Wiener滤波器在小波变换域的应用

对于任意信号,在MSE意义上最优的信号估计是Wiener滤波器。小波变换在时域和频域上同时具有局部化特征,在信号处理中得到了广泛应用。论证了小波域上Wiener滤波器的设计,提出了应用的方法。     

有源带通滤波器的设计、调试与应用

所述的有源带通滤波器是采用现代网络理论，通过查图表反复计算数值调试并利用多项式综合滤波器的设计理论得到的设计结果，从频率响应特性曲线和电路结构可见，它完全满足了设计时所提供的各项技术指标的要求。文中详细地讨论了由单元电路到全极点多反馈滤波网络电路设计时的理论根据，各支路参数实际的计算和调试方法。这种电路结构简单合理，调试和维修十分方便，代替了无源滤波器中的大型电感和电容，有利于设备小型化。     

数字地震监测技术开发与应用论文(二)一种滤除零点漂移的高通数字滤波器

总结引起零点漂移的原因，给出了一种可以有效抑制零点漂移的滤波器的指标和特性，使用该滤波器后，TDE—324C地震数据采集器的动态范围得到了有效的改善。     

航空重力测量中低通滤波器参数的优选

从含有大量噪声的航空重力仪测量值中提取重力场信息,最常用的方法是使用低通滤波器.欲获得性能优良的滤波器,必须合理地选择滤波器的设计参数.文中利用一组实测GPS数据,讨论了滤波器长度、截止频率、权函数等参数对滤波效果的影响,给出了航空重力测量应用中滤波器参数的若干选择原则.     

不受刀刃边缘倾角约束的遥感影像点扩散函数稳健计算方法

采用传统刀刃法提取PSF时,只有在刀刃边缘近似平行或垂直于采样方向情况下才能得到好的效果,这样限制了刀刃法提取PSF进行图像恢复的广泛应用。本文提出了一种稳健的基于倾斜刀刃的图像的PSF计算模型,不仅在提取理想刀刃状况下(与采样方向近似垂直或平行)与传统方法等价,而且对倾斜刀刃提取PSF进行图像恢复也能得到理想效果,所恢复的图像在峰值信噪比(PSNR),均方差测度(MSE)和信噪比(SNR)等方面,都要优于传统方法,利用任意倾角的刀刃边缘提取的PSF都可以基本达到理想刀刃所提取的PSF的效果,因而提高了刀刃法提取PSF进行图像恢复的鲁棒性和通用性。本文分别从理论和实践上论证了模型的有效性,并采用模拟实验数据和ADS40航空影像数据验证了方法的正确性。     

Application of unscented Kalman filter in satellite orbit simulation

IntroductionAs is well known,the Kal manfilter(KF) is al-ways usedto deal withthe system whose dynam-ics and observation models are linear , and theextended Kal manfilter(EKF) is the most widelyused esti mator for nonlinear systems . In theEKFthe kal man …     

原子钟模型和频率稳定度分析方法

首先给出典型的原子钟时差观测量模型,包括确定性部分（时差、频差、线性频漂和周期性波动项）、随机性部分（即原子钟噪声）和观测噪声;分析了各分量对应的Allan偏差的表达式。针对部分文献对Kalman滤波器估计原子钟状态原理描述不清晰的问题,描述了原子钟随机微分方程模型和各物理量的含义,从最优估计和低通滤波器两个角度阐述其原理。针对观测噪声过大、存在周期性波动等原因造成无法准确估计原子钟噪声强度的情况,提出了综合Kalman滤波器状态估计结果和Allan偏差图,估计原子钟噪声和观测噪声强度的方法;提出了3种不同的估计线性频漂幅度的方法,并通过实测数据相互验证;针对周期性波动在时差中不明显的问题,结合原子钟随机微分方程模型,提出了综合Kalman滤波器状态估计的结果和对数Allan偏差图估计周期性波动周期和幅度的方法。对两台国产氢钟的实测数据进行了验证,证明该方法物理原理清晰,操作简便易行,具有实用性。通过该方法可以外推得到所有平滑时间的Allan偏差估计值。     

地动噪声RMS值计算方法的适用性及误差概率分析

对比两种计算RMS值的方法,结合误差概率统计给出结果的误差概率分布。在使用有限脉冲响应（FIR）带通滤波器进行滤波并计算RMS值的过程中,滤波器窗口函数和阶数是影响计算结果误差的主要因素,其中阶数的作用更大。通过计算功率谱密度（PSD）反算RMS值的误差主要受pwelch函数的窗口函数类型、窗口长度及重叠率等参数影响,其中窗口长度作用更大。从同等误差水平的概率分布看,在合理设置参数的前提下,使用PSD反算RMS值的方法更优。     

一种改进均值的自适应中值滤波算法

针对自适应中值滤波算法在滤除高浓度椒盐噪声和保留图像边缘细节中的不足,提出了一种改进均值的自适应中值滤波(IMAMF)算法。该算法采用扩充图像边界的方式,使得原图像的边界点能在自适应的滤波窗口下参与噪声检测和滤波处理,并在检测噪声和信号时,增加了噪声阈值判定,将存在噪声的像素点用修正后的均值滤波器值输出,信号点则用原始灰度值输出。为了验证算法的可行性,采用了5种不同的算法进行仿真对比分析,并从主观角度和客观指标上进行效果评价。试验结果表明:该算法能有效滤除浓度为10%～90%范围内的椒盐噪声,且图像细节和边缘信息得到了更好的保留,滤波性能明显优于其他算法。