基于LMS自适应算法的随机信号去噪仿真与分析

分析了LMS自适应滤波的基本原理和固定步长算法,介绍了Auan方差分析法。基于Matlab实现了滤波系统的搭建,并针对某光纤陀螺原始数据设计了仿真实验,得到固定步长标度因数的可行取值范围为0．2～0．9。利用仿真实验比较了LMS自适应算法与小波分析、均值滤波的去噪效果,采用Allan方差给出了误差源分析。结果表明LMS自适应滤波能有效降低角度随机游走等随机噪声。     

Sampled-data based average consensus with measurement noises: convergence analysis and uncertainty principle

In this paper, sampled-data based average-consensus control is considered for networks consisting of continuous-time first-order integrator agents in a noisy distributed communication environment. The impact of the sampling size and the number of network nodes on the system performances is analyzed. The control input of each agent can only use information measured at the sampling instants from its neighborhood rather than the complete continuous process, and the measurements of its neighbors’ states are corrupted by random noises. By probability limit theory and the property of graph Laplacian matrix, it is shown that for a connected network, the static mean square error between the individual state and the average of the initial states of all agents can be made arbitrarily small, provided the sampling size is sufficiently small. Furthermore, by properly choosing the consensus gains, almost sure consensus can be achieved. It is worth pointing out that an uncertainty principle of Gaussian networks is obtained, which implies that in the case of white Gaussian noises, no matter what the sampling size is, the product of the steady-state and transient performance indices is always equal to or larger than a constant depending on the noise intensity, network topology and the number of network nodes.     

逆M序列在机抖激光陀螺消除动态闭锁中的应用

对逆M序列在消除激光陀螺动态闭锁误差中的应用进行了研究和验证.目前多采用M序列对抖动的幅度进行调制来消除激光陀螺动态闭锁误差,而逆M序列与M序列相比不仅满足注入到激光陀螺抖动中的要求,且比M序列有其性质等方面优势.通过理论分析及M序列和逆M序列在消除机抖激光陀螺动态闭锁中实验中的应用对比,实验数据表明逆M序列在消除动态闭锁中的作用要优于M序列.     

具有加性和乘性噪声的线性离散时间随机系统的无模型最优跟踪控制

本文研究一类同时受加性和乘性噪声影响的离散时间随机系统的最优跟踪控制问题.通过构造由原始系统和参考轨迹组成的增广系统,将随机线性二次跟踪控制(SLQT)的成本函数转化为与增广状态相关的二次型函数,由此推导出用于求解SLQT的贝尔曼方程和增广随机代数黎卡提方程(SARE),而后进一步针对系统和参考轨迹动力学信息完全未知的情形,提出一种Q-学习算法来在线求解增广SARE,证明了该算法的收敛性,并采用批处理最小二乘法(BLS)解决该在线无模型控制算法的实现问题.通过对单相电压源UPS逆变器的仿真,验证了所提出控制方案的有效性.     

干涉型光纤陀螺随机噪声的分析研究

系统地分析了光纤陀螺所包含随机噪声的种类及其来源和特性,介绍了分析光纤陀螺随机噪声的工具———A llan方差法和国军标模型拟合法。对某型干涉型光纤陀螺的静态实验数据,分别应用上述2种分析方法,计算分析了光纤陀螺信号中的噪声分量。计算结果表明:试验所用的光纤陀螺输出的静态信号中含有量化噪声、角随机游走噪声、角速率随机游走噪声、零偏不稳定性和速率斜坡噪声,其中,角速率随机游走噪声、零偏不稳定性和速率斜坡噪声含量较大。该分析研究对光纤陀螺的研究有很好的应用价值。     

基于卷积型小波包变换的信号消噪算法

提出了卷积型小波包变换，与传统小波包变换相比。在这种小波包变换中不管信号被分解多少层，每层分解得到的各频道序列长度始终与原始信号一致，利用这一性质本文进一步提出并实现了对小波包分解结果利用模极大值法进行消噪的算法。这一算法的思想来自于基于小波变换的模极大值消噪算法，但是由于小波包分解是对小波分解的结果作进一步细分，在小波分解中难于分离的高频噪声将被小波包充分分离与集中到后面的频道，因此基于小波包变换的模极大值消噪算法将会取得比小波消噪更好的效果。文中给出了信号的小波包消噪实例，并与小波消噪的效果进行了对比，结果表明小波包有更优良的消噪效果。     

用正交多小波压制信号的随机噪声

正交多小波可同时具有短支集，对称性或反对称性和正交性，这是一般的正交单小波所没有的性质。本文详细说明了应用GHM正交多小波对信号进行去噪处理原理，并给出实际例子说明该方法的有效性。     

基于双边滤波的振动响应数据去噪方法研究

利用双边滤波去噪算法,对力锤激励下简支梁振动响应数据进行去噪处理,并分析了去噪后时间域和频率域数据,结果表明,基于双边滤波的去噪方法能有效地去除随机噪声干扰,提高信噪比,为后续处理工作提供高质量的数据。     

基于ICA的核磁共振探测随机噪声压制方法

为了提高信噪比,提出基于ICA的随机噪声压制方法。仿真实验证明ICA能够分离随机噪声。野外实验中,两组数据经过处理信噪比提高13.7 d B。说明此方法具有良好随机噪声压制效果,并且能提高仪器工作效率。     

对无线电接收机受电磁干扰的分类分析

1电磁干扰的来源在任何一个电子系统中,广义的噪声是指本系统所要传输的信号之外,一切规则的和不规则的、可懂的和不可懂的干扰。噪声从不同角度有不同的分类,按噪声源区分,可分为:自然噪声、人为噪声、系统内部噪声;按噪声的性质区分,可分为随机噪声和非随机噪声等。在各种噪声中,热噪声和宇宙噪