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脉冲噪声下跳频信号时频图修正贾伟【摘要】为了在α稳定分布噪声的环境下获得清晰的跳频信号时频图,提出一种基于分数低阶SP-WVD(Smoothed Pseudo Wigner-Vile Distribution)与形态学滤波相结合的跳频信号时频图修正算法.首先,根据接收到的多跳频信号建立跳频信号的模型和α稳定分布噪声模型;然后,采用低阶SP-WVD变换抑制时频图中脉冲噪声;最后,根据形态学滤波处理方法对残留噪声进一步抑制进而得到清晰时频图.理论分析和仿真结果表明,所提算法在广义信噪比为-5 dB时仍可以得到清晰可靠的跳频信号时频图,并且基于时频图的参数估计性能优良.【期刊名称】《电讯技术》【年(卷),期】2018(058)008【总页数】6页(P923-928)【关键词】跳频信号;α稳定分布;分数低阶平滑伪WVD;形态学滤波;参数估计【作者】贾伟【作者单位】内江师范学院计算机科学学院,四川内江641002【正文语种】中文【中图分类】TN911.71 引言跳频通信作为扩频通信的主要类型之一，是指通信双方或多方在相同的同步算法和伪随机跳频图案算法的控制下，射频频率在约定的频率集内以离散频率的形式伪随机且同步跳变的通信。
跳频通信具有保密性好、抗干扰能力强、截获概率低、组网能力强等特点，在军事和民用通信中都得到了广泛的应用[1-2]。
目前对跳频通信信号的研究与分析大都是高斯模型，但是在实际的复杂电磁环境下存在着非高斯噪声，如水声杂波、雷达杂波、雷暴噪声以及低频空气噪声，这些噪声具有一定的脉冲特性。
这种情况下传统的时频分析法性能严重下降，甚至在低信噪比下算法完全失效。
针对这类噪声，目前国内外学者将其看做α稳定分布噪声进行处理。
针对跳频信号中这类噪声的抑制，目前所提算法涉及较少。
文献[3-4]提出一种基于分数低阶统计量的算法，在高信噪比的情况下噪声抑制效果较好，但是随着信噪比的下降算法性能严重下降。
文献[5]将稳健理论用于α稳定分布噪声的抑制中，思路新颖且取得了较好的效果。
imu二阶低通滤波
IMU（惯性测量单元）的二阶低通滤波是一种用于平滑原始传感器数据的方法，以减少高频噪声和震荡。
低通滤波器允许通过低频信号，并阻止高频信号的传递。
二阶低通滤波器通常由一个二阶巴特沃斯滤波器组成，其传递函数为：
H(s)=1/((s/w_c)^2+(2ξs/w_c)+1)
其中，
-s是复变量，
-w_c是截止频率，
-ξ是阻尼比。
这个滤波器有助于去除高频噪声，保留低频信号，以提高传感器测量的精度和稳定性。
截止频率w_c决定了滤波器开始起作用的频率，而阻尼比ξ决定了滤波器的响应速度。
在IMU中，二阶低通滤波通常应用于陀螺仪和加速度计的原始测量数据。
通过调整滤波器的参数，可以平衡去除噪声和保留信号动态的需求。
这有助于提高IMU在动态环境下的稳定性和精确性。
基于 EMD 的振动信号去噪方法研究马宏伟;张大伟;曹现刚;董明;李从会【摘要】The vibration signal of heavy-loaded coal mine machinery often has the nonlinear and non-stationary characteristics.It contains much information about the running status of equipment mixed with large amount of ambient noises,so the conventional spectrum analysis can't be applied directly.According to the characteristics of vibration signals in coal mine machinery,a de-noising method was proposed based on the empirical mode decomposition (EMD),which has the advantages in dealing with nonlinear and non-stationary signals.In the method,the mechanical vibration signal was decomposed by EMD,to obtain the intrinsic mode functions (IMFs).The correlation coefficient between each IMF and the original signal was calculated and sorted from smallest to largest.Then,the maximum difference between two adjacent correlation coefficients was searched to get the sensitive IMF for signal reconstruction.The filtering of the non-stationary signal was thus realized,which offers a good theoretical foundation for the fault diagnosis of mechanical equipments.Through the experimental data analysis,the effectiveness and feasibility of the EMD method for vibration signal de-noising were verified.%煤矿机械在重载情况下运行，其振动信号往往具有非线性、不平稳等特性，其不仅带有大量设备运动状态的信息，同时也夹杂着大量的环境噪声，无法直接对其进行分析。
光纤陀螺信号降噪的无监督自适应滤波方法光纤陀螺信号降噪是提高光纤陀螺仪性能的重要问题之一、由于光纤陀螺信号是通过采集光强数据得到的，它受到各种噪声干扰的影响，如光源噪声、检测器噪声以及环境振动等。
这些噪声会对陀螺仪输出的精度和稳定性造成不利影响，因此需要采用降噪方法对信号进行处理。
对于光纤陀螺信号的降噪，常用的方法是滤波。
一般来说，滤波方法可以分为两类：有监督滤波和无监督滤波。
有监督滤波需要先提供已知的噪声模型或噪声测量值作为输入，然后通过模型或测量数据对信号进行滤波。
然而，在实际应用中，我们常常无法获得准确的噪声模型或测量数据。
而无监督滤波方法则不依赖已知的噪声模型或测量数据，而是通过对信号的统计特性进行估计和分析，从而实现信号的降噪。
一种常用的无监督自适应滤波方法是基于小波变换的降噪方法。
小波变换是一种时频分析方法，它具有良好的局域特性和多分辨率分析能力，适用于非平稳信号的处理。
在小波域中，信号分解成不同尺度的频带，并且可以对每个频带的系数进行调整和滤波。
因此，小波变换在信号降噪中具有较好的效果。
具体而言，基于小波变换的降噪方法的步骤如下：1.将光纤陀螺信号进行小波分解，得到信号的小波系数。
2.对小波系数进行阈值去噪。
阈值去噪是指对小波系数进行幅值的判断和处理。
可以使用硬阈值或软阈值来进行去噪。
硬阈值将小于给定阈值的系数置零，而软阈值将小于阈值的系数缩小到一个较小的值。
通过调整阈值的大小，可以控制信号的平滑程度和噪声的去除效果。
3.对去噪后的小波系数进行小波逆变换，得到降噪后的光纤陀螺信号。
需要注意的是，在选择小波基函数和确定阈值时需要考虑到信号的特性和噪声的统计特性。
不同的小波基函数对信号的处理效果不同，而适当选择阈值可以使得信号在去噪后尽可能保留原始信号的特征信息。
除了基于小波变换的降噪方法，还可以采用其他无监督自适应滤波方法，如自适应滤波器和自适应滤波算法等。
这些方法的原理类似，都是通过对信号的统计特性进行估计和分析，从而实现信号的降噪。
imu 自适应卡尔曼滤波IMU（惯性测量单元）自适应卡尔曼滤波引言：IMU（Inertial Measurement Unit）是一种常用的传感器组合，可以测量物体的加速度和角速度。
然而，IMU的测量结果往往受到噪声和偏差的影响，导致测量值的不准确。
为了提高IMU的测量精度，我们可以利用卡尔曼滤波算法进行数据处理和估计。
本文将介绍IMU自适应卡尔曼滤波的原理及应用。
一、IMU的工作原理IMU通常由加速度计和陀螺仪组成。
加速度计用于测量物体的加速度，陀螺仪用于测量物体的角速度。
通过对加速度和角速度的测量，可以推导出物体的运动状态，如位置、速度和方向等。
然而，由于传感器本身的噪声和系统误差，IMU的测量结果常常存在误差。
加速度计容易受到振动和重力影响，导致测量值产生偏差；陀螺仪则容易受到温度变化和零位漂移等因素的干扰，导致角速度测量的误差。
为了减小这些误差，需要采用合适的滤波算法对IMU 的原始数据进行处理。
二、卡尔曼滤波算法卡尔曼滤波是一种递归滤波算法，能够根据系统模型和测量数据来估计系统的状态。
在IMU中，卡尔曼滤波可以用于估计物体的位置、速度和方向等状态。
卡尔曼滤波的基本思想是通过对系统模型和测量数据的加权处理，融合先验信息和观测信息，得到对系统状态的最优估计。
它通过动态调整权重来自适应地对测量数据进行滤波，从而提高估计的准确性。
三、IMU自适应卡尔曼滤波IMU自适应卡尔曼滤波是一种基于卡尔曼滤波算法的增强方法，能够根据IMU的工作状态动态调整滤波参数，提高滤波效果。
在IMU自适应卡尔曼滤波中，首先需要建立IMU的状态空间模型，包括物体的位置、速度和方向等状态变量，以及加速度和角速度的测量模型。
然后，根据IMU的工作状态，调整卡尔曼滤波的参数，如系统噪声、测量噪声和初始状态等。
通过不断迭代更新，可以得到对IMU状态的最优估计。
IMU自适应卡尔曼滤波的关键是选择合适的状态变量和观测模型，并根据实际需求进行参数调整。
基于dq变换和数学形态滤波的电压暂降检测方法李双科;吴记群【摘要】The dq transform method was commonly used for detecting voltage sag in current, but its accuracy and real-time was impacted by negative sequence component and low-pass filter. This paper presents an improved detection method. Firstly,by means of solving the linear equations that are gained by differentiating the sampled three-phase grid voltage, it is able to separate negative sequence component from grid voltage, and then positive sequence component was transformed by dq transform to eliminate interference of negative sequence component. Combining with morphological filter theory , a morphological filter was designed to remove other interference, and reduce the system delay. Theoretical analysis and expreimental results prove its feasibility.%dq变换法是目前常用的电压暂降检测方法,但是在三相不对称情况下,其检测精度和实时性易受到负序分量和常用低通滤波器的影响.在常用dq变换法的基础上提出一种改进的检测方法,首先通过构造线性方程组实现不对称电网电压中的正、负序分量分离,再对正序分量进行dq变换,消除负序分量的干扰,结合形态滤波原理,设计了形态滤波器替代常用低通滤波器滤除其他频次干扰,减少系统延时.理论分析和仿真实验都验证了该方法的可行性.【期刊名称】《工业仪表与自动化装置》【年(卷),期】2012(000)001【总页数】4页(P22-25)【关键词】电压暂降;dq变换;正负序分离;形态滤波器【作者】李双科;吴记群【作者单位】兰州工业高等专科学校电气工程系,兰州730050;兰州工业高等专科学校电子信息工程系,兰州730050【正文语种】中文【中图分类】TM7610 引言电压暂降和瞬时供电中断已被认为是影响诸多用电设备正常运行的最严重的动态电能质量问题［1］。
imu滤波算法
IMU滤波算法主要是用于惯性测量单元（IMU）的数据处理中，以提高数据的精度和减少噪声。
以下是一些常用的IMU
滤波算法：
1. 卡尔曼滤波算法（Kalman filter）：将IMU测量值和模型预
测值结合起来，通过状态估计优化系统状态，达到滤波的效果。
可以有效地抑制高频噪声和系统误差。
2. 粒子滤波算法（Particle filter）：通过随机粒子的运动和测
量值来估计系统的状态，能够在非线性、非高斯分布的情况下进行滤波，具有较好的适应性。
3. 扩展卡尔曼滤波算法（Extended Kalman filter）：对非线性
系统进行线性化，采用卡尔曼滤波的方法进行状态估计，可以有效地滤除噪声和误差。
4. 自适应滤波算法（Adaptive filter）：根据系统的动态特性和
噪声特点，自适应地调整滤波参数，以达到最优的滤波效果。
5. 中值滤波算法（Median filter）：通过取中间值的方法去除
噪声，可以有效地处理异常值和突发干扰。
以上是一些常用的IMU滤波算法，根据具体应用场景和需求
选择适合的算法可以提高数据处理的效率和准确度。
互补滤波算法详解一、互补滤波算法原理互补滤波算法的原理基于两个传感器的数据互补性。
一般情况下，传感器的数据存在噪声和漂移问题，单独使用其中一个传感器的数据可能会有较大的误差。
而互补滤波算法通过将两个传感器的数据进行加权平均，使得误差相对减小，得到更准确的结果。
互补滤波算法的核心思想是将高频分量交由一个传感器负责测量，而低频分量则由另一个传感器负责测量。
因为传感器的测量误差主要分布在高频分量上，而低频分量则较为稳定。
通过加权平均的方式，使得两个传感器的数据共同作用，得到更准确的结果。
具体而言，设两个传感器测量的数据分别为A和B，互补滤波算法的处理流程如下：1. 对传感器A的测量数据进行低通滤波处理，得到低频分量A_low。
2. 对传感器B的测量数据进行高通滤波处理，得到高频分量B_high。
3. 通过加权平均的方式，将低频分量A_low和高频分量B_high相加，得到最终的融合结果。
二、互补滤波算法应用1.使用加速度计测量物体的倾斜角度，得到低频分量。
2.使用陀螺仪测量物体的角速度，得到高频分量。
3.将低频分量和高频分量进行加权平均，得到物体的姿态角度。
在导航系统中，互补滤波算法可以通过结合加速度计和磁力计的测量结果，实现对物体位置和运动状态的估计。
加速度计负责测量物体的线性加速度信息，而磁力计则负责测量物体的方向信息。
三、互补滤波算法实现方式1.硬件实现：互补滤波算法可以在嵌入式系统中通过编程来实现。
需要使用传感器的测量数据，并进行滤波和加权平均操作。
通过输出结果，可以实现对物体的姿态估计和导航系统。
2.软件实现：互补滤波算法也可以在计算机软件中通过编程来实现。
可以通过调用传感器的API接口获取传感器数据，然后使用滤波和加权平均的操作，得到最终的融合结果。
在实际应用中，还可以对互补滤波算法进行改进和扩展。
比如，可以将更多的传感器数据进行融合，提高估计结果的准确性。
同时，也可以通过参数调整和优化算法的权重，使得互补滤波算法更适应具体的应用场景。
