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。     

基于小波变换的分形噪声白化滤波器

传统的信号检测理论都是基于白噪声背景假设的,当干扰为色噪声时则需要白化滤波．对于１／ｆ类分形噪声,由于其非平稳性和长程相关等特性使传统的白化滤波不能奏效．针对这一情况,利用小波变换设计了一种白化滤波器,实验结果表明该滤波器是有效的．     

基于镜像阈值分解的层叠滤波器优化

层叠滤波器的优化设计是层叠滤波理论研究中最为关键的问题.阈值分解是层叠滤波器的特性之一,它有传统阈值分解和镜像阈值分解2种形式,镜像阈值分解定义的层叠滤波器不仅具有低通滤波的特性,还具有带通和高通的特性.文中在MAE准则下,提出一种基于镜像阈值分解的快速自适应层叠滤波器优化算法,该算法在迭代过程中约束代价向量的层叠性并判断其收敛性,最终获得最优层叠滤波器的正布尔函数.通过仿真实验验证最优层叠滤波器的性能.结果表明该算法设计的层叠滤波器具有良好的细节保持能力和去噪声能力,有效地改善了滤波性能.     

基于M估计的自适应滤波器

Ｍ估计器是一种广泛应用于信号滤波的稳健性估计器。在Ｈｕｂｂｅｒ引入的Ｅｕｌｅｒ距离函数中,参数ｋ的确定十分重要,直接影响滤波性能。通过对信号局部统计特性的分析,提出了一种自适应选择参数ｋ的变参数Ｍ滤波器,为Ｍ估计提供了一般参数选择方法。文中的理论分析和测试结果表明,该算法对复杂噪声有较好的滤波效果。     

一种分块差分滤波器及其在仅有角度跟踪中的应用

为解决仅有角度跟踪时,目标估计受限于较大的初始估计误差和噪声统计特性未知的问题,提出了一种带有噪声智能统计功能的改进型分块差分滤波器.通过统计线性化方法得到了一种S-H智能噪声统计估值器,并用其优化传统分块噪声滤波器的测量更新步骤,实现了对未知过程和测量噪声的智能统计处理,通过迭代更新进一步提高了滤波器对于复杂非线性函数的适应能力.与目前几类主流的自适应滤波器性能相比,结果表明:对于具有线性系统模型和非线性测量模型的典型被动跟踪估计问题,针对较大的初始状态估计误差,所给出的滤波器能更好地完成系统噪声和测量噪声部分参数统计特性未知情况下的非线性估计任务,在保证计算量适中的同时有效地提高跟踪制导精度.     

一种多路复用分析滤波器组的最优求解方法

从滤波器组的角度出发,对多路复用通信方式进行了解释,同时给出了高斯加性白噪声情况下分析滤波器组的最优求解方法,通过该方法得到的分析滤波器组能够较好地跟踪输入信号的谱特性。     

离散最小阶奇异滤波器

本文是文献＾〔１〕结果的推广，讨论了含有部分未知动态噪声的奇异线性定常离散随机系统的最小阶滤波器。类似于奇异最优调节器，本文提出了广义ｌｅｇｅｎｄｒｅ－ｃｌｅｂｓｃｂ条件；满足该条件和文中引理条件以及可扰条件时，本文证明了稳态最优滤波器是存在的，且具有最小阶（ｎ－ｍ＋ｒ）。同时，并给出了一种求解最小阶奇异滤波器的算法。文中举例说明了这一算法的可行性。     

光WDM系统用Mach Zehnder型滤波器新结构研究

提出了一种马赫曾德型（简记为ＭＺ型）滤波器的级联的新结构,即让各个ＭＺ型滤波器的耦合长度符合二项式分布,以降低滤波器的旁瓣电平,同时在ＭＺ干涉计的短臂上引入一个共振环,改进了滤波器的过渡带和通带特性,理论设计和计算机模拟表明,这种新型滤波器具有理想的带通特性,可用于光ＷＤＭ系统中。     

一种有效的自适应中值滤波器

通过介绍一种易于实现的自适应权重中值滤波器(AWMF).该滤波器能根据局部图象的统计特征,调整中值滤波器的权重值,从而能在取得最大滤波效果的同时,还能很好地保持图象的细部特征.通过与均值滤波、中值滤波的对比实验,自适应权重中值滤波器表现出良好的滤波特性,而且它在抑制噪声的同时,较大限度地保持住图象的边沿特征.     

基于直方图和区域信息的图像去噪滤波器

提出了一种去除图像中椒盐噪声的新型滤波器．该滤波器给出了一种有效的估计原图像直方图的方法，利用该直方图所携带的原图像的信息进行滤波；并根据椒盐噪声的特点，对滤波窗口中的像素进行排除最大和最小的操作，滤除椒盐噪声点；同时该滤波器还根据图像区域特性差异采用了不同的滤波方法．实验表明该方法滤波效果优于传统的滤波器和其他模糊滤波器，特别是当噪声概率超过0．3时，这种优势尤为明显．     

一阶离散Markov信号的顽健滤波

对一阶 Ｍａｒｋｏｖ 信号的最佳滤波问题进行了讨论．基于 Ｗｉｅｎｅｒ 滤波理论,给出了一种新的顽健滤波公式．利用它,可以对信号中的脉冲噪声加以有效的清除．     

非线性/非高斯序贯贝叶斯滤波

序贯Bayesian滤波为Bayesian滤波的递归实现,为在线估计系统状态提供了一个合理的框架.序贯贝叶斯滤波是基于状态-空间模型的.在线性高斯状态-空间模型下,最佳序贯贝叶斯滤波为大家熟知的卡尔曼滤波.在非线性/非高斯状态-空间模型下,最佳序贯贝叶斯滤波不存在通用的解析解,基于卡尔曼滤波的方法和质点滤波方法为比较常...     

广义系统的状态估计方法

讨论了广义离散随机线系统的状态估计问题，在基本假设条件下，得到了系统状态的最优递推估计算法，算法同时给出了系统动态噪声的估计。     

简化的Sage—Husa自适应滤波算法在组合导航中的应用及仿真

讨论了一种简化的Sage-Husa自适应Kalman滤波算,它可对的量测噪声和系统干扰进行实时估计,同时在工程中又比较易实现与调整,通过在组合导航舰船运动模型的仿真发现,可以明显提高滤波精度与稳定性。     

一种高斯噪声组合滤波方法

为了有效滤除高斯噪声,提出了一种组合滤波方法.该方法首先通过定义新的维纳滤波模板进行预处理,以滤除一部分噪声;然后将图像进行二维小波分解,保留低频成分,对高频成分根据其噪声分布特征设计出新的形态学滤波模板分别进行滤波,并进行小波系数重构;最后通过设计一种新的小波增强函数,以提高图像的清晰度,最大限度保留图像细节信息.实验证明该方法滤波效果优于维纳滤波和形态学滤波,是一种较为实用的高斯噪声滤除方法.     

一种模糊自适应滤波算法的研究与实现

为解决均值滤波和中值滤波算法在数字信号处理中存在的问题,提出一种模糊自适应滤波算法．根据每个元素噪声度的大小控制均值滤波窗口的大小,并做了大量的仿真．与普通的均值滤波和中值滤波进行比较发现,该方法不仅很好地去除了信号中混有的脉冲,而且在不损坏信号细节的前提下,很好地滤除了噪声信号．最后,使用了信噪比改善因子S来检验算法的滤波效果,证明其滤波效果好于传统的中值滤波和均值滤波,且具有算法简单、实时性好等特点,并已经应用在很多场合．     

基于同态滤波的彩色图像光照补偿方法

为了消除光照对彩色图像的影响,提出了一种基于同态滤波的光照补偿方法。在频域内采用同态滤波对图像进行处理,然后将巴特沃斯高通滤波传递函数引入同态滤波器中,设计出一种新的动态巴特沃斯同态滤波器,增强图像在YIQ色彩空间中的亮度分量,并保持图像色度分量不变。在增加图像高频分量的同时,削减低频分量,弥补由光照不足引起的图像质量下降,最终实现对图像的光照补偿。实验结果表明,该方法在弱化光照影响,提高图像质量方面具有良好的性能,是一种比传统高斯高通滤波和直方图均衡更有效的彩色图像光照补偿方法。     

基于小波变换的人体图像自适应滤波处理

根据人体图像的特点，采用中值滤波器与小波滤波器相结合对人体图像进行了自适应滤波．实验结果表明，采用自适应滤波器对人体图像滤波后，不但滤波效果较传统滤波得以提高，而且对人体图像边缘也有良好的保护作用，提高了人体图像的信噪比，改善了图像质量，并为人体图像去噪提供了一种新方法．     

改善数字图像质量的滤波方法研究

图像的低通滤波可以消除噪声,提高信噪比,增加图像的清晰度,并能提取图像的特征作为识别目标的模式。文章介绍了空域中均值滤波器和中值滤波器以及频域中理想低通滤波器、巴特沃斯低通滤波器和高斯低通滤波器三种低通滤波器的基本原理和应用,并通过实例验证与分析用不同的方法对图像进行分析处理后所得到的实验结果,最后比较这些方法各自的优缺点。     

新型纤维滤料过滤特性研究

开发了一种新型的纤维滤料型式———短纤维束滤料 ,对该种滤料的过滤特性进行了试验研究。试验发现 ,短纤维束滤料滤层的孔隙率沿过滤方向由大到小 ,为变孔隙滤层。通过与砂滤进行对比试验 ,结果表明 ,短纤维束过滤器具有滤速高、截污量大、出水水质好、容易反洗等特点 ,具有很高的过滤效能。以此开发的高效纤维过滤器已得到应用