自适应滤波算法

摘要： 针对车内道路噪声主动控制系统中传感器直流偏量引起的系统失稳问题,建立了一种新的修正多通道自适应滤波的道路噪声主动控制算法。首先,以多重相干为综合评价指标,以实车道路试验下测得的24个加速度信号为基础,选取了4个加速度信号作为参考信号;其次,以2个车载扬声器为次级声源,驾驶员头枕位置为控制目标,在Simulink环境下搭建4个参考信号、2个扬声器和1个麦克风的多通道车内道路噪声主动控制系统,并用不同路面(比利时路面、粗沥青路面)不同车速下采得的数据进行了仿真验证;最后,搭建了基于dSPACE的主动控制系统硬件在环试验平台,以验证不同工况下系统的有效性。结果表明:仿真结果与试验结果相一致,在不同工况下都可以取得稳定有效的降噪效果,验证了修正算法的有效性。

摘要： 针对变步长LMS(least mean square)自适应滤波算法存在收敛速度慢和稳态误差比较大的问题,根据变步长滤波算法步长调整原理,提出了一种新的基于多项式的非线性变步长LMS算法,通过MATLAB仿真分析研究新算法中各参数对收敛速度和稳态误差的影响,并和已有的变步长LMS算法进行对比,结果表明该算法比已有的算法收敛速度快4倍,且稳态误差小.将新算法应用于明渠流量计回波信号的滤波处理,结果表明在低信噪比下,明渠流量计滤波性能良好,抗干扰能力强.

摘要： 水下目标辐射噪声的模拟是水声学领域中一个重要的课题,其中尤以舰船的辐射噪声最为典型.对舰船辐射噪声进行研究模拟,有利于被动式声呐的研发、测试.文章首先对舰船的辐射噪声进行了频域特性的分析,给出其线谱与连续谱叠加的模型.连续谱通过对高斯白噪声的自适应滤波得到,线谱根据设置的参数得到.随后在VIVADO HLS平台实现了模拟连续谱噪声的算法并做了一定的优化加速,同时生成一个IP核,该IP核在VIVADO软件中与其他器件连接搭建得到Overlay结构,最终在PYNQ平台上调用该Overlay,实现了在PYNQ平台上生成舰船辐射噪声数据.

摘要： 为减少配电网故障造成的经济损失,提出一种基于PDA的高压配电网线路隐患参数自动辨识方法.使用自适应滤波算法去除振动信息信号中的噪声干扰,并将信号数据规模降至二维,清晰地表示出不同信号数据间的联系.在配电系统非线性负荷和电阻性负荷两个方面分析配电线隐患参数,得出线路出现隐患时电感会随着电流频率变化而发生大幅度变化的结论,即当电流频率变化幅度较大时,可将其判定为隐患参数,完成自动辨识的全过程.实验表明,通过对比最大相对误差、均方根误差、平均相对误的数值,验证本文方法识别精度,具有一定的实际应用价值.

摘要： 传统的分水岭方法分割遥感图像易受原始图像本身局部纹理、噪声等因素的影响而产生过分割的现象.为解决这个问题,提出了一种改进的分水岭遥感图像分割方法.该方法引入自适应滤波算法和数学形态学标记方法,构造一个自适应滤波器来削弱噪声、局部纹理等干扰.首先利用自适应滤波器对图像噪声剔除,然后采用数学形态梯度算子对图像进行梯度运算与开闭重构和进行H-minima变换得到极小值标记图像,最后再利用分水岭算法分割图像.实验结果表明,与传统的分水岭算法和经典的分割方法相比,本研究改进的方法可减少过分割区域,能获得连续封闭的边缘,显著提升了边缘定位精度.

摘要： 本文主要介绍解决演播室内当双路话筒同时使用产生串声导致声音出现“空洞感”问题时用MATLAB实现相应的算法。

摘要： 随着国家道路交通事业的快速发展,交通公路在发挥巨大社会经济效益的同时,安全问题也已经引起了人们的广泛关注.本文设计一种基于自适应滤波算法的车辆轮廓信息检测系统.系统通过利用脉冲式激光测距技术、高精度动态车辆轮廓辨识技术、自适应滤波算法重新建立车辆边缘模型,有效提高了车辆边缘信息的精确度.

摘要： 本文主要介绍解决演播室内当双路话筒同时使用产生串声导致声音出现"空洞感"问题时用MATLAB实现相应的算法.

摘要： 针对无线电引信回波信号被噪音覆盖的问题,提出无线电引信回波信号的变步长LMS自适应滤波算法.该算法基于反馈控制函数且将反正切函数和指数函数组合在一起,通过MATLAB分析了算法的滤波性能,并应用于无线电引信回波信号处理中.应用实例表明:相比原有的算法在不同信噪比下,算法在收敛速度和稳态误差方面均有所改善,在无线电引信回波信号的滤波处理效果中,误差抑制能力也有所提高.滤波效果得到了令人满意的效果.

摘要： 利用刃边法提取高分辨率遥感影像的MTF时,传统人工选取自然界地物刃边耗时费力,且主观性较大,刃边噪声较大,得到的MTF稳定性较差.为此本文提出了一种基于卷积神经网络(CNN)和自适应滤波算法的高分辨率遥感影像MTF自动提取方法.首先采用相位一致性(PC)算法提取候选刃边边缘影像,然后对边缘影像进行CNN分类,得到满足刃边条件的边缘影像,为进一步抑制噪声,对边缘影像进行自适应平滑滤波,对接近刃边的图像区域弱平滑,而远离刃边的图像区域被强平滑,最后对平滑后的影像利用刃边法提取MTF.本文使用GF-2全色影像为测试对象,选取嵩山人工靶标场区域,以MTF-Nyquist、MTF-50、MTF曲线包络面积三个指标作为MTF评价参数,分别使用人工和本文方法提取MTF,得到MTF评价参数基本一致,且与官方发布值一致;然后选择同一景影像上的两块堤坝区作为自然地物实验区,分别利用本文方法得到了多组堤坝刃边的MTF参数,进行加权平均统计后得到的两块堤坝区的MTF参数相近.因此相较于人工勾选刃边的方法,本文提出的方法能够自动筛选平滑自然地物刃边,并且对同种地物边缘能够提取多组MTF参数并加以统计减少偶然误差,抗噪能力更强,能够更加稳定、高效地提取高分影像MTF.

摘要： GNSS/SINS观测模型直接影响组合导航结果的精度和稳定性,基于时钟同步GNSS接收机,本文提出一种基于单差载波相位、双差伪距/伪距率的观测模型以提高与捷联惯导(SINS)紧组合的定位精度和稳定性.本文分析了该模型的误差特性,利用时钟同步的单差载波相位平滑、双差伪距/伪距率观测量可以消除组合导航中的大部分误差,提高伪距观测值精度;同时为了提高紧组合导航系统数据融合算法的精度,设计了一种自适应渐消卡尔曼滤波算法,利用含有渐消因子的优化算法限制卡尔曼滤波器的记忆长度,充分利用当下的观测数据,避免卡尔曼滤波受较大误差信息的影响,当系统误差增大时,增加观测值的权重,并给出了相应的滤波算法流程.本文利用GNSS和IMU模块实时采集的观测数据做了对比实验,包括载波相位平滑与双差伪距/伪距率组合的对比、自适应渐消卡尔曼滤波算法与标准卡尔曼滤波算法的对比.结果表明,采用时钟同步的单差载波相位平滑、双差伪距/伪距率与SINS紧组合,能有效提高导航定位结果的精度和稳定性;采用的自适应渐消卡尔曼滤波算法优于标准卡尔曼滤波算法,前者的收敛更快、稳定性更好.

摘要： GNSS动态定位中,对载体位置、速度等信息的估计受到多种因素的影响.自适应卡尔曼滤波算法能够结合载体的运动状态,并实时对噪声的统计特性进行估计,能够有效减小多种误差的影响.当载体运动过程中存在已知约束条件时,充分利用这些信息能够进一步提高定位精度.本文阐述了基于线性约束下的GNSS动态滤波原理,将接收机之间的方位角和距离作为约束条件引入到自适应滤波算法中.实验表明,自适应算法可以有效提高定位精度和鲁棒性,平面点位中误差较间接平差提升了7.0％.

摘要： 特高压变电站的噪声问题逐渐受到关注,与低电压等级变压器相比,其噪声特性更为复杂,因此有必要对其噪声进行相关研究.本文对长治1000kV特高压变压器进行了噪声测量与分析,结果表明特高压变压器噪声具有低频特性,频率主要集中在100Hz及其倍频.针对特高压变压器噪声特性,基于最小均方(LMS)自适应滤波算法设计了自适应有源降噪系统.仿真分析了滤波器步长因子和滤波系数对LMS自适应滤波算法收敛性及稳定性的影响规律.搭建有源降噪系统,开展了降噪实验研究,取得了约7dB的降噪量.

摘要： 针对船舶自动识别系统(AIS)与高频地波雷达(HFSWR)对海上目标探测的数据,对其目标航迹关联技术进行了研究.结合最近邻原则与自适应滤波算法,提出了一种最近邻-自适应滤波(NNAF)航迹关联算法.通过仿真验证结果,表明了该航迹关联算法的有效性与正确性.

摘要： 对适用于机载武器的组合导航算法展开研究,给出了SINS/BDS组合导航状态方程,推导了以伪距、伪距率作为观测量的观测方程.针对传统卡尔曼滤波算法在测量噪声不确定的情况下使用存在缺陷的问题,研究了新的噪声自适应调整滤波与残差故障检测算法;对新算法进行了软件设计,并开展了软件仿真与产品车载试验.试验结果表明,所设计的算法能有效增强系统鲁棒性、提高滤波算法精度,能有效隔离故障卫星数据,能保证被测导航产品的高精度、稳定、可靠输出.该算法在理论与工程上都具有重要的参考价值.

摘要： 基于时间延迟估计方法和自适应滤波算法,本文给出了一种抑制罗兰C系统接收信号中的直达波信号的方法.该方法采用IFFT方法对回波信号中的直达波分量进行延迟估计,进而生成直达波参考信号,对回波信号进行自适应滤波达到直达波抑制的目的.采用本文的方法对仿真数据及实测数据进行直达波抑制处理,处理结果验证了本文方法的有效性.

摘要： 本文在传统的LMS(Least mean square)算法的基础上,利用改进后的sigmoid函数来控制步长因子.相比于传统的变步长自适应算法,提高了系统的稳定性和参数调节的灵活性,并拥有更好的噪声抑制效果.最后,通过硬件平台实验得到验证.

摘要： 本文在传统的LMS(Least mean square)算法的基础上,利用改进后的sigmoid函数来控制步长因子.相比于传统的变步长自适应算法,提高了系统的稳定性和参数调节的灵活性,并拥有更好的噪声抑制效果.最后,通过硬件平台实验得到验证.

摘要： 本文在传统的LMS(Least mean square)算法的基础上,利用改进后的sigmoid函数来控制步长因子.相比于传统的变步长自适应算法,提高了系统的稳定性和参数调节的灵活性,并拥有更好的噪声抑制效果.最后,通过硬件平台实验得到验证.

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： 本发明提供一种针对无人机超宽带定位的自适应粒子滤波算法。首先，建立包含无人机动力学方程和超宽带量测方程的主从无人机相对定位模型；其次，根据主无人机上的基站分布情况和主从无人机之间的相对位置关系计算位置精度因子，基于位置精度因子计算当前粒子滤波算法所需的粒子数目；最后，基于所计算得到的粒子数目，设计粒子滤波器实现无人机位置的实时估计。本发明适用于多无人机协同作业任务场景下，主从无人机之间基于超宽带信号的相对定位，所提出的自适应粒子滤波算法能够在保证定位精度的同时，通过粒子数自适应调整的方式来减小无人机计算负担，保证无人机机载计算机定位计算的实时性。

摘要： 本发明基于初值补偿无迹卡尔曼滤波算法的锂离子电池自适应荷电估计方法，包括如下步骤：步骤1，选择等效电路模型；步骤2，采用增广向量法处理状态初始值、未知阶次以及未知参数，通过迭代法处理噪声，更新自适应分数阶无迹卡尔曼滤波算法；步骤3，根据所提带有初值补偿的无迹卡尔曼滤波算法对噪声进行自适应处理，进而估计锂离子电池的SOC值。本发明提供一种基于初值补偿的自适应分数阶无迹卡尔曼滤波器，该方法相比于未初值补偿、噪声已知时的自适应分数阶无迹卡尔曼滤波算法，有效地提升了锂离子电池的SOC估计精度，提高了锂离子电池在不同工况下的自适应能力。

摘要： 本发明公开了一种用于动态精密单点定位的自适应卡尔曼滤波算法。属于卫星导航定位领域，该卡尔曼滤波算法能够自适应估计并调节测量噪声协方差矩阵，步骤：基于经验随机模型初始化各伪距和载波相位观测量的噪声方差；执行卡尔曼滤波计算各伪距和载波相位观测量的测量残差；如果该观测量非首次出现，则基于正态分布假设检验对测量残差进行异常值检测和处理；基于协方差匹配原理估计各观测量的测量噪声方差；更新观测噪声协方差矩阵，再次执行卡尔曼滤波，输出定位结果。本发明考虑了周围环境对观测噪声和多路径误差的影响，对观测噪声标准偏差的估值可更好的近似其实际水平，获得更优的滤波结果，从而提高定位结果的精度和可靠性。

摘要： 本发明公开了一种基于残差判决自适应对角卡尔曼滤波算法及其应用，通过添加残差判决以及对角化协方差矩阵的方式，调优参数不用每时每刻更新，实现卡尔曼滤波算法对偏振态旋转的追踪及补偿同时，降低了算法的计算复杂度，避免消耗庞大的计算资源，提升系统整体性能，在接收端还原原始信息。该方法基于卡尔曼滤波，在偏振态旋转及追踪方面的动态追踪能力强、收敛速度快，适用于在光纤系统中进行偏振态旋转的追踪和补偿。因其能够极大地简化运算复杂度，有效提高运算速度，在涉及光通信的偏振解复用领域有着重要的应用前景，可以对光纤信道传输过程中产生的高速率偏振态旋转效应进行追踪及补偿均衡，实现快速收敛和高精度估计的优秀性能。

摘要： 本发明涉及数字信号处理技术领域，具体涉及一种可变步长的LMS自适应滤波算法及滤波器。本发明所提供的LMS自适应滤波算法及滤波器，由于可以提供可根据滤波阶段变化的步长值，因此可以同时获得较快的收敛速度和较小的系统稳定误差；表现为，在自适应滤波的初始阶段提供较大的步长值，从而能够获得较快的收敛速度，在自适应滤波接近稳定状态时提供较小的步长值，从而能够获得较小的稳态误差值。

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： 本发明涉及数字信号处理技术领域，具体涉及一种可变步长的LMS自适应滤波算法及滤波器。本发明所提供的LMS自适应滤波算法及滤波器，由于可以提供可根据滤波阶段变化的步长值，因此可以同时获得较快的收敛速度和较小的系统稳定误差；表现为，在自适应滤波的初始阶段提供较大的步长值，从而能够获得较快的收敛速度，在自适应滤波接近稳定状态时提供较小的步长值，从而能够获得较小的稳态误差值。

摘要： 本发明公开了一种基于改进tanh函数的变步长LMP自适应滤波算法，包括以下步骤：(1)原始信号经过延迟处理后得到输入信号；(2)不同的输入信号与其对应的权向量信号相乘得到输出信号；(3)期望信号和输出信号作差得到误差信号；(4)利用误差信号和改进的tanh函数计算步长因子，采用移动加权平均法控制步长因子算法；(5)根据得到的改进步长因子更新权向量信号并重复(2)至(5)最终使滤波器达到稳态。本发明在自适应滤波的开始阶段产生一个较大的步长用来加快算法的收敛速度，之后步长减小使收敛速度放缓的同时不断降低系统的稳态误差；本发明还采用了移动加权平均法控制步长因子算法，能够更好地兼顾算法的收敛性和稳定性。

摘要： 本发明公开了一种基于RLS自适应滤波算法的叶片面积自动检测装置及方法，装置包括激光发生扫描机构以及三轴自动移动平台；三轴自动移动平台包括两台步进电机、电机控制器、传送带、滑块、可调节导轨以及调节旋钮；激光发生扫描机构包括激光发生器、光电转换传感器、数据采集卡、计算机以及激光功率调节器；传送带包括一横栏传送带以及两竖栏传送带，横栏传送带通过滑块连接在两竖栏传送带之间，可调节导轨通过调节旋钮固定在横栏传送带的滑块上；激光发生器和光电转换传感器设置在可调节导轨的末端，激光发生器和光电转换传感器均连接激光功率调节器。本发明能快速得出叶面积指数，装置使用操作方便，效率高、准确率高。