为了能够在大型减震阻尼器性能测试试验中更好反馈试验台的重载液压缸动态位移变化信息,从而真实模拟大型减震阻尼器所需振动激励信号,进而获得更好的特性参数,对比传统变步长LMS算法,根据试验台重载液压缸实际振动的加载工况,在预期参考信号不可知的情况下,通过小波变换对原始信号进行拟合,并使用MATLAB建立误差与步长之间的非线性函数表达式,提出一种基于小波变换的LMS自适应滤波器,最后通过LabVIEW编写了测控程序进行了试验。试验结果表明,相较于传统变步长LMS算法,基于小波变换的自适应滤波器收敛速度更快、稳态误差更小且跟踪能力更强,在实际应用中,相较于其他类型滤波器具有更好的滤波效果。

研究一种在主动式动力吸振器的基础上发展起来的主动式惯性作动器，它具有简化设计的优点，文中将自适应优化设计方法用于主动式惯性作动器，克服传统设计方法的若干缺陷，研究结果表明，采用本文方法设计的这种这动器在许多方面有其特点与优点，尤其是对各种类型的外扰，外扰的频带以及作动器内不同的对中弹簧刚度等都有较强的适应能力，达到有效减振的效果。

超声检测中,特定的缺陷回波信号一般都有一定的相关性,因而可利用自适应噪声抵消来增强缺陷回波信号.针对最小均方(LMS)算法自适应噪声抵消的缺点,提出了基于小波变换的自适应噪声抵消方法,通过Matlab软件将该算法应用于超声缺陷信号的仿真处理.结果表明,该算法大大提高了缺陷回波信号的信噪比,且具有较高的缺陷定位精度和纵向分辨率.

基于多普勒观测值，利用一自适应两阶段卡尔曼滤波器，得到载波相位观测值的估值，与实际载波相位观测值比较，顾及高采样率GPS载波相位观测值误差的时问相关性，获得白化的载波相位观测残差序列，用来探测单频GPS周跳并加以修复，该算法适用于高采样率的单频GPS数据。应用采样率为1s的GPS动态数据测试表明，该算法在载体平稳和机动阶段，都能检测1周的周跳。

针对最小均方算法收敛过程中收敛速度与稳态误差的矛盾，提出一种基于反正切函数的归一化最小均方算法。该算法利用反正切函数和误差自相关的时间估计建立了步长与误差之间的非线性关系，抑制环境中的非相关噪声，同时引入归一化信号功率扩大输入信号的取值。仿真结果表明，该算法具有较快的收敛速度、较低的稳态误差，同时具备较好的系统时变跟踪能力。

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。

根据激光共焦扫描显微镜采集到的图像的特点，应用混合图像增强的方法，首先对激光共焦扫描显微镜采集到的显微图像进行自适应滤波，然后进行锐化，最后再进行局部直方图均衡处理可有效地突出细节信息，同时滤除噪声。

介绍了一种用于IP电话中的自适应回声消除器,采用归一化最小二乘(NLMS)自适应滤波器实现,包括语音模式检测器和粗略时延估计器.最后以TI公司的TMS320C5402 DSP芯片为平台,实现了该回声消除器,还对关键代码进行了分析.

针对经典自适应滤波算法处理机械故障信号时收敛过慢的问题,在大数据框架下提出一种改进的自适应滤波算法。以Hadoop平台为基础架构,构建一种三层次结构的机械故障大数据处理框架,用于采集和预处理原始故障大数据集;在信号滤波方面引入步长变化因子函数和均方误差函数,提高算法的收敛性能;基于离散粒子群算法对故障信号滤波处理过程进行优化,提高迭代速度和全局寻优的能力。实验结果表明:改进后的滤波算法降噪效果明显,尤其在低信噪比条件下其收敛性能相对于经典滤波算法更具优势。

针对工程实际中的故障诊断受限于零部件故障先验知识缺乏、振动信号调制及噪声成分复杂等问题,提出了一种滚动轴承故障诊断的自适应形态学滤波方法。在对基本形态算子和组合形态算子原理分析的基础上,利用非线性滤波器幅频响应分析法,获得了不同形态算子的滤波特性,定量分析了结构元素尺度参数对滤波效果的影响。对典型的滚动轴承故障模型及振动信号进行分析,获得了故障轴承运行的主要特征,确定了结构元素尺度参数选定策略,数值仿真实验验证了该方法的可行性。进行滚动轴承实验振动信号分析,结果表明,与参数优化的组合形态滤波差值算子(CMFH)相比,所提方法至少将信号的特征幅值能量比提高了29.8%、算法效率提高了50.0%,可清晰、准确、快速地将滚动轴承外圈和内圈的故障特征呈现出来,进一步证明了该方法在机械故障诊断应用上的可靠...