基于LCTF成像和ABS算法的小白菜光谱特征波段提取研究

基于液晶可调滤波器(LCTF)和CMOS组合的多光谱成像系统,在435~720nm波段范围内,以每隔5nm波段对小白菜叶片进行灰度值信息的提取,然后求出各个波段的灰度值平均值、标准差以及相关系数,并采用自适应波段选择法(ABS)提取出小白菜叶片的波段指数,最后通过波段指数的排序选取出小白菜叶片的有效特征波段。实验结果表明,用ABS的特征波段提取的算法,能够快速有效地获取小白菜叶片的光谱信息,在445nm、450nm、455nm、680nm、685nm、690nm、695nm和710nm波段具有较理想的波段指数值,有较大的光谱信息量。因此,这些波段可以很好地作为识别小白菜叶片的有效特征信息波段。     

数字带阻滤波器的设计及畸变矫正

在研究数字信号处理的过程中,可以采用数字带阻滤波器方法来进行消除交流电产生的工频干扰,但是传统的数字滤波器在起始位置存在畸变。利用双线性变换的方法将模拟带阻滤波器转换为数字带阻滤波器,借助离散时间系统中Z变换后的系统函数设计相应的数字带阻滤波器,以此来去除被测信号中的干扰信号,并通过两种简单算法来消除数字滤波器在起始位置的畸变。对一仿真混合正弦信号进行测试,试验表明,该滤波器可以很好地消除50 Hz的工频干扰,且该方法具有设计简单、应用方便、实用性强等特点。     

基于参数解耦陷波滤波器的工业机器人末端振动抑制

六自由度工业机器人关节因传动装置刚度不足而引发末端振动,通常采用传统陷波滤波器解决该问题;但滤波器参数之间存在耦合,导致滤波器参数难以快速整定。为此,基于所建立的工业机器人双惯量负载模型设计出具有参数解耦的陷波滤波器。分析传统陷波滤波器传递函数,采用极点零点抵消法对陷波器参数进行解耦设计;将陷波器中心频率、宽度以及深度作为陷波滤波器的参数;最后,利用傅里叶变换和对数衰减法快速整定改进后的陷波器参数,以此来抑制工业机器人末端振动。搭建六自由度工业机器人实验平台进行实验。结果表明:参数解耦陷波滤波器不存在参数耦合,参数整定方便;使用参数解耦滤波器比未使用滤波器相比可降低78.5%的工业机器人定位振动,证明改进的参数解耦陷波滤波器对定位振动抑制的可行性与有效性。     

基于非同步dq坐标变换的电压暂降快速检测方法

针对现有电压暂降检测算法高度依赖同步采样、检测计算量大、易受干扰影响等问题,设计了一种基于非同步dq坐标变换的电压暂降快速检测方法。首先,通过电压坐标变换检测电压暂降的主要特征量,包括幅值、持续时间、相位跳变等,可摆脱传统方法对同步采样的依赖;其次,采用参数自适应设计,对噪声、频率偏移、幅值波动的影响进行滤波,从而达到提高检测精度的设计目的。最后,通过算例比较和分析验证了所提方法的有效性。     

煤矿电网谐波危害与抑制

近年来,随着电力电子技术的飞速发展,电网中谐波问题日益严重.该文结合煤矿电网分析高次谐波对电力系统及电气设备带来的严重危害,提出了谐波管理和治理的一些措施.     

无差拍控制策略在有源电力滤波器中的应用

在有源电力滤波器的电流控制中采用无差拍控制策略，给出了无差拍控制的数学建模方法，并采用MATLAB／Simulink进行了仿真研究，结果证明了此方法的可行性和有效性。图4，参6．     

基于粒子滤波的混沌系统参数估计和滤波方法

混沌系统的参数估计是混沌系统控制和同步的前提。鉴于混沌系统具有初值敏感性、不能长期预测等特点,提出了一种基于粒子滤波(PF)的混沌系统参数估计和滤波方法,并将其用于Lorenz混沌系统的参数估计和滤波,在叠加噪声情况下对混沌系统进行仿真分析。结果表明,文中提出的滤波方法在估计偏差方面优于基于扩展卡尔曼滤波（EKF）的混沌系统参数估计和滤波方法,对混沌系统的参数估计和滤波是一种有效的方法。     

基于模型预测控制的自适应噪声抵消方法

针对用常规自适应滤波器实现噪声抵消,在没有或很少先验概率的情况下,消除噪声效果很差,阻碍了自适应消噪在实际中的应用。为此,将模型预测控制结构引入自适应噪声抵消。基于模型预测控制的自适应噪声抵消方法利用已有误差控制和预测的误差控制对自适应滤波器的权值进行优化,能够很好地克服系统非线性带来的扰动。理论推导和仿真表明:该方法对先验概率的依赖性小,可以实现实时性的噪声消除,具有良好的鲁棒特性。其特点是利用已有误差控制和预测的误差控制对自适应滤波器的权值进行优化,能够很好地克服系统非线性带来的扰动。     

一种扩展水下扩频信号多普勒容限方法

扩频信号的模糊函数图呈图钉型,对多普勒频移比较敏感,影响了扩频信号的使用性能.本文分析了扩频信号的多普勒敏感性问题,提出了一种基于回波预处理的方法.首先将回波信号经过正交混频得到零中频I,Q通道信号,然后将零中频I,Q通道信号送入多普勒预处理系统进行处理,通过时间延迟处理方法得到的2个输出信号,分别经过匹配滤波器后再进行合并处理,脉压输出相关函数中不含多普勒频移和时间乘积,消除了多普勒频移对匹配滤波器输出的影响.数值仿真证明了该方法的有效性,且具有实现简单,运算量小的优点.     

自适应模板更新和目标重定位的相关滤波器跟踪

针对核相关滤波器在跟踪中因目标快速运动导致的目标易丢失和部分遮挡问题,本文在多特征尺度自适应核相关滤波器(Scale Adaptive with Multiple Features tracker,SAMF)基础上,提出一种融合自适应模板更新和预测目标位置重定位的核相关跟踪算法。采用联合目标移动速度和特征变化的模板更新机制增大对目标快速运动适应性,根据长时滤波器和短时滤波器协作跟踪提出目标位置修正和重定位模型提升跟踪器应对目标部分遮挡的能力。在OTB-2015视频序列集100组序列中与序列集提供的算法进行对比,本算法跟踪精度相比SAMF提升2%。在目标发生快速移动时本文算法具有更好的追踪目标能力,目标重定位也很好地解决了目标部分遮挡问题。