证明了该系统至少存在一个正的周期解,进而证明了此周期解是全局渐近稳定的,是唯一的.将常系数模型作比较,得到了常系数模型系统平衡点的全局渐近稳定性的结论.     

改进的LMS自适应时延估计方法

针对传统的基于SINC插值的自适应时间延迟估计方法估计误差较大、收敛速度较慢等问题,提出了一种新的插值方法和相应的自适应时延估计方法.根据LMS自适应时延估计方法中最优权表达式的有关参数特点,采用自适应算法对参数进行估计并进行了理论分析.计算机仿真结果表明,与基于SINC插值的自适应时延估计方法相比,在不同信噪比条件下,新方法所需自适应滤波器抽头长度小且具有较快的收敛速度和较好的稳态均方误差,具有广泛的适用性.     

数控周期增量直线插补方法

介绍了一种周期增量直线插补方法。该方法由软件完成粗插补，用一通用可编程定时器完成硬件精插补。本方法插补速度快、插补精度高、插补误差小于０．５脉冲当量，直线一次插补最大长度达１６５米。本方法可以实时自动调整进给速度，可用于自适应切削加工过程和柔性制造加工。