S变换时变滤波在去噪处理中的应用研究

针对常用的滤波去噪方法都受到使用条件的限制,实际资料的滤波去噪不能达到良好效果,S变换时变滤波克服了传统滤波去噪方法滤波因子不能随时间、频率变化而变化的缺陷.将地震资料用S变换方法变换到时频域,对不同时间内不同频率的噪声部分充零,再将去噪后的地震数据利用S反变换到时间域,以获得所需要的有效信号.通过理论计算分析和实例计算表明,S变换时变滤波能够有效去除不同时段、不同频率的噪声.该方法具有一定的可行性.     

基于粒子滤波的全息检测技术的研究

在日益复杂的电磁环境下,提高侦测系统的性能一直是研究的重点。针对侦测系统性能低这一背景,提出一种基于粒子滤波算法的全息检测器。该方法以接收信号的幅度、载波频率、相位、来波方向为待估计参数矢量,应用粒子滤波算法实现对数字信号的全息检测。     

基于粒子滤波的数字信号解调器

传统的数字信号解调方法存在着载波恢复、符号同步等问题,实现起来较为复杂。粒子滤波是从概率统计的角度出发,使用一个具有相应权值的随机样本集合来表示需要的后验概率密度。因此以接收信号的幅度、载波频率、相位为待估计参数矢量,应用粒子滤波算法可以实现对数字信号的解调,通过仿真验证了该方法的有效性,相对于传统方法更为方便。     

基于随机滤波器的无位置传感器SMPM电机磁通辨识

用随机滤波器对无速度传感器的交流永磁电机的转子磁通进行观测.观测过程中为了降低计算量,采用参数的混合辨识方法,把滑模观测器引入磁通辨识系统,代替位置传感器对转子位置和速度进行估计.用Matlab7.0建立离线辨识模型,仿真分析了转子磁通估计值与实际值之间的误差,以及磁通估计值随负载转矩大小的变化情况.     

基于模糊聚类的移动机器人并发故障诊断

移动机器人并发故障诊断技术大多将并发的多故障作为多种单故障组合状态处理,这样不仅需要为每种故障设计滤波器,且只能诊断特定的多故障组合.为了克服这些缺点,提出一种移动机器人多故障并发的故障诊断技术.根据移动机器人的运动模型,为每一种单故障状态设计一个对应的卡尔曼滤波器,用这些滤波器对移动机器人并发故障数据进行滤波.利用模糊聚类方法对滤波结果进行分类,根据移动机器人运行数据对不同单故障集合的隶属度诊断任意组合的并发故障.在三轮移动机器人Pioneer3上进行仿真实验,对14种常见的单故障和多故障并发的情况进行诊断,证明了该方法对轮式移动机器人并发故障诊断的有效性.     

三维锥形滤波器压制面波的应用效果分析

地滚波(面波)在地震记录上表现为一种很强的规则干扰波,具有振幅强、频率低的特点。地滚波在单炮记录的远排列端呈现出双曲型,利用三维锥体滤波技术能够压制地滚波,突出有效信号。将地震数据进行三维锥体滤波去噪后的叠加剖面中地滚波基本被完全压制,而有效信号得到保持,剖面的信噪比明显增强,同相轴的连续性得到提高。应用三维锥体滤波技术,能够做到高分辨率的相对保幅处理,保证地震数据的可靠性。     

基于OpenCV的匀速模糊图像复原与算法分析

对水平匀速直线运动造成的模糊图像进行频谱分析,估计出模糊距离,进而求得图像的点扩散函数。采用维纳滤波法和投影复原法复原图像,分析这2种算法对模糊距离的鲁棒性。采用OpenCV与MFC函数库作为软件设计基础,实现的软件系统对匀速模糊图像的复原效果比较理想。     

基于平移不变小波变换的多普勒速度声纳输出信号处理

针对水下航行器组合导航系统所使用的多普勒速度声纳输出信号的特点,采用了平移不变小波变换的多分辨率分析的方法,利用Daubechies小波函数,采用了半软阈值去噪的方法,能够在低信噪比的情况下准确地估计多普勒声纳的频移,从含有噪声的多普勒输出信号中提取出原始信号.通过仿真实验表明:采用4层小波分解,算法计算量减小,有效地...     

空时分组码系统中WL-Kalman均衡算法*

根据空时分组码(STBC)系统的编码特点,提出了一种低复杂度的基于宽线性(WL)处理的Kalman均衡算法。该算法针对STBC系统,利用宽线性处理的思想,采用Kalman均衡算法对接收信号及其复共轭联合进行处理,有效地减轻了由频率选择性衰落信道引起的码间干扰(ISI)。对所提出的均衡算法在不同环境下进行了仿真验证。结果表明,与传统的线性均衡器相比,该算法明显提高了系统的性能,具有实际应用价值。     

石油勘探电磁层析成像在复杂岩层的应用仿真

对石油岩层进行勘探时,是通过电磁波形成稳定图像,对石油岩层进行勘探.由于石油区域的岩层结构密集和稀松部分分布不均匀,电磁层析成像在分布不均匀的岩石结构中,电磁波回波过程发生不定衰减,导致电磁析图像发生局部变异.传统的石油勘探电磁层析成像技术在图像局部变异下,会严重影响后期的成像效果,成像信息失真明显.提出采用加权小波分析的石油勘探中电磁层析成像复杂结构声波过滤方法.用非线性方程描述所有的石油勘探中电磁层析成像结构声波,选取一组成像信号作为样本数据,计算成像信号的权重,获取所有成像信号在声波过滤过程中的重要程度.针对上述结果进行小波变换处理,完成成像信号的分解,将所有的因子进行重构,实现声波过滤.实验结果表明,利用改进算法进行石油勘探中电磁层析成像复杂结构声波过滤,能够极大的提高过滤准确性,得到清晰的成像信号.