多小波变换及其在信号滤波中的应用

多小波拥有对称性、正交性、有限支撑等这些信号处理中十分重要的特性,从而弥补了单小波的不足,具有更为广阔的应用前景.本文从滤波的角度,重点分析并设计了多小波预滤波与多小波分解系数处理方法.仿真表明多小波分析方法的优越性.     

改进的变阶数LMS自适应滤波算法

为了减小分数阶数变阶数最小均方算法(FTLMS)稳态滤波器阶数误差,提出了一种变误差宽度的变阶数LMS算法,并对该算法进行稳态理论分析,给出参数选择的依据.为了验证该算法性能,设置了3种仿真环境:信噪比(SNR)为20 dB、0 dB及冲击响应权系数呈稀疏分布.仿真结果表明,与FTLMS算法相比,在SNR为20 dB及冲击响应权系数呈稀疏分布仿真条件下,当收敛速度相同时,滤波器阶数稳态误差减小为10%,在SNR为0 dB时,滤波器阶数稳态误差减小为1/3.     

Gold码的因子图迭代捕获方法

为降低Gold码的捕获时间与复杂度,提出将基于因子图的迭代m序列捕获算法应用于Gold码捕获. 以全球定位系统(GPS)信号的C/A码为例,首先根据Gold码的生成多项式确定1组具有稀疏结构的校验关系;然后为降低迭代计算的复杂度,提出了不同校验关系顺次校验与混合校验的迭代捕获算法;最后通过仿真研究比较了不同的校验关系和校验方法对迭代捕获算法性能的影响. 仿真结果表明,顺次迭代且迭代次数递减的校验方法最优,该方法能在不损失检测概率的情况下降低Gold码捕获的复杂度,同时降低其捕获时间.     

新型反相位驱动双解耦微机械陀螺设计

为抑制在微机械陀螺中广泛存在的共模干扰问题,提出一种新型振动微机械陀螺结构设计．陀螺结构采用对称设计,将二自由度振荡系统同时引入到驱动模态和敏感模态中．通过在两个驱动质量块上施加反相位驱动力使驱动模态下质量块始终反向振动．通过左右两个完全相同的框架结构设计,最大限度消除外界振动导致的共模干扰．为消除多自由度驱动模态和敏感模态的耦合,将驱动方向的弹性悬梁引入敏感模态,使微机械陀螺具备双解耦结构．设计出的微机械陀螺,敏感模态增益较驱动模态提高约30 dB．驱动模态和敏感模态的带宽分别为250 Hz和310 Hz．在操作频率区域内可以提供稳定的增益和相位．并且达到有效消除共模干扰的目的．     

一种变迭代参数的变阶数LMS算法

介绍了基于分数阶数的变阶数最小均方算法(Fractional tap-length least mean square,FTLMS),分析算法中迭代参数对FTLMS算法收敛性能的影响.利用系统输出误差随滤波器阶数及滤波器抽头权系数迭代过程逐渐减小的特点,提出了一种新的变迭代参数的变阶数LMS算法(Variable parameter FTLMS,VP-FTLMS).在高噪声和低噪声环境下对本文提出的算法分别进行仿真验证,并与不同的滤波器阶数迭代参数设置下的FTLMS算法相比较.仿真结果表明,与FTLMS算法相比,本文提出的VP-FTLMS算法具有更快的阶数收敛速度及更小的稳态振荡,同时获得了较小的稳态额外均方误差(Excess mean square error,EMSE).     

航海雷达测波系统中降雨观测资料的分析与处理

在利用航海雷达进行海浪观测时,降雨的出现会改变海面粗糙度,从而导致雷达所接收到的回波信号强度发生改变。通过对实际海浪观测资料的分析,提出一种对航海雷达测波系统中降雨观测资料的分析与处理方法,运用雷达回波影像的统计特性-均值和变异系数作为降雨与非降雨雷达影像的分类标准,然后利用中值滤波算法对降雨观测资料进行滤波处理,以降低降雨对回波影像的影响,同时探讨了中值滤波算法的适用性。实验结果表明本算法具有较强的鲁棒性和较高的通用性。     

最优关联规则的形式和挖掘思想的研究

在数据挖掘中,人们更多地关注关联规则,因为它有着丰富的内涵,对应它的复杂内容,文章给出了关联规则的几种基本形式,从大量的数据库中挖掘关联规则一定要有合理有效的指导思想,挖掘出的规则应能准确地反映现实,为减少不必要的规则以免混淆决策,介绍了最优规则的思想,这是一条捷径。     

两自由度电动机速度雅可比矩阵

给出了正交圆柱结构两自由度电动机的运动学模型及变换矩阵，推导了速度雅可比矩阵。     

峰值电流控制模式微等离子体氧化电源研究

针对微等离子体氧化技术的特点,利用IGBT和峰值电流控制模式设计了一种高频大功率微等离子体氧化电源,它可以克服目前普遍使用的晶闸管整流式电源的缺陷,并能满足微等离子体氧化技术对电源的要求。     

平方根容积卡尔曼滤波器

针对容积卡尔曼滤波器在递推过程中,计算量大、数值不稳定等问题,提出了平方根容积卡尔曼滤波器。该滤波器不仅增强了数值鲁棒性,确保了状态协方差矩阵的正定性,且在一定程度上提高了滤波精度。仿真结果表明,该滤波器的滤波精度与容积卡尔曼滤波相比提高了约10%,且均高于扩展卡尔曼滤波;随着状态维数的增加,该滤波器的估计性能越加优于扩展卡尔曼滤波器。因此对系统维数较高的场合,该滤波器是一种非常有效的非线性滤波算法。