模糊自适应滤波技术在AMT车辆信息处理中的工程应用

准确和快速的信息处理技术是实现车辆起步控制的关键。对于模拟信号，采用常规的在线滤波技术便可获得较理想的效果，但对于转速脉冲信号，因为包含高频过零脉冲，其滤波技术十分困难，为此本文引入模糊推理技术，采用人工智能的方法进行自适应滤波，实验证明，其滤波效果十分明显。     

中值滤波技术在图像处理中的应用

中值滤波是一种非线性滤波方法。为了在尽可能消除或衰减噪声的同时很好地保留图像细节，提出一种对信号与噪声分别处理的中值滤波法，并在图像处理中应用。与常用的中值滤波法相比，采用该方法处理的图像其信噪比可以显著提高。     

滤波窗的选择对傅里叶变换轮廓术测量精度的影响

比较了在有噪声和无噪声的情况下，傅里叶变换轮廓术中采用三种频域滤波窗对测量精度的影响。给出了在有噪声和无噪声情况下。FTP中采用不同滤波窗的测量误差分布图。得出在无噪声及噪声较小的情况下，采用平顶高斯滤波窗测量面形精度最高，而在噪声较大的情况下，采用汉宁滤波窗测量面形精度最高.     

用FPGA实现程控有源滤波器配置

本文采用VHDL对FPGA进行编程，并对可编程滤波芯片进行设置，以实现特定的滤波功能。滤波器可同时对两路模拟信号进行二阶、对一路模拟信号进行四阶滤波。在FPGA的控制下，可选择多种滤波模式和滤波参数。     

微带SIR带通滤波电路寄生通带的分析

本文分析微带SIR（阶梯阻抗谐振器）带通滤波电路的寄生通带问题。这种滤波器的特点是其寄生响应时以通过阻抗比K进行控制，因而增进了谐波抑制性能。SIR可以采用等电长度或非等电长度。等电长度SIR滤波电路的第三寄生通带的带宽来零，然而，非等电长度SIR滤波电路却增加了设计的灵活性，分析与探讨微带SIR滤波电路的寄生带通问题，对于合理设计与应用这种滤波电路是有益的。     

GPS动态定位的自适应卡尔曼滤波算法研究

将卡尔曼滤波方法应用于GPS定位解算模型中就可以显著减小定位误差，提高定位精度．但在实际系统中系统状态的精确描述是未知的，在动态滤波中可能会遇到滤波发散和计算发散等问题．在分析了GPS定位误差源的基础上，建立动态GPS定位滤波的一般模型，同时采用了Sage自适应和基于“当前”加速度模型的自适应滤波方法，联合对系统状态噪声方差和量测噪声方差进行自适应修正，有效的解决了动态GPS定位中出现因系统噪声和量测噪声未知而导致的滤波发散问题．同时，联合采用矩阵平方根分解和衰减记忆滤波的方法，有效的解决了误差均方差阵在计算过程中因舍入误差而造成的病态或负定而造成的滤波计算发散问题．计算机仿真结果表明，本算法对滤除随机噪声有良好的效果．     

定点DSP 实现高精度FIR 数字滤波

在电力校表系统中应用定点DSP对交流电压、电流信号进行测量，因为是校准仪表，所以要求测量结果具有高精度和高稳定度，论文采用了高效的FIR滤波算法，并对FIR滤波算法进行了大量的补充和改进，使FIR滤波算法能够消除信号在外界干扰情况下形成的尖峰信号以及解决了信号的零漂问题，使得对交流电压、电流的测量准确、稳定，使测量结果精度在0．02％以内。FIR滤波算法的研究是论文的重点和难点。     

干涉滤波法——改善高平均功率Nd：YAG激光器光束质量新思想…

提出了一种改善高平均功率Ｎｄ：ＹＡＧ激光器光束质量的新思想－－干涉滤波，并采用四镜不失调反射镜腔进行了实验研究。文中分析了四镜腔的干涉滤波在实验上观察到了干涉相消现象，研究了干涉滤波对改善光束质量的作用，与其等价的直腔相比，在相同的泵浦功率下，光束参数积下降了１／３￣１／２。实验结果表明，干涉滤波是一种行之有效的改善光束质量的方法。     

扩频通信中干扰抑制的自适应非线性滤波技术

本文研究了自适应非线性滤波在直扩通信中抑制窄带干扰的应用，修正了Ｖｉｊａｙａｎ和Ｐｏｏｒ所采用的抽头更新算法，使非线性滤波的性能明显改善，同时把自适应非线性横向滤波结构，推广到Ｌａｔｔｉｃｅ结构，提高了收敛速度。     

一种基于小波的数字水印技术研究

论文的数字水印算法是通过小波多分辨率分解在容噪性较强的逼近子图上嵌入数字水印，并且采用预滤波的方式获取最佳嵌入位置使得该算法的抗滤波性能大大增强。实验证明，该算法的安全性较好，可以抗各种攻击，包括压缩、滤波、剪切等一该算法还利用BMP格式文件头隐藏水印信息，加快了水印的检测和提取速度．     

一种改进的自适应中值滤波算法研究

非线性滤波是一种有效的噪声抑制技术,得到了广泛的应用。文中针对标准中值滤波方法存在的不足,提出自适应中值滤波方法。该方法采用一定的检测标准对图像中的噪声点进行检测,并采用改进的中值滤波方法对噪声点进行滤波。实验结果表明,此方法较标准中值滤波具有更优良的滤波性能。     

图像处理中的滤波研究

有效降低噪声干扰，是对数字图像进行处理的关键环节之一。本文介绍均值滤波和中值滤波的基本原理和方程公式，分析了均值滤波和中值滤波的滤波性能。通过分析和实验表明，在一般的噪声模型下，当噪声污染的概率较小时，中值滤波抑制噪声的能力优于均值滤波；而当噪声污染的概率较大时，均值滤波抑制噪声的能力优于中值滤波。     

粒子流粒子滤波检测前跟踪方法

检测前跟踪通过在连续多帧观测中对目标信号进行非相参积累以检测和跟踪微弱目标。积累的关键在于对目标轨迹的准确估计和多帧迭代滤波。传统粒子滤波器过于依赖建议分布，对目标轨迹的估计不够准确。新提出的粒子流滤波器是一种很好的替代方法，但其过于依赖当前时刻的量测而弱化多帧迭代滤波。本文提出一种在粒子滤波框架下采用粒子流的检测前跟踪方法:采用粒子滤波器进行多帧迭代滤波，但在每一帧内，采用Localized Exact Daum-Huang粒子流进行滤波。为了应对目标量测的不确定性，本文改造了Localized Exact Daum-Huang滤波器，为每个粒子在其邻域内寻找最大似然量测，并利用该量测更新粒子状态。Rayleigh分布杂波下Swerling1型起伏目标的检测和跟踪实验证明了所提算法的性能。      

采用SRPP驱动的EL34单端功放

本文介绍一款用Mullard EL34制作的单端输出功率放大器。驱动级使用两只电压放大用五极管C3g，将五极管作三极管连接并将两只C3g作SRPP连接。输出级的EL34作UL连接，采用自给偏压。为了减小电源的阻抗，滤波电路采用扼流圈输入、大容量滤波电容的电源滤波电路。负反馈为4dB，输出功率为11W。输出管也可以改用KT88、6550、EL37等真空功率放大管，是一款音质好的兼容机。     

基于“当前”加速度模型的GPS动态用户定位

本文对传统的加速度Ｓｉｎｇｅｒ模型加以修改，采用动态用户“当前”加速度统计模型来实现ＧＰＳ定位滤波解算，并在理论分析基础上完成了动态ＧＰＳ用户导航滤波模拟定位实验，将改善的结果与传统方法定位结果比较。结果说明，在ＧＰＳ动态用户定位滤波中采用更符合具体战术要求的用户“当前”加速度统计模型，将大大提高用户定位精度，对机动反应更为敏感。     

一种用于抑制椒盐噪声的多窗口中值滤波器

该文提出了一种用于抑制椒盐噪声的多窗口中值滤波算法。算法在招待过程中根据具体情况采用不同大小的滤波窗口。仿真结果表明，与标准中值滤波算法相比，该方法不仅可以有效去除图像中的椒盐噪声，特别是在噪声密度非常大的情况下，表现了很好的性。     

运动自适应去隔行算法的研究

分析三点中间滤波和沿自适应滤波两种去隔行算法各自特点，将两者相结合，提出了一种新的自适应去隔行算法。该算法通过检测图像运动信息，对动态和静态图像分别采用不同的滤波方法：动态图像用沿自适应滤波。静态图像用三点中间滤波。算法在处理动态和静态视频信号时，都能达到较好的效果。由于对动态信息的检测精度不敏感，该算法比较稳定。并且能节省硬件资源。此算法用CPLD作为主控芯片得以实现。     

基于边缘感知的方差决策加权引导滤波

图像处理中的引导滤波算法是改善图像质量的一种重要方法。针对引导滤波及其部分主流的改进算法存在的噪声残留问题，提出一种基于边缘感知的方差决策引导滤波算法。该算法首先采用边缘感知函数去约束正则化参数ε;其次引入加权聚合策略改善边缘噪声残留问题；然后通过感知权重划分边缘和非边缘，用不同大小的窗口对其进行滤波。实验结果表明，与其他改进的引导滤波算法相比，本算法在对含噪图像进行处理时能够更好地削弱图像噪声残留，更完整地保留图像细节信息，视觉效果改善明显。同时，峰值信噪比提升了10%左右，结构相似度提升了12%左右。     

kalman滤波在CDMA／GPS数据融合混合定位算法中的应用

本文提出了在CDMA／GPS数据融合混合定位算法中，采用基于Kalman滤波的定位算法，根据试验的实际运动情况，进行了仿真和分析，证明Kalman滤波在提高定位精度方面的有效性。     

V-BLAST系统中使用估计信道状态信息的IC-MMSE迭代检测算法

针对Vertical Bell Laboratories Layered Space-Time（V-BLAST）系统中干扰抵消-最小均方误差滤波（Interference Cancellation-Mimmum Mean Square Error filtering：IC-MMSE）迭代检测算法，本文对使用实际估计CSI（Channel State Information）的IC—MMSE迭代检测算法进行了研究．通过在MMSE滤波中考虑信道估计误差，提出了修正的MMSE滤波．与忽略信道估计误差的MMSE滤波相比，修正的MMSE滤波能够获得较小的均方误差．仿真结果表明采用修正的MMSE滤波能够获得显著的性能增益，同时不会增加计算复杂度。