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自适应背景对消法在小目标检测中的应用
被引量：
3
1
作者
王刚
付强
《应用光学》
CAS
CSCD
2002年第6期5-7,共3页
在小目标跟踪过程中 ,如何把目标从复杂背景中提取出来是实现跟踪的前题。根据运动背景下运动小目标的特点 ,提出自适应背景对消滤波法。该方法利用图像序列的相关性来检测目标。
关键词
自适应
背景
对消
法
自适应
滤波
小目标检测
相关性
运动目标
图像处理
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职称材料
无需参考信号的单晶炉温度干扰抑制新方法
被引量：
1
2
作者
张新雨
刘丁
+2 位作者
梁军利
汪姣
杨文
《西安理工大学学报》
CAS
北大核心
2014年第4期379-385,共7页
为有效地抑制单晶炉热场温度测量值中的低频干扰,改善热场温度的估计精度,提出了一种无需参考信号的新的自适应对消法。该方法将迭代自适应法引入自适应对消法中,利用迭代自适应法从输入信号中逐个估计低频干扰分量,并且在估计每个干扰...
为有效地抑制单晶炉热场温度测量值中的低频干扰,改善热场温度的估计精度,提出了一种无需参考信号的新的自适应对消法。该方法将迭代自适应法引入自适应对消法中,利用迭代自适应法从输入信号中逐个估计低频干扰分量,并且在估计每个干扰分量的过程中能够减少其它分量的影响,将各个干扰分量消除。仿真和工程实验结果表明,该方法在无需参考信号的条件下,能够准确地估计各个干扰分量,从而有效地抑制单晶炉热场温度测量值中的干扰,优于现有方法,符合单晶炉热场温度控制系统的工艺要求。
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关键词
单晶炉热场温度
低频干扰
干扰抑制
自适应对消法
迭代
自适应
法
下载PDF
职称材料
一种MEMS水听器信号去噪的组合算法研究
被引量：
2
3
作者
梁斌
王鹏
白艳萍
《传感技术学报》
CAS
CSCD
北大核心
2014年第11期1477-1481,共5页
针对MEMS水听器采集的数据"淹没"在强噪声场中的问题,提出采用LMS自适应噪声对消与Fourier变换滤波相结合的组合算法实现MEMS水听器的信噪分离。在信号频率已知的情况下,设计了一种自适应噪声对消和Fourier变换滤波组合算法...
针对MEMS水听器采集的数据"淹没"在强噪声场中的问题,提出采用LMS自适应噪声对消与Fourier变换滤波相结合的组合算法实现MEMS水听器的信噪分离。在信号频率已知的情况下,设计了一种自适应噪声对消和Fourier变换滤波组合算法的滤波器,对提取后的信号与理想信号做性能对比。仿真实验表明:该组合算法在-15 dB的强噪声场中仍有较高的分辨精度和提取效果,对搜寻类似于"黑匣子"等情况比较适宜,并将设计的滤波器用于中北汾机测试实验的信噪分离中,结果验证了该算法具有良好的高效性和实用性。
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关键词
MEMS水听器
信噪分离
LMS
自适应
噪声
对消
法
快速FOURIER变换
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职称材料
基于噪声先验知识的LMS自适应噪声对消法的水声微弱信号提取
被引量：
3
4
作者
梁斌
王鹏
白艳萍
《数学的实践与认识》
CSCD
北大核心
2014年第24期184-190,共7页
讲述了LMS自适应噪声对消法的数学原理,设计了一种基于噪声参考信号的噪声对消原理结构图,并对初步提取的信号做Fourier变换,设计合理的系数阈值经行滤波,Fourier逆变换的信号与理想信号做性能对比.仿真实验表明:基于噪声参考信号的噪...
讲述了LMS自适应噪声对消法的数学原理,设计了一种基于噪声参考信号的噪声对消原理结构图,并对初步提取的信号做Fourier变换,设计合理的系数阈值经行滤波,Fourier逆变换的信号与理想信号做性能对比.仿真实验表明:基于噪声参考信号的噪声对消算法呈现出滤波阶数少,收敛速度快,精度良好,提取信号效果良好等优点.汾河二库湖试测试实验结果也验证了该算法具有良好的高效性和实用性.
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关键词
微弱信号
LMS
自适应
噪声
对消
法
FOURIER变换
性能评价
原文传递
题名
自适应背景对消法在小目标检测中的应用
被引量：
3
1
作者
王刚
付强
机构
中国人民解放军驻
西安应用光学研究所
出处
《应用光学》
CAS
CSCD
2002年第6期5-7,共3页
文摘
在小目标跟踪过程中 ,如何把目标从复杂背景中提取出来是实现跟踪的前题。根据运动背景下运动小目标的特点 ,提出自适应背景对消滤波法。该方法利用图像序列的相关性来检测目标。
关键词
自适应
背景
对消
法
自适应
滤波
小目标检测
相关性
运动目标
图像处理
Keywords
adaptive filtering
small target detection
correlation detection
分类号
TN911.73 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
无需参考信号的单晶炉温度干扰抑制新方法
被引量：
1
2
作者
张新雨
刘丁
梁军利
汪姣
杨文
机构
西安理工大学自动化与信息工程学院
出处
《西安理工大学学报》
CAS
北大核心
2014年第4期379-385,共7页
基金
国家重点基础研究发展计划(973计划)基金资助项目(2014CB360508)
国家自然科学基金资助项目(61075044
+1 种基金
61172123)
教育部博士点基金资助项目(优先发展领域)(20136118130001)
文摘
为有效地抑制单晶炉热场温度测量值中的低频干扰,改善热场温度的估计精度,提出了一种无需参考信号的新的自适应对消法。该方法将迭代自适应法引入自适应对消法中,利用迭代自适应法从输入信号中逐个估计低频干扰分量,并且在估计每个干扰分量的过程中能够减少其它分量的影响,将各个干扰分量消除。仿真和工程实验结果表明,该方法在无需参考信号的条件下,能够准确地估计各个干扰分量,从而有效地抑制单晶炉热场温度测量值中的干扰,优于现有方法,符合单晶炉热场温度控制系统的工艺要求。
关键词
单晶炉热场温度
低频干扰
干扰抑制
自适应对消法
迭代
自适应
法
Keywords
single crystal furnace heat zone temperature
low frequency interference
interferencesuppression
adaptive cancellation
iterative adaptive approach
分类号
TP14 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP274 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
一种MEMS水听器信号去噪的组合算法研究
被引量：
2
3
作者
梁斌
王鹏
白艳萍
机构
中北大学理学院数学系
中北大学微米纳米技术研究中心
出处
《传感技术学报》
CAS
CSCD
北大核心
2014年第11期1477-1481,共5页
基金
国家自然科学基金项目(61275120)
文摘
针对MEMS水听器采集的数据"淹没"在强噪声场中的问题,提出采用LMS自适应噪声对消与Fourier变换滤波相结合的组合算法实现MEMS水听器的信噪分离。在信号频率已知的情况下,设计了一种自适应噪声对消和Fourier变换滤波组合算法的滤波器,对提取后的信号与理想信号做性能对比。仿真实验表明:该组合算法在-15 dB的强噪声场中仍有较高的分辨精度和提取效果,对搜寻类似于"黑匣子"等情况比较适宜,并将设计的滤波器用于中北汾机测试实验的信噪分离中,结果验证了该算法具有良好的高效性和实用性。
关键词
MEMS水听器
信噪分离
LMS
自适应
噪声
对消
法
快速FOURIER变换
Keywords
MEMS hydrophone
signal-noise separation
LMS adaptive noise cancellation
fast Fourier transform
分类号
TP274 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
下载PDF
职称材料
题名
基于噪声先验知识的LMS自适应噪声对消法的水声微弱信号提取
被引量：
3
4
作者
梁斌
王鹏
白艳萍
机构
中北大学理学院
出处
《数学的实践与认识》
CSCD
北大核心
2014年第24期184-190,共7页
基金
2013年国家自然科学研究基金(61275120)
文摘
讲述了LMS自适应噪声对消法的数学原理,设计了一种基于噪声参考信号的噪声对消原理结构图,并对初步提取的信号做Fourier变换,设计合理的系数阈值经行滤波,Fourier逆变换的信号与理想信号做性能对比.仿真实验表明:基于噪声参考信号的噪声对消算法呈现出滤波阶数少,收敛速度快,精度良好,提取信号效果良好等优点.汾河二库湖试测试实验结果也验证了该算法具有良好的高效性和实用性.
关键词
微弱信号
LMS
自适应
噪声
对消
法
FOURIER变换
性能评价
Keywords
weak signal
LMS adaptive noise cancellation
fourier transform
performance evaluation
分类号
TN911.7 [电子电信—通信与信息系统]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
自适应背景对消法在小目标检测中的应用
王刚
付强
《应用光学》
CAS
CSCD
2002
3
下载PDF
职称材料
2
无需参考信号的单晶炉温度干扰抑制新方法
张新雨
刘丁
梁军利
汪姣
杨文
《西安理工大学学报》
CAS
北大核心
2014
1
下载PDF
职称材料
3
一种MEMS水听器信号去噪的组合算法研究
梁斌
王鹏
白艳萍
《传感技术学报》
CAS
CSCD
北大核心
2014
2
下载PDF
职称材料
4
基于噪声先验知识的LMS自适应噪声对消法的水声微弱信号提取
梁斌
王鹏
白艳萍
《数学的实践与认识》
CSCD
北大核心
2014
3
原文传递
已选择
0
条
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