设计了高速伸缩臂叉车静液压传动行走电控系统。采用PID控制器控制车辆行走速度,利用自适应滤波原理,设计了自适应预测滤波器,预测车辆目标工作状态下的系统压力差。实现了发动机与变量泵的复合控制,提高了车辆的控制特性,优化了发动机的工况。

大扭矩机器人悬臂产生的信号量较大,运用大数据分析技术能够对海量信号进行精准分析,以期解决悬臂关节震颤控制成功率较低的问题。为此,构建大扭矩机器人悬臂关节运动学模型,获取悬臂关节运动学分析结果;使用自适应滤波器获取机器人工作信号,应用数据挖掘技术获取机器人悬臂关节震颤特征;最后,使用线性傅里叶拟合方法优化机器人悬臂关节震颤控制算法,以实现机器人悬臂关节震颤控制。构建应用测试环节,测试结果表明:基于大数据分析的震颤控制技术抑制振动成功率较高,可有效地解决悬臂关节震颤问题。

针对医学B超图像的噪声特点,将采集到的医学B超图像输入计算机,然后用Matlab语言编制中值滤波、自适应滤波和小波阈值降噪程序,分别对同一图像运用3种方法降噪,并比较结果,得出其图像质量都有所改善,且自适应滤波和小波阈值降噪方法处理的效果更好,尤其是小波方法更优越一点.

漩涡频率检测是涡街流量计的关键技术之一。正比于流量的涡街频率信号变化范围较宽，对不同的测量介质和测量管道各不相同，在实际应用中并且混杂有各种干扰，因此，设法提高涡街频率的测量精度是一项非常困难但必要的工作。通过研究传统涡街频率检测电路，分析涡街频率信号的特点，在比较各种滤波方法和频率测量方法的基础上，提出通过自适应高阶低通滤波电路来削弱干扰信号，并采用自适应扩展周期方法来测量频率。该方法简单可行，仿真与实验结果表明，改进电路能有效削弱涡街流量信号的干扰，提高漩涡频率测量精度。

由于地震信号采集环境和采集仪器存在干扰,采集到的地震波形中通常包含很多噪声信号,严重影响了地震信号的应用。模态单元滤波（Mode Cell Filter：MCF）无需先验基函数,是一种自适应的消噪算法。将MCF引入到地震信号消噪中,提出了一种基于MCF的汽车干扰消除算法,并设计对仿真信号和实际信号的消噪试验。仿真试验中,MCF消噪性能优于最优小波基算法,而在实际信号消噪中,MCF算法性能优于IIR数字滤波器,与改进最优小波基方法相当。

人类的肌肉电信号是一种相当复杂的微弱信号,根据肌肉电信号的特点,采用虚拟仪器设计开发了一套肌肉电信号的采集和处理系统,该系统采用自适应滤波器,基于LABVIEW和MATLAB编程完成.通过这一系统可以对肌肉电信号进行时域分析、频域分析和采集数据的管理.实验证明,该系统具有自动化程度高,测试灵活,信号采集准确可靠,数据处理能力强等特点.

为了有效地消除流体压力信号中的噪声,提出了一种基于小波变换的自适应滤波算法,该算法针对信号和噪声经小波变换后在不同尺度上的特征不同,先对信号进行小波多尺度分解,然后对各尺度分解的信号分别选用不同的滤波参数,进行自适应滤波处理,并用该方法对液压系统运行中采集的压力信号进行降噪处理。试验结果表明,该方法比普通的自适应滤波方法能更有效地消除流体压力信号中的噪声。

针对陀螺稳定平台的漂移问题,建立了陀螺稳定跟踪装置在不同工作模式下陀螺漂移的数学模型,指出稳定模式下包含常值漂移和相关漂移的陀螺低频噪声是影响稳定精度的主要原因。提出一种自适应实时估计算法,采用卡尔曼滤波框架和滤波器收敛判据,结合Sage-Husa滤波和加权Sage-Husa滤波算法,利用跟踪器跟踪静止目标时输出的脱靶量信号对陀螺常值漂移和相关漂移进行估计。实验结果表明：该算法能够在系统模型和噪声特性均不准确的情况下使用,收敛时间小于3s,估计均方差小于0.02（°）/s,具有良好的鲁棒性和自适应能力。

分析了混凝土泵工作原理和混凝土泵主缸压力特性。基于自适应滤波基本原理对混凝土泵压力测量信号进行滤波。滤波结果表明，采用自适应滤波可以有效去除混凝土泵主缸压力测量信号中噪声。

本文介绍了大型船舶液压平台的数据采集和控制系统构成针对其恶劣工作环境采取两种数字滤波方法进行抗干扰以保证采集数据的可靠性和稳定性.本文详细讨论数据采集的两种数字滤波算法即平均值滤波和自适应滤波经过试验得到了良好的效果.