时滞时变对象参数辨识方法

针对时滞时变系统,提出了一种参数辨识的新方法.该算法一方面采用互相关函数来辨识滞后时间,并引进了快速傅里叶变换及其反变换,提高了计算效率;另一方面,在变参数增量估计递推最小二乘算法估计时变参数的基础上,引入误差级序列,改善了时变参数的辨识精度.最后通过仿真验证了该方法的良好性能.     

一种基于小波变换的图像去噪新方法

为了更好地进行图像去噪,提出了一种图像去噪的方法。对图像进行小波变换以后,噪声的小波系数在不同尺度上都服从高斯分布但大小不同。由此,对各尺度各方向上的小波系数进行维纳滤波,而保持低频系数不变,先以此来估计原始图像的小波系数;然后进行小波反变换,得到去噪图像。实验结果表明了该方法的有效性。     

低阶加纯滞后对象参数辨识方法

针对低阶加纯滞后对象,提出了通过递推自动调整遗忘因子最小二乘法辨识对象的动态参数,对输入、输出信号进行滤波后,利用先验知识对输出信号作还原处理,得到新的输出信号,增大输入、输出信号之间的相关性,根据互相关函数和性能函数相联合方法辨识对象的滞后参数。仿真结果表明,该方法对于低阶加纯滞后对象参数辨识是有效的,且具有算法简便快捷,实用性强的特点。