进化规划在频率采样型FIR滤波器设计中的应用

频率采样技术是FIR数字滤波器设计的常用方法之一.使用此技术设计数字滤波器时为了使阻带内的衰减最大,必须确定过渡带中的样本值,通常采用的是查表法,但查表法不能保证所得数据是最优的.进化规划是一种随机优化技术,它可以发现全局最优解.本文介绍了进化规划在频率采样技术中的应用,结合FIR数字低通、带通滤波器设计的两个例子,给出了算法实现的具体操作步骤和实验结果.实验数据表明,采用进化规划确定的频率过渡带样本值是最优的,设计的FIR滤波器的频率特性优于查表法.     

FIR滤波器设计:基于遗传算法的频率采样技术

遗传算法是一种模仿生物进化过程的随机搜索，这种生物模仿过程可以发现全局最优解。文中介绍了遗传算法的频率采样技术中的应用，结合ＦＩＲ数字低通、带通滤波器设计的两个例子，给出了算法实现的具体操作步骤和实验结果。文中还对标准遗传算法作了适当的改进。实验数据表明，采用遗传算法确定的频率过渡带样本值是最优的，设计的ＦＩＲ滤波器的频率特性优于查表法。     

利用MATLAB函数设计IIR数字滤波器

数字滤波器是一种具有频率选择性的离散线性系统,在信号数字处理中有着广泛的应用。数字滤波器的设计实际上是确定其系统函数H(z)并实现的过程。本文介绍了用MATLAB设计、实现和分析IIR数字滤波器的方法。     

基于LabVIEW平台的数字抽取滤波器的设计与应用

介绍了基于LabVIEW平台的数字抽取滤波器的设计。该方法是对高采样率的数据进行低通数字滤波，然后对结果用1／K倍重新采样，将数字信号频带压缩K倍，从而实现动态测试较大的动态范围要求和划分频带要求，数字抽取滤波器的设计包含调制，数字滤波和抽取三方面，LabVIEW是一种基于图形编程语言（G语言）的开发环境，采用交互界面设计，模块化编程，该滤波器也是作者正在研制的动态测试分析虚拟仪器的一个重要组成部分。本文给出了在LabVIEW平台上所进行数字抽取滤波器的设计原理，仿真结果和在动态数字信号分析中的应用。     

位同步提取环路带宽的自适应控制的研究

本文主要研究数字匹配滤波器在位同步提取环路带宽的自适应控制中的应用。首先，从理论上分析了匹配滤波器的误码性能，定量地推出数字匹配滤波器的误码率计算公式；然后，分析了输入信噪比与数字匹配滤波器输出状态的关系；最后，给出了位同步提取环路带宽的自适应控制的硬件实现方案。     

数字带通滤波器的设计和应用

本文介绍了一种数字带通滤波器的设计、性能和应用。给出了计算滤波器系数公式的推导过程和FORTRAN程序。讨论了滤波器的幅频特性和相频特性以及中心频率、带宽和极数变更时的滤波效果。     

滤波器群时延对二元翼段阵风减缓的影响

针对二元翼段阵风载荷减缓主动控制系统,研究了数字滤波器群时延对阵风减缓效率的影响。首先建立了气动弹性模型,并将时滞系统转化为等价的无时滞系统。随后设计了阵风发生器、数字滤波器及时滞线性二次型(Linear quadratic,LQ)控制器等组成控制系统。最后对系统进行数值仿真并开展风洞实验加以验证。研究发现,当滤波器群时延量较小时可以改善控制系统性能,提高阵风载荷减缓效率,但随着滤波器群时延量增大,阵风载荷减缓效率降低甚至出现控制器失效的情况。     

长波通滤波器的研究

用激光照射掺有碘分子的流场，感应的碘分子荧光包含着流动参数如速度、压强、温度和密度的信息，可用其来对这些参数进行测量。但荧光信号通常很弱，在没有合适滤波器的情况下，测量的信噪比是差的。为了去掉作为噪音的散射的激光和背景光，设计和制造了长波通滤波器，它们具有高质量性能，相应的测量有好的信噪比。     

微处理器控制有源带通滤波器——一种数字与模拟电路相混合的低频带通中心频率可编程滤波器的实现

本文介绍了Z80微处理器控制有源带通滤波器的中心频率的工作原理。在应用编程方法实现数控时,试验结果得到它的中心频率变化范围可以达到十倍以上,幅度起伏小于2.8％,品质因紊大于40。这种数字与模拟电路相混合的低频带通中心频率可编程的滤波器,可在抗低频调幅干扰电路中作滤波处理。     

数字滤波器在非定常气动实验数据处理中的应用

过失速非定常气动测力和大迎角动导数等实验数据是动态的，其背景噪声和机械振动对天平测力的干扰很大，有时无法获得有用数据，为此必须对数据进行数字滤波处理。本文主要介绍数字滤波器的建立和应用，以及滤波器参数的选择对气动特性的影响。     

高斯粒子滤波器及其在非线性估计中的应用

为了解决非线性、非高斯系统估计问题,讨论了一种新的滤波方法——高斯粒子滤波算法。通过基于重要性采样和蒙特卡罗模拟方法得到一高斯分布来近似未知状态变量的后验分布。在符合高斯假设和一定的粒子数的情况下,谈算法可以获得近似最优解。与粒子滤波算法相比,其优点是不需要重采样步骤和不存在粒子退化现象。在滤波精度、运算时间等方面与扩展卡尔曼滤波、Unscented滤波、高斯厄米特滤波及一般的粒子滤波进行了比较分析,仿真结果表明该算法性能优于其他算法。     

基于多抽样率结构的窄带FIR滤波器设计与实现

在高采样率条件下,采用常规的设计方法来实现窄带FIR滤波器是非常困难的。本文提出了一种利用多抽样率结构来实现窄带FIR滤波器的方法,并利用该方法设计了一个用于电参数测量系统的极窄带FIR滤波器。通过计算机仿真,详细阐述了其实现方法。     

发射系下SINS/GPS/CNS组合导航系统联邦粒子滤波算法

传统的扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman filter, EKF)算法应用于未来高超、空天飞行器的组合导航系统时,因其模型线性化展开会导致模型不准确,从而引起导航精度下降;采用蒙特卡洛方法来实现递推贝叶斯估计问题的粒子滤波(Particle filter,PF)算法能有效避免引入线性化误差,具有一定的优势。据此,针对高超、空天飞行器在发射过程中通常需要直接获得发射惯性系下的高精度导航参数的需求,提高发射惯性系下弹载组合导航系统滤波算法的精确性就尤为重要,PF滤波算法无需对非线性系统进行线性化展开即可直接实现对非线性系统的状态误差估计。为此,本文将PF滤波算法引入空天飞行器SINS/GPS/CNS多信息融合组合导航系统,设计了发射系下基于联邦滤波器的PF滤波算法,实现了对组合导航系统状态参数的直接建模估计。算法仿真结果表明,相较于发射系下SINS/GPS/CNS组合导航系统联邦EKF滤波算法,PF滤波算法有效提高了组合导航系统滤波精度。     

将工作与噪声电流分离的母线型滤波器单元开发

基于"集肤"与"邻近"效应开发一种可将"工作"与"噪声"电流分离的电磁干扰(Electromagnetic interference,EMI)滤波器。若在所开发的单元外侧制备具有一定厚度、对噪声可实现有效衰减的导体,由于集肤效应,该单元可实现对共模高频噪声电流的有效耗散;若在单元的内侧制备相同材料的导体,由于邻近效应,该单元可实现对差模高频噪声电流的有效耗散。采用合适的电气连接方式,滤波器单元可以将"噪声"电流和"工作"电流分离,从而对高频噪声电流进行有效的抑制,而对"工作"电流几乎衰减很小。文中基于有限元法,建立了该类单元的时谐场模型,仿真了单元导体中的电流密度分布,提取了其交流电阻系数,定量描述了该类单元对噪声的耗散能力。     

奇异线性连续随机系统动态噪声统计特性未知时的最小阶滤波器

本文讨论了奇异线性定常连续随机系统最小阶滤波器的设计问题。在系统部分观测能量精确测量以及其有限导数存在的情况下,利用广义逆阵方法选择L矩阵,以消除动态噪声对降阶系统的影响,从而推导出动态噪声统计特性未知时的降阶线性最优滤波器,其阶数为n-m+r。当观测方程奇异假设条件成立及引理有解时,本文证明了最小阶滤波器必定存在。文中举例说明了这一降阶滤波方法的可行性。     

IMM滤波算法在目标跟踪中的建模和仿真

IMM(Interacting Multiple Model)滤波算法以混合状态系统的观点为基础，利用一个连续状态的微分方程来描述目标的运动，利用一个离散差分方程来描述目标的机动出现，从而建立了更为准确的目标运动模型。本文对该滤波算法进行了进一步的研究，总结了该算法的特点，指出了影响该算法性能的因素，并进行了细致的分析。     

余度MEMS-IMU/GPS组合导航系统

对采用余度配置的MEMS-IMU/GPS组合导航系统进行了研究。分析了微小型组合导航系统的特点和误差模型,针对惯性/GPS伪距组合导航模式下,卡尔曼滤波器需要对量测方程线性化的缺点,提出了基于改进平淡粒子滤波的滤波算法。该算法采用权值控制参数决定粒子是否进入平淡卡尔曼滤波器,有效降低了滤波计算量,并和UPF算法精度相当。研究表明,改进平淡粒子滤波算法对系统性能有明显提高,在GPS信号受到遮挡、暂时不可用的情况下,具有较好的抑制误差作用,适合余度微惯性/GPS组合导航系统的应用。     

扩展卡尔曼滤波对时变参数追踪性能的影响研究

扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman filter,EKF)理论由线性卡尔曼滤波理论发展而来.在结构的物理参数未知的情况下,扩展卡尔曼滤波理论将结构的物理参数与其状态向量组成增广状态向量,对增广状态向量进行识别,从而得到修正的结构参数.本文引入扩展卡尔曼滤波理论,对结构参数进行识别.为了验证该方法的有效性,引...     

SPEECH ENHANCEMENT METHOD FOR LPC AUTOREGRESSIVE MODEL AND SYSTEM IMPLEMENTATION OF COMMAND WORD RECOGNITION USED IN NOISY ENVIRONMENT

目前几乎所有的语音识别系统和商品在实际应用中都要求环境比较安静，当背景噪声比较高时，系统的性能就急剧下降，甚至不能使用。本文对语音和噪声的特点进行了分析，提出了基于ＬＰＣ全极点模型的语音增强算法，将其应用于高噪声命令词语音识别中，并进行了系统实现。在不同背景噪声下，采用不同的话筒，分别进行了有关信噪比、基本精度、抗噪能力以及系统对环境改变的适应性等实验。实验结果表明，系统在较高噪声背景下，有很好的识别效果。系统可抗多种噪声，基本可满足军事、交通、商场、工厂等应用领域的需要