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DynamicPowerQualityTestingTechnology
- 本文首先介绍了有源电力滤波器的基本结构和工作原理，并对一些常规的谐波电流检测方法的优缺点进行了比较。其次，针对传统的谐波电流检测方法的缺陷，提出将神经网络与基于噪声抵消原理的自适应谐波检测相结合，利用径向基函数运算量小、收敛快、无局部极小值等优点，构造了一种基于径向基函数神经网络的谐波电流检测方法，仿真结果表明该检测方法具有很好的动态响应及畸变电流检测精度。最后，设计了一套实验系统，对本文所采用的系统方案进行了实验验证。仿真表明，本文所采用的有源电力滤波器检测系统方案切实可行，能够较好地实现动态
自适应加权中值滤波算法
- 提出了一种基于相似度函数的自适应加权中值滤波算法。该方法首先通过噪声检测确定图像中的噪声点,然后 根据窗口内噪声点的个数自适应地调整滤波窗口的尺寸,并根据相似度大小,巧妙地将滤波窗口内各个像素点自适应分 组并赋予相应的权重,最后对检测出的噪声点进行加权中值滤波。计算机模拟实验结果表明:该算法既能有效地滤除噪 声,又能较好地保护图像细节,比标准中值滤波具有更优良的滤波性能。-A similarity function based on adaptive weighted medi
Adaptive_blind_watermark_algorithm
- 一种嵌入可读水印的自适应盲水印算法， 本文提出了一种基于DWT的嵌入可读水印的自适应盲水印算法,通过分析图像经离散小波变换后细 节子带系数的特性,把细节子带系数的均值和方差作为水印信息的一部分来自适应地修改图像小波分解后某些细节 子带的系数值,在满足水印不可感知性的条件下自适应地嵌入水印信息,实现了水印不可感知性和鲁棒性之间的折 衷. 同时,水印的提取无须求助于原图像,很好的实现了水印的盲检测. 这里的水印是一幅有实际意义的二值图像. 实 验结果和攻击测试表明,本文提出的算
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- 研究自适应抵消技术的论文，文章很详细的分析并对比了各种自适应噪声抵消技术，且有仿真结果-Adaptive offset technology research papers, articles, very detailed analysis and comparison of various adaptive noise cancellation technology, and simulation results are
advanced_signal_processing
- 现代数字喜好处理的MATLAB程序代码，包含随机过程分析，各种功率谱估计（欧拉方程法、协方差算法、burg算法、修正协方差算法、等等），维纳滤波器的设计、自适应滤波器的设计。 note：里面包含一些很实际的算法设计，比如说：没有发送序列的自适应噪声抵消技术，etc .还包含了详细的设计报告！-Preferences of modern digital processing MATLAB code, including the random process analysis, a variety
ADPF
- 基于统计决策规则提出自适应采样数粒子滤波算法, 在定义综合性能风险函数的基础, 推导出粒子数与滤波误差方差之间的关系式, 使得在跟踪过程中, 可以根据目标的机动情况在线调节粒子数, 以使跟踪性能 达到最优。在Matlab仿真平台下进行了闪烁噪声下的机动目标跟踪实验, 结果表明, 自适应采样数粒子滤波算法是一种有效的机动目标跟踪方法, 跟踪性能较基本粒子滤波算法提高了3.17倍。-Based on statistical decision rules of the number of adap
Designandrealizationofadaptivenoisecancellerbasedo
- 阐述了自适应噪声抵消(ANC)技术的基本原理,基于自适应滤波器的原理,设计了自适应噪声抵消器 在对自适应滤波器相关理论研究的基础上,重点研究了自适应噪声抵消器的核心———LMS自适应滤波算法。在MATLAB中的Simulink下,建立了自适应噪声抵消器的模型,并通过设置不同的参数进行仿真,结果表明系统能够有效地从噪声中恢复出原始信号。最后对系统进行了性能分析,给出了自适应噪声抵消系统在实际应用中选取参考信号的要求 -This paper elaborated the basic theory
grdx
- 本文提出了数字与模拟 相结合的自适应对消方案。通过对发射天线耦合过来的参考信号进行采样，转 换为数字信号后输入信号处理器中经调幅调相处理，再经过DAC转换并放大 后和接收机接收干扰信号相抵消，抵消残留信号再采样转换为数字信号后输入 到信号处理器中调整调幅调相的权值，重复上述过程，形成模拟和数字相结合 的自适应干扰抵消，最终使干扰噪声得到了衰减。 -This paper presents a combination of digital and analog adaptiv
impulse-noise-suppression
- 一种自适应的脉冲噪声抑制方法，并和经典的方法做了比较-An adaptive impulse noise suppression, and the classic way to do comparison
non-Gaussian-interference-and-noise
- 鲁棒自适应波束形成技术，一般采用的加性高斯白噪声，此文采用混合高斯噪声模型，具有很好的代表性，是一个很好的外文文献-An adaptive spatial diversity receiver for non-Gaussian interference and noise
adpative-with-non-Gaussian
- 鲁棒自适应波束形成技术，一般采用的加性高斯白噪声，此文采用混合高斯噪声模型，具有很好的代表性，是一个很好的外文文献-An adaptive spatial diversity receiver for non-Gaussian interference and noise
NMR-data-processing-water-detector
- 核磁共振（NMR）技术探测地下水是目前唯一的直接找水的地球物理方法。与传统的地球物理方法相比具有高分辨力，高效率，信息量丰富和解唯一性等优点。利用核磁共振地下水探测系统可以高效率地进行区域水文地质调查，确定找水远景区，圈定地下水在三维空间内的分布，进而可靠地选定水井位置等。但是由于水中氢核产生的核磁共振信号的幅度小（纳伏级），要求探测系统的灵敏度高，将引入大量的自然和人为噪声，导致采集信号的信噪比低，解释结果不清楚。 本文用LMS自适应算法提高MRS信号的信噪比，用Hilbert变换提取MR
ade_flipud
- 自适应均衡器的仿真程序：基于抽头系数，遗忘因子，噪声方差，初始化的延迟信号设计输入信号，利用LMS 算法建立自适应均衡器滤波信号。-Adaptive equalizer simulation program: based tap coefficients, forgetting factor, noise variance, the initialization of the input signal delayed signal design, the use of the LMS algor
noise_FPGA_FIR
- 该文章主要介绍自适应噪声对消滤波器的仿真机FPGA实现-The article mainly introduces the adaptive noise cancellation filter simulator FPGA implementation
VMD-Parameter-Estimation
- 变分模态分解在信号分解精度和噪声鲁棒性方面具有明显优势，但需预先确定模态数K，而目前K 只能靠先验知识进行预估，如果预估的K 与实际信号存在差异，会导致分解误差较大。针对以上问题，利用EMD 不需预先设定模态数的自适应分解特点，通过对EMD 分解结果的分析，进行VMD 分解模态数的估计，并通过仿真信号分析及滚动轴承故障信息提取-Variational modal decomposition has obvious advantages in signal decomposition accura
mieka
- 高斯白噪声的生成程序，计算多重分形非趋势波动分析matlab程序,一些自适应信号处理的算法。- Gaussian white noise generator, Calculation multifractal detrended fluctuation analysis matlab program, Some adaptive signal processing algorithms.
signal_sin
- 掺杂噪声的超声信号通过自适应滤波器，在matlab上的实现，通过f函数功能(Ultrasonic signals doped with noise via adaptive filter)
adaptive filter
- 介绍了噪声抵消的原理和从强噪声背景中自适应滤波提取有用信号的方法，并对最小均 方 (LMS, Least Mean Squares) 、归一化 LMS(NLMS, Normalized Least Mean Squares) 和递推最小二乘 (RLS, Recursive Least Squares) 三种基本自适应算法进行了对比研究。计算机模拟仿真结果表明，这 几种算法都能通过有效抑制各种干扰来提高强噪声背景中的信号检测特性。相比之下， RLS 算法 具有良好的收敛性
基于 HHT 的船体结构应力监测数据 特征分析和去噪方法
- ［目的］为了去除船体结构应力监测数据中的噪声信号，获得有效的数据信息，以便为后续数据挖掘提 供支撑，［方法］首先，采用 HHT 方法中的经验模态分解（EMD）算法对数据进行成分分析，得到固有模态函数 （IMF）和余项。然后，通过 Hilbert变换得到 Hilbert谱，证明应力监测数据的非平稳特性。最后，以信噪比（SNR） 和均方根误差（RMSE）为例，结合自适应去噪和小波阈值去噪两种方法对应力监测数据进行去噪效果比较。 ［结果］结果表明，基于 HHT方法的自适应去噪和小波去噪都具有一定