基于克隆选择算法的层叠滤波器的优化设计

层叠滤波器是一种非线性数字滤波器,具有良好的去除噪声能力和图像细节保持能力,近年来成为研究的热点问题之一．层叠滤波器设计的核心实际上是一个正布尔函数的优化问题,在MAE准则下,提出了一种基于克隆选择算法的层叠滤波器的优化方法．仿真实验结果表明,基于这种克隆选择算法的最优层叠滤波器不仅在滤波效果上好于基于遗传算法和基于粒子群算法的最优层叠滤波器,而且可以快速实现其优化过程,在较短时间内得到较好的效果,是一种有效的层叠滤波器的优化算法．     

基于自适应整体退火遗传算法层叠滤波器的优化设计

层叠滤波器是基于信号阈值分解而发展起来的一种具有层叠性和阈值性的新型非线性数字滤波器.层叠滤波器的优化设计过程实际上就是对正布尔函数不断调整、逐步适应图像环境的优化学习过程.原有遗传算法优化的层叠滤波器易陷于局部最优化,文中鉴于这一点,将退火因子引入到选择算子中,并根据每代优化个体的不同,自适应的选取交叉概率和变异概率,提出一种自适应整体退火遗传算法(AWAGA)优化层叠滤波器,并研究在MSE准则下优化算法的性能.仿真结果表明用AWAGA优化的层叠滤波器在处理噪声图像时,能有效地去除噪声和保持图像细节.     

图像阈值去噪中的小波特性分析及算法改进

选取合理的小波和阈值算法能够获得理想的图像阈值去噪结果;分析了小波正交性、消失矩以及滤波器结构等特性对图像阈值去噪的影响,提出了图像闽值去噪中小波特性的选取依据．按照噪声与图像信息在小波多尺度分解中传递特性的不同,提出基于信息量的自适应分层阈值算法;仿真结果表明,在进行图像阈值去噪时应优先选取双正交小波,且其消失矩阶数近似于图像的最高次奇异性,去噪小波的高通分解滤波器应具有偶对称性质,低通分解滤波器长度不宜过短．自适应分层阈值算法的图像去噪效果要明显优于全局阈值算法,图像信噪比能够提升至27．86（bior2．6,SNR0=20）;具有偶对称高通分解滤波器的双正交小波能够获得较好的图像去噪效果,其消失矩阶数应近似等于图像的最高次奇异性,基于信息量的小波自适应阈值算法在提升图像信噪比的同时,能够有效保留图像的细节信息．     

使用遗传算法的自适应Kalman滤波器

基于Magill的Kalman滤波器池结构,设计了使用遗传算法的自适应Kalman滤波器,给出了离线和在线两种实现方案。离线方案以辨识滤波参数为主要目的,进而可以对状态进行较准确的事后估计;在线方案以实时地对状态进行估计为目的。对滤波参数寻优使用具有良好性能的浮点数编码遗传算法,该算法与二进制编码遗传算法相比收敛速度更快、搜索全局最优的能力更强。仿真结果验证了所提出的自适应Kalman滤波器的有效性。     

多对称性快速自适应插值滤波算法

提出了一种多对称性快速自适应插值滤波算法。该算法首先根据区域对称性,在多种的对称性插值滤波器中做出了初始选择,然后按照简化率失真模型计算出一种最优的对称性插值滤波器,最终大幅度地提高了编码性能。仿真结果表明:与复杂对称性自适应插值滤波算法相比,该算法在大幅度减少控制编码时间的同时,进一步提高了重建图像的峰值信噪比值,并降低了输出码率。     

使用遗传算法的自适应Kalman滤波器

基于Magill的Kalman撼波器池结构，设计了使用遗传算法的自适应Kalman滤波器，给出了离线和在线两种实现方案．离线方案以辨识滤波参数为主要目的，进而可以对状态进行较准确的事后估计；在线方案以实时地对状态进行估计为目的．对滤波参数寻优使用具有良好性能的浮点数编码遗传算法，该算法与二进制编码遗传算法相比收敛速度更快、搜索全局最优的能力更强．仿真结果验证了所提出的自适应Kalman滤波器的有效性．     

Kalman滤波器的抗干扰算法

在Kalman滤波意义下,提出将观测值划分为正常和病态两种属性,病态值可以是通常的野值,也可以是部分的正常值,这种模糊划分降低了辨识的难度,也比较符合客观实际,避免了由于划分不当所造成的误判或漏判情况的出现;为了提高Kalman滤波器的抗干扰能力,通过对新息分量统计特性的逐一修正,提出了重新构造状态估计的改进算法.由于充分利用了新息各分量服从正态分布的统计特性,所以算法具有结构简单,计算量小的特点.仿真实验表明,不论出现何种形式的干扰,算法都具有稳定的滤波性能,不仅克服了经典Kalman滤波器易受干扰,滤波效果不稳定的问题,而且克服了众多Kalman滤波改进算法的不足之处,适用范围更为广泛.     

基于LMS算法和Matlab的自适应滤波器的设计

根据LMS算法性能特点,在Matlab环境下编写了基于LMS算法的有限长自适应滤波器的程序(*.m),用所设计的滤波器对受白噪声干扰的语音信号及正弦波信号进行滤波.理论分析和仿真结果表明,所设计的自适应滤波器具有快速的跟踪能力和收敛性能,且稳态误差较小.     

基于优化Gabor滤波器的织物疵点检测算法

提出了一种基于优化Gabor滤波器的织物疵点检测算法.首先介绍了Gabor滤波器的滤波原理,然后提出了Gabor滤波器优化算法,该算法针对一幅标准织物图像,通过计算Gabor滤波器与标准织物图像卷积结果的Fisher Cost函数最小值,得到一组优化Gabor滤波器参数.使用具有这些参数的Gabor滤波器分别对标准织物图像和样本织物图像进行滤波处理,将滤波结果进行比较和融合,得到检测结果.实验证明:该算法能获得良好的检测效果.     

基于Matlab的自适应滤波器设计

滤波器在电子设备中已得到广泛的应用,而自适应滤波器可以不必事先给定信号及噪声的自相关函数,它可以利用前一时刻已获得的滤波器参数自动地调节现时刻的滤波器参数,从而实现最优滤波.介绍了自适应滤波器原理,并对LMS自适应算法进行了分析,最后用Matlab对自适应低通滤波器进行了仿真和实现,并分析了该自适应滤波器的性能.     

自适应阈值的小波变换在纸病去噪中的应用

以图像噪声会影响下一步图像处理、分析及识别为启示,分析了常用的数字滤波算法优缺点,提出一种自适应阈值小波变换去噪方法．该方法根据含噪信号特性和信噪比,自适应地选择小波变换的最优分解层数和最佳软阂值,达到最优的降噪效果．仿真结果表明,这种算法在高斯噪声和椒盐噪声滤波能有效地滤除噪声,同时还能较好地保护图像细节,使图像达到更好的视觉效果．     

一种适于图象噪声平滑的广义形态滤波器

为了更好地滤除图象中的噪声,本文研究了一种广义形态滤波器。在建立广义形态滤波器与层迭滤波器关系的基础上,分析了各种输入分布时,广义形态滤波器输出的统计特性。通过仿真比较,验证了在噪声抑制和细节保持方面,广义形态滤波器比传统形态滤波器有较好的性能。     

电力滤波器参数的优化选择

本文从电力滤波器参数选择涉及到的技术指标、安全指标出发确定单调谐滤波器中电容器的额定电压,单调谐滤波器组的容量和最优分配各单调谐滤波器的容量,电抗器的偏谐振率以及使滤波效益最佳的滤波电阻。确定出高通滤波器的容量,截止频率、品质因数和电容器的额定电压。以上所有参数的选择已编成程序,并能在程序中进行多方案比较、实例分析。     

Application of a novel constrained wavelet threshold denoising method in ensemble-based background-error variance

A more efficient noise filtering technique is needed in ensemble data assimilation, to improve traditional spectral filtering methods that cannot reflect the local characteristics of spatial scales. In this paper, we present the design of a novel constrained wavelet threshold denoising method (CWTDNM) by introducing an improved threshold value and a new constraining parameter. The proposed method aims to filter noise swamped over different scales. We prepared an ideal experiment object based on the two-dimensional barotropic vorticity equation. A suitable wavelet basis function (i.e., Db11) and the optimal number of decomposition levels (i.e., five) were first selected. The results show that, given the wavelet coefficients are constrained by the parameter, the CWTDNM can produce better filtering results with the smallest root mean square error (RMSE) compared to similar methods. In addition, the filtering accuracy of 10 ensemble sample variances using the CWTDNM is equivalent to that estimated directly from 80 ensemble samples, but with the runtime reduced to approximately one-seventh. Furthermore, a large peak signal-to-noise ratio, which implies a low RMSE, suggests that the proposed method suitably preserves most of the information after denoising.     

一类多结构元素并行复合形态滤波器

基于数学形态学中的开－闭和闭－开运算，采用多结构元素，构造了一类并行复合形态滤波器。这类滤波器具有移不变性、递增性、对偶性和幂等性等重要性质，它不仅可以有效地抑制图象中的噪声，而且较好地保持图象的几何结构特征。计算机模拟结果证实了滤波算法的有效性。     

与Slant矩阵相关的多通道滤波器的构造

为了构造多通道滤波器，研究了Slam矩阵各行元素和的特性．由该矩阵的第一行构造了一个低通滤波器，其它各行构造了一组高通滤波器．同时借助多相位分解，证明了多通道低通滤波器满足完全重构条件，给出了分解实例，验证了构造的多通道分解滤波器的有效性．     

经验模式分解域自适应滤波方法

为了利用经验模式分解法提取信号边缘信息,提出一种基于经验模式分解的自适应滤波方法,并给出了噪声功率阈值的两种选取方法．该滤波方法首先对信号进行经验模式分解; 其次对相邻尺度上残差分量一阶导数信号进行空间相关性计算,并对归一化空间相关函数与残差分量一阶导数进行逐点比较,实现对残差分量一阶导数的滤波; 最后根据噪声功率阈值判断自适应滤波过程是否结束．仿真实验结果显示,本方法可以准确提取信号边缘信息,同时抑制噪声信号．     

基于Gabor滤波器组与BP神经网络的帘子布疵点检测研究与实现

采用Gabor滤波器组对帘子布疵点图像纹理进行滤波,对滤波后的模值图像使用最大熵阈值分割,提取疵点轮廓的长、宽、长宽比、面积等特征值。将上述特征值归一化后分为两类：一类作为训练样本输入BP神经网络,对网络进行训练学习,网络计算结果收敛后结束训练;另一类作为测试样本对训练好的网络进行疵点识别。实验证明,该方法可以快速地检测疵点,利用训练的BP神经网络实现疵点分类,识别率达94%。