导读:本文包含了滤波处理论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:平滑,噪声,自适应,信号,插值,算法,卡尔。
滤波处理论文文献综述
魏挺[1]（2019）在《基于平滑滤波处理的图像插值通用方法》一文中研究指出针对传统图像内插值无法克服图像中噪声的问题,论文利用平滑滤波处理和金字塔分解相结合的形式,提出了一种通用方法来设计具有任何图像平滑滤波处理的图像插值方法,介绍了均值滤波、中值滤波或概率滤波这叁种滤波法生成插值的原理,不仅适用于内插值的下采样图像,而且还保留了所形成滤波的特性。通过对灰度图像进行插值仿真分析,验证了所提方法与滤波处理相结合的有效性。(本文来源于《舰船电子工程》期刊2019年12期）
解海军,栗升,李静蕊,董毅[2]（2019）在《瞬变电磁资料处理中干扰压制的滤波技术对比分析》一文中研究指出瞬变电磁法对电阻率异常地质体反映灵敏,施工效率高,在煤矿采空区探测中应用较广。但瞬变电磁信号易受电磁干扰影响,导致信噪比降低。信号滤波是电磁干扰压制最有效的方法之一,本文基于VC++编写了滤波程序,通过对比分析叁种信号滤波方法的干扰压制效果和圈定异常位置的钻孔验证,分析出每种滤波手段的特点:抽道平滑滤波能够有效压制幅度较小的随机噪声,有利于层状地层地质解释,但会相对弱化局部异常响应;斜率平滑滤波能够有效压制随机噪声,较好地压制工频噪声,提高横向分辨率,但一定程度上依赖于对参考点的选取;混合小波去噪能够有效压制随机噪声和工频噪声,能够增强异常响应幅度,提高纵横向分辨率,有利于深部地质资料解释,但去噪效果与阈值函数和小波基选择有关。(本文来源于《中国矿业》期刊2019年12期）
雷孟飞,孔超,周俊华[3]（2019）在《自适应卡尔曼滤波在BDS变形监测数据处理中的应用》一文中研究指出针对在变形监测结果中高频噪声、粗差较多,以及普通卡尔曼滤波在模型建立不准确情况下易产生数据发散的问题,提出一种自适应卡尔曼滤波方法:在普通的卡尔曼滤波算法中增加观测噪声方差缩放因子以及参考方差动态计算窗口;并根据前期监测结果中的残差方差动态调整卡尔曼滤波中的测量误差方差阵,达到自适应卡尔曼滤波的效果。实验结果表明,该方法的滤波结果相较普通卡尔曼滤波能够剔除结果中的粗差,并且能够保留被监测物的真实位移,反应速度较普通卡尔曼滤波也有很大提高。(本文来源于《导航定位学报》期刊2019年04期）
龚向伟,贺冉[4]（2019）在《数字滤波技术在随机振动信号处理中的应用》一文中研究指出数字滤波技术在随机振动信号处理中应用十分广泛,不仅能准确分离出大型建筑结构的模态信号分量,还能在宽带信号中准确识别出系统阶次﹒详细介绍了数字处理技术的时域法和频域法识别原理,并结合具体案例,通过采用数字滤波处理技术对实测高层建筑信号进行了滤波,并分离出不同阶次下有效振动信号分量;通过滤波得到实测结构的窄-宽信号,实现了实测高层建筑单一频率分离,提纯了实测结构在自振频率共振处信号﹒研究有利于展开不同阶次信号幅值对比及分析不同阶次在环境激励下对振动响应的贡献﹒(本文来源于《湖南城市学院学报(自然科学版)》期刊2019年06期）
庞晓娇,赵永波,曹成虎,徐保庆,陈胜[5]（2019）在《基于时域自适应FIR滤波的空时处理方法》一文中研究指出传统的后多普勒自适应处理方法,如果仅仅选用一个多普勒通道的输出数据进行空域滤波时,虽然对旁瓣杂波的抑制接近最优,但是对主瓣杂波抑制性能较差。针对以上问题,提出了基于时域自适应有限长单位冲激响应(finite impulse response,FIR)滤波的空时处理方法。该方法先设计一组自适应FIR滤波器,利用这组自适应FIR滤波器对雷达回波数据进行时域FIR滤波,然后分别对同一多普勒通道的输出数据进行空域自适应处理。仿真结果表明,该方法的杂波抑制性能优于1DT方法,而且该方法在天线阵元存在一定的随机幅度和相位误差情况下,杂波抑制性能损失不大。(本文来源于《系统工程与电子技术》期刊2019年12期）
张永举,张伟,张健[6]（2019）在《基于切换滤波信号处理算法的电梯防滑性能型式试验装置》一文中研究指出文章设计了一套基于切换滤波信号处理算法的电梯防滑性能型式试验装置。该装置利用切换滤波策略进行噪声信号处理,具有测量精度高、操作简单、安全系数高等显着优点,能够快速、方便、自动、准确地获得梯级和踏板踏面、梳齿支撑板和楼层板表面防滑性能试样的防滑等级。(本文来源于《电工技术》期刊2019年16期）
李若贤,付宏才,夏敏,甘义权,张晓云[7]（2019）在《基于自适应卡尔曼滤波的电子皮带秤信号处理》一文中研究指出电子皮带秤在复杂的环境中工作时,由于称重传感器的输出信号受到各种噪声的影响,而称重数学模型和电子皮带秤受到的环境噪声模型无法做到精确,提出了采用卡尔曼滤波器、简化Sage-Husa自适应滤波器和改进的Sage-Husa自适应滤波器的数据处理方法。分别介绍了叁种滤波算法,并对称重模型进行Matlab仿真,比较叁种算法对称重信号处理的优劣。表明叁种算法都能有效减少噪声对称重传感器信号的影响,而改进后的Sage-Husa自适应滤波效果最优,它对提高系统的检测精度具有重要作用。(本文来源于《自动化技术与应用》期刊2019年08期）
申英霞,李喜林[8]（2019）在《基于自适应滤波技术的舰船信号处理研究》一文中研究指出为解决传统舰船信号处理技术对信号处理有效性较低的不足,提出基于自适应滤波技术的舰船信号处理研究。基于自适应滤波技术的引入,搭建舰船信号处理接口,完成基于自适应滤波技术舰船信号处理模型的构建。依托信号处理参数的确定,实现对舰船信号的处理,完成了提出的基于自适应滤波技术的舰船信号处理研究。试验数据表明,基于自适应滤波技术的舰船信号处理方式较传统舰船信号处理方法,舰船信号处理有效性提高52.07%,适用于不同环境下的舰船系统通信信号处理。(本文来源于《舰船科学技术》期刊2019年16期）
龙邦媛,吕发金,吕宗伟,李康[9]（2019）在《基于改进导向滤波算法的低剂量CT图像处理》一文中研究指出导向滤波算法是一种有效的基于边保持的平滑滤波算法。然而,由于算法中的正则化系数和细节层增益是固定的,可能会导致边附近出现光晕以及背景中出现大量噪声,降低图像的质量。在本文中,首先给出了一种改进的基于边的权重系数计算方法,它能够较准确地实现边保持,减少光晕现象。其次,提出了基于梯度导向的细节层增益计算方法,可以有效地增强细节并且抑制噪声。实验表明,对于含有大量噪声和小细节的低剂量CT图像,本文方法可以减少噪声和光晕的影响,显着提高图像的对比度,满足临床诊断的需要。(本文来源于《中国中西医结合学会医学影像专业委员会第十七次全国学术大会暨甘肃省中西医结合学会医学影像专业委员会第六届学术年会资料汇编》期刊2019-08-22）
潘家宝,戴吾蛟[10]（2019）在《时空Kalman滤波及其在地面沉降监测数据处理中的应用》一文中研究指出对地面沉降监测数据序列进行滤波与预测是地面沉降数据分析的重要内容,但传统方法是针对单个沉降点进行处理,无法进行区域整体分析,为此将时空Kalman滤波应用于GPS地面沉降数据处理,并根据GPS地面沉降监测数据特点,重点探讨了地面沉降时空Kalman滤波的空间场确定方法以及迭代滤波算法。模拟实验及天津CORS站沉降数据分析结果表明,时空Kalman滤波比单点Kalman滤波精度更高,且更稳健,同时由于其可以同时在时间域和空间域进行滤波与预测,因而实现了地面沉降数据的整体分析。(本文来源于《工程勘察》期刊2019年08期）
滤波处理论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
瞬变电磁法对电阻率异常地质体反映灵敏,施工效率高,在煤矿采空区探测中应用较广。但瞬变电磁信号易受电磁干扰影响,导致信噪比降低。信号滤波是电磁干扰压制最有效的方法之一,本文基于VC++编写了滤波程序,通过对比分析叁种信号滤波方法的干扰压制效果和圈定异常位置的钻孔验证,分析出每种滤波手段的特点:抽道平滑滤波能够有效压制幅度较小的随机噪声,有利于层状地层地质解释,但会相对弱化局部异常响应;斜率平滑滤波能够有效压制随机噪声,较好地压制工频噪声,提高横向分辨率,但一定程度上依赖于对参考点的选取;混合小波去噪能够有效压制随机噪声和工频噪声,能够增强异常响应幅度,提高纵横向分辨率,有利于深部地质资料解释,但去噪效果与阈值函数和小波基选择有关。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
滤波处理论文参考文献
[1].魏挺.基于平滑滤波处理的图像插值通用方法[J].舰船电子工程.2019
[2].解海军,栗升,李静蕊,董毅.瞬变电磁资料处理中干扰压制的滤波技术对比分析[J].中国矿业.2019
[3].雷孟飞,孔超,周俊华.自适应卡尔曼滤波在BDS变形监测数据处理中的应用[J].导航定位学报.2019
[4].龚向伟,贺冉.数字滤波技术在随机振动信号处理中的应用[J].湖南城市学院学报(自然科学版).2019
[5].庞晓娇,赵永波,曹成虎,徐保庆,陈胜.基于时域自适应FIR滤波的空时处理方法[J].系统工程与电子技术.2019
[6].张永举,张伟,张健.基于切换滤波信号处理算法的电梯防滑性能型式试验装置[J].电工技术.2019
[7].李若贤,付宏才,夏敏,甘义权,张晓云.基于自适应卡尔曼滤波的电子皮带秤信号处理[J].自动化技术与应用.2019
[8].申英霞,李喜林.基于自适应滤波技术的舰船信号处理研究[J].舰船科学技术.2019
[9].龙邦媛,吕发金,吕宗伟,李康.基于改进导向滤波算法的低剂量CT图像处理[C].中国中西医结合学会医学影像专业委员会第十七次全国学术大会暨甘肃省中西医结合学会医学影像专业委员会第六届学术年会资料汇编.2019
[10].潘家宝,戴吾蛟.时空Kalman滤波及其在地面沉降监测数据处理中的应用[J].工程勘察.2019
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