滤波算法

摘要： 对于多自由度机器人位姿控制方法来说,机器人位姿稳定性受到各种因素的干扰,容易发生位姿失稳现象,为此,提出一种新的方法来解决此问题.采用扩展卡尔曼滤波算法实现多自由度机器人各个传感器数据的有效融合,获取多方位机器人位姿数据;通过传感器信号处理去除机器人位姿测量噪声,使用自适应扩展技术实现机器人参量与姿态角校正信息融合,通过反演积分项自适应调节姿态参量并弥补稳态误差,实现机器人的位姿稳定控制.仿真实验结果表明,该控制方法能够准确实现多自由度机器人位姿稳定性控制,即使引入扰动机制仍然不会出现控制失衡,具有较好的稳态控制效果.

摘要： 针对传统机械扳手在扭矩控制方面存在的精度低、可靠性差等问题,设计并实现了一种数显扭矩扳手控制系统。以外围接口控制器(PIC)单片机为核心,通过脉宽调制(PWM)波脉冲调试驱动H桥型电机驱动电路,采集电机运转中的电流和转速信号构建数学模型,并使用滑动加权平均滤波算法消除采集信号中随机噪声的干扰,以提高采集精度,实现对扭矩的精确控制。实验结果表明:在1200~3000 N·m扭矩范围内,控制系统可达到±5%的扭矩控制精度,且运行稳定、可靠,具有很高的实用价值。

摘要： 针对当前方捆打捆机现有机型缺少对草捆重量监测的现状,以4KZ300型自走式方捆打捆机为研究样机,设计了草捆重量监测系统,包括草捆称重平台的设计、称重系统硬件选型以及软件设计。为降低样机正常工作时振动对系统的影响,采用限幅和滑窗均值相结合的滤波算法处理称重采集数据,并通过动态试验证明了滤波算法的有效性。为验证草捆监测系统的可靠性进行了田间打捆试验,结果表明:监测质量误差百分比最小值为1.28%,最大值为4.62%,均小于5%,满足草捆质量监测要求。

摘要： 红外探测系统以其隐蔽性好、穿透能力强等优点广泛应用于航空航天、军事侦察等领域。但该系统的观测距离较远,且目标往往呈现弱小状态,所以针对单帧图像的红外弱小目标检测一直是红外探测领域的难点和研究热点。基于滤波、视觉显著性、图像数据结构和深度学习四个方面,对当前单帧红外弱小目标检测算法进行了详细综述,最后对红外弱小目标检测技术进行了总结与展望。

摘要： 在对无线电引信进行信号处理的过程中,现有的最小均方差(LMS)算法不能有效的实现较好的收敛性能和稳态特性。为了改善LMS滤波算法的不足,综合考虑迭代步长与误差的关系,前一次迭代步长与当前迭代步长的关系以及当前迭代步长的变化情况,提出了一种新的基于迭代步长、误差和动态约束迭代步长的数学模型。通过仿真,分析新算法中的关键参数对滤波性能的影响,并确定其最优的参数。在信号的滤波处理中,从仿真效果可以看出:新算法具有很好的收敛性能和稳态特性;与原有算法相比,抗干扰能力提高3.5倍。

摘要： 煤矿安全生产的关键是矿工,而情绪是影响矿工的重要因素,所以有必要对矿工的情绪进行识别。近年来,基于脑电的情绪识别受到了大量的关注,但由于脑电信号微弱,易受干扰,从而降低了情绪识别的精度。针对这一问题,提出优化变分参数与改进小波软阈值重构滤波算法。首先,利用乌燕鸥算法优化变分模态分解的参数,得到一组优化的变分模态分量。接着,通过相关系数差值比的判断条件来区分变分模态的有效分量和含噪分量。然后利用改进的小波软阈值对含噪分量进行分解和重构,得到去噪分量。最后,将去噪分量与有效分量重构,实现所提的滤波算法。结果表明:相比于VMD法、优化参数VMD和小波硬阈值法、优化参数VMD和小波软阈值法,所提滤波算法的信噪比平均提高了3.2847 dB,均方根误差平均降低了0.0695,滤波效果更优。

摘要： 在民航极地航线的快速发展背景下,针对民航客机极地飞行时存在的导航保障能力不足问题,提出了将基于恒星敏感器的天文导航系统(celestial navigation system,CNS)引入民航中,与现有机载惯导系统(inertial navigation system,INS)和全球卫星导航系统(global navigation satellite system,GNSS)结合组成INS/GNSS/CNS组合导航系统。研究了该组合导航系统在格网坐标系下的结构和算法。仿真校验了该组合导航系统的保障能力。仿真表明:相比INS/CNS和INS/GNSS组合导航系统,提出的INS/GNSS/CNS组合导航系统不仅在正常工作时能输出精度更高的导航信息,在某一子系统如GNSS发生故障时还能在较长时间内保证较高的导航精度,验证了所提出的组合导航系统能显著提升民航极地飞行的导航保障能力。

摘要： 针对临近空间高超声速滑翔飞行器机动模式复杂,单一运动学模型难以完成三维跟踪的问题,提出一种三维跟踪方法。将飞行器机动弹道分为纵向和横向弹道,根据飞行器机动特性,在纵向上将加速度建模为零均值的二阶时间自相关随机过程,在横向上采用Singer模型和匀加速模型进行交互多模型(interactive multiple model,IMM)滤波,引入无偏量测转换将球坐标系下的雷达观测模型转换为笛卡尔坐标系,避免了模型的非线性滤波。最后,在现有卡尔曼滤波基础上设计了一种基于多重渐消因子的自适应卡尔曼滤波方法,增强了模型对强机动的自适应跟踪能力。仿真实验表明,该算法在对高超声速滑翔飞行器进行三维跟踪时,能保持较好的稳定性和较高的跟踪精度。

摘要： 随着跟踪技术的不断进步,其应用逐渐普遍化,无人机集群对地目标跟踪技术也得到了广泛研究,其在抗灾救援、目标搜寻等领域发挥着重要的作用。文中给出了一种无人机集群对地目标跟踪技术研究方法,通过无人机载敏感器信息,能够实时稳定的对目标进行跟踪,在目标丢失时,滤波算法能够根据需要给出目标的预测状态信息,仿真结果表明无人机集群在对地目标跟踪的有效性。

摘要： 由于传统单微网供能不稳定和经济成本较高等问题的出现,多微网协作供能可以解决微网购能成本高和售能成本低的问题,提高微网运行的经济性。文章研究了在各微网增设传感器进行信息交互下,传感器数据丢失情况下可靠性滤波算法。

摘要： 滤波算法研究是提升色选系统筛选效率和准确性的核心.本系统滤波算法研究以识别破损花生为对象,通过仿真软件MATLAB研究不同的滤波处理算法,包括均值滤波、中值滤波、高斯滤波,比较上述滤波算法有优缺点,并在此基础上提出改进的中值滤波算法,最后将改进的中值滤波算法编程实现并移植到FPGA中.

摘要： 针对航空发动机气路故障诊断的融合估计问题,设计了一种混合线性与非线性滤波算法的混合联邦滤波器.该方法采用分布式结构,可以解决集中式滤波存在的计算负担重、容错性差等缺点;同时采用线性、非线性滤波算法,进一步提高滤波性能.以某型涡扇发动机为对象进行仿真验证,结果表明,混合联邦滤波器的估计精度与集中式滤波器相当,在计算量和容错性方面具有显著优势.

摘要： 针对基于单一性能指标进行组合导航滤波算法品质评估不全面的缺陷,提出了多性能指标融合的滤波算法品质评估方法.该方法基于投影寻踪理论,综合考虑精度、实时性、鲁棒性和容错性等描述滤波算法准确性、实时性、稳定性和可靠性的性能指标对滤波算法品质的影响,建立了基于投影寻踪的滤波算法品质评估模型,利用遗传算法求解出最优投影方向,给出滤波算法总的评价指数.利用文中提出的方法,对常规Kalman滤波和自适应滤波算法进行了仿真实验,仿真结果表明,该方法可以用于组合导航滤波算法的品质评估.

摘要： 由于应用场景的复杂性增加,采用单一方法的传统导航定位系统无法应对准确性和可靠性的挑战,而卫星导航在受到外界强烈干扰环境的影响下,导航的可靠性无法保证.为了降低对卫星导航的依赖性和解决易受干扰的缺点,全源定位与导航技术提供了一种全方位的解决方案,采用统一的架构,实现多传感器的数据融合.介绍了全源定位与导航技术的概念和发展历程,并从总体架构、滤波算法等角度阐述了其关键技术,最后介绍了该技术在不同领域中的应用.

摘要： 无源定位比有源定位有着隐蔽性好、作用距离远的优势,作为有源定位的必要补充,无源定位起着优化和完善预警探测体系的重要作用.从体制上看,无源定位有多站系统和单站系统之分,又有对辐射源目标定位和利用外辐射源对目标定位两种形式;从方法上看,可通过测量来自目标的方向角、到达时间、到达频率等多种参数,以及运用多个参数的组合,构建定位模型,确定目标位置,适当的滤波算法则可以提高定位的精度和速度,增强无源定位的实用性;无源定位在航空航天中有着广泛的应用和重要的作用,并且在军事和民用领域具有广阔的发展前景.

摘要： 由于励磁变低压侧接三相整流桥,高、低压侧电流波形呈阶梯波,且含有丰富的谐波分量,正常运行时励磁变差动不平衡电流较大,因此对于是否配置差动保护存在争议.本文分析了一起励磁变内部短路故障案例,因故障点发生在励磁变低压侧,电流速断保护灵敏度不够而无法动作,使得故障持续发展扩大.励磁变差动保护已在现场运行多年,只要采用合适的保护滤波算法,合理整定定值,可有效提高励磁变压器内部短路故障灵敏度.

摘要： 卫星导航在受到外界强烈干扰环境的影响下,导航的可靠性是无法解决的难题.针对这一缺点,美国高级研究计划局开展的全源定位与导航技术的研究,本文介绍了该技术发展历程,并且从总体架构、硬件构成、软件流程、滤波算法等方面阐述了其关键技术,分析了该技术在光电侦查设备中的应用实例.

摘要： 信息的不确定性存在于社会的各个领域,对不确定性信息的分析处理是现代信息技术面临的重要问题.不同信息包含的不确定性内涵差别很大,分析处理不确定性的技术形成了不同的分支和流派.本文对定性分析、集合论方法、数学方法以及不确定性过滤等几种具有典型特征流派的技术进行了系统分析,并对其技术特色进行了总结归纳.

摘要： 信息的不确定性存在于社会的各个领域,对不确定性信息的分析处理是现代信息技术面临的重要问题.不同信息包含的不确定性内涵差别很大,分析处理不确定性的技术形成了不同的分支和流派.本文对定性分析、集合论方法、数学方法以及不确定性过滤等几种具有典型特征流派的技术进行了系统分析,并对其技术特色进行了总结归纳.

摘要： 信息的不确定性存在于社会的各个领域,对不确定性信息的分析处理是现代信息技术面临的重要问题.不同信息包含的不确定性内涵差别很大,分析处理不确定性的技术形成了不同的分支和流派.本文对定性分析、集合论方法、数学方法以及不确定性过滤等几种具有典型特征流派的技术进行了系统分析,并对其技术特色进行了总结归纳.

摘要： 本发明涉及电器设备监测领域，具体涉及一种基于改进均值滤波算法对电器设备进行滤波的方法，能够实现保留每次滤波后的数据，对后续数据分析提高了重要支持，同时简化了滤波算法，提高了适应性。方案为，获取设备的电压零相位均值V0；查找实测数据电压幅值零相位点值V1；计算V0与V1的比值P，实测各点电流幅值均乘以P保存为列表L1；以列表L1中的元素下标作为键,初始化为空的列表L2作为值，构建字典；在列表L1中，根据步长S决定起点，依次选取N个点进行均值滤波，将滤波后的数据对应添加到列表L2，初始化空列表L3,遍历字典，计算每个键对应的列表L2的均值A3，并将A3添加到列表L3中，列表L3中的数据即为均值滤波后的数据。适用于电器设备的滤波。

摘要： 本发明公开了一种基于粒子滤波嵌套粒子滤波算法的重力匹配定位方法，能够抑制矢量匹配算法中的误差。包括：通过惯性导航系统获取载体的曲线航迹，根据所述航迹的判断第i时刻的真实位置与第i‑1时刻的真实位置的相对位置，记为向量其中Oi‑1、Oi分别表示惯性导航系统在第i‑1时刻和第i时刻指示的所述载体所在的位置；i为时刻；第i‑1时刻的粒子群为其中表示第i‑1时刻的第j个粒子，j为整数；对于每个加上相对距离得到即在附近进行撒点得到粒子群求解每一个粒子的归一化权值，经过滤波得到求出与粒子群中每一个对应的组成粒子群对粒子群进行粒子滤波得到第i时刻的匹配点。

摘要： 本发明涉及种基于卡尔曼滤波算法的色谱滤波方法、装置、存储介质、系统。该方法包括；获取用于提取状态信息的色谱峰；建立所述色谱峰形成过程的状态方程、观测方程；获取待检测样本的色谱峰；根据状态方程、观测方程对待检测样本的色谱峰进行实时滤波降噪。通过对色谱峰进行估计，能够得到更加准确的色谱峰信号，较大程度的去除随机噪声对谱峰的影响，解决检测结果不准确、检测效率低的问题。

摘要： 本发明公开了一种基于改进卡尔曼滤波算法的色谱峰滤波方法及系统，该方法包括以下步骤：S1、预先将与待测样本相同的样本进行液质串联质谱检测，以获取的色谱图中的一个特征色谱峰为基础建立折线式的卡尔曼滤波状态方程和卡尔曼滤波的观测方程：S2、采用步骤S1建立的折线式的卡尔曼滤波状态方程和卡尔曼滤波的观测方程对后续待测样品的色谱峰进行滤波。本发明提供的基于改进卡尔曼滤波算法的色谱峰滤波方法具有降噪效果好、实时性高、易于实现等优点；本发明对卡尔曼滤波进行了改进，状态方程采用分段线性方式描述，这样做降低了计算量，增强了实时性。

摘要： 本发明公开了一种基于Insarbm3d滤波算法的迭代反演滤波方法，该方法使用反演算法，将输入的干涉相位图反演出复数配准图对，再使用Insarbm3d滤波算法进行滤波，再计算滤波前后的衡量图像质量的参数，若该参数的变化不满足迭代终止条件，则将滤波算法输出的干涉相位图送回反演算法进行再次反演、滤波，直到满足迭代终止条件；本方法只需提供干涉相位图，通过使用反演算法将干涉相位图转换成Insarbm3d滤波算法能够处理的数据类型并用其进行滤波，并引入了迭代结构改善滤波效果。通过大量数据测试证实，与当前仅需提供干涉相位图滤波的算法相比，大大提高了滤波性能。

摘要： 本发明公开了一种基于误差控制的卡尔曼滤波自适应滤波算法，考虑到初始滤波计算过程及系统状态突变的场景下，由于观测误差过大，造成滤波结果不稳定的情况，在自适应卡尔曼滤波算法的基础上，基于观测误差的协方差矩阵，设计一个自适应抑制因子，再利用该自适应抑制因子构建观测误差协方差矩阵的自适应修正模型，最后结合卡尔曼滤波算法的预测及更新模型，利用当前时刻系统状态的测量值和预测值，得到系统当前时刻较为精确的最终状态。本发明通过设计自适应抑制因子对系统进行误差控制，降低了观测误差对于卡尔曼增益的影响，提升了基于滤波算法估计系统状态结果的稳定性。

摘要： 本发明公开了一种多新息混合Kalman滤波和H无穷滤波算法，包括1）建立锂电池的一阶RC电路模型，根据该模型写出描述锂电池系统的状态空间表达式，将电流和电压作为输入，利用递推最小二乘法进行参数辨识；2）分别建立多新息扩展卡尔曼滤波器和多新息滤波器，定义混合滤波性能评价指标实现更好的权值分配，建立基于多新息的混合Kalman/H∞滤波器；3）通过对权值表达式中的参数取不同值来验证一种多新息的混合Kalman/H∞滤波算法收敛精度高和鲁棒性好的优势。本发明通过建立基于多新息的混合Kalman/H∞滤波器，解决了现有SOC估计方法未能充分利用当前新息和历史信息而导致估计误差增大的问题，并通过合理设置权值提高了SOC的估计精度和滤波器的鲁棒性。

摘要： 本发明涉及一种基于自适应卡尔曼滤波算法的MEMS陀螺滤波方法，包括以下步骤：步骤一：建立卡尔曼滤波器的状态方程和测量方程；步骤二：根据MEMS陀螺的静态角速度数据计算得到卡尔曼滤波算法的测量噪声方差阵，及迭代计算得到卡尔曼滤波算法的过程噪声方差阵；步骤三：利用卡尔曼滤波算法对MEMS陀螺的数据进行滤波；步骤四：根据滤波结果计算过程噪声方差阵的迭代系数，返回步骤二，对过程噪声方差阵进行更新迭代，直至完成MEMS陀螺的数据滤波。本发明的滤波方法对模型精度要求不高，可以自主迭代计算过程噪声方差阵，能够有效降低MEMS陀螺的随机噪声，实时提高MEMS陀螺动态数据输出精度，从而提高卫星的姿态稳定度。

摘要： 本发明属于滤波技术领域，尤其是一种基于带通滤波软件的滤波算法，包括以下步骤：步骤一、单类滤波信号处理，将接收到的带通滤波信号放入神经元数学模型内进行预处理；步骤二、多类滤波信号处理，对步骤一中的神经元数学模型实现集合后的神经网络构建；步骤三、使用自适应算法对经过上述两个步骤预处理之后的带通滤波实现滤波。本发明充分利用神经元和神经网络对带通滤波预处理，可实现带通滤波软件的算法更加具备智能化和自动化处理，使得整个带通滤波软件对带通滤波具备自我接收，分类，调整的机器人思维，同时能够对现有带通滤波中的滤波信号实现自主学习，能够使得步骤一和步骤二的预处理更加快速，构成良性循环。

摘要： 本发明公开了一种基于新型中值滤波算法的声呐图像滤波方法，包括以下步骤：步骤1）获取原始声呐图像；步骤2）接着将原始声呐图像进行灰度级映射预处理；步骤3）然后确立新型中值滤波算法，在此基础之上对声呐图像进行滤波处理；步骤4）最后输出处理后的声呐图像，本发明实现了多波束前视声呐图像的去噪处理，使得在进行声呐图像去噪运算时，计算速度大大提高，并且去噪后的声呐图像和传统中值滤波算法去噪后的声呐图像对比，多波束前视声呐图像中所包含的有效信息并没有减少，可用于水下机器人声呐图像处理领域。