自适应匹配滤波方法

Halcon中模板匹配方法的总结归纳

Halcon中模板匹配方法的总结归纳基于组件的模板匹配：应用场合：组件匹配是形状匹配的扩展，但不支持大小缩放匹配，一般用于多个对象（工件）定位的场合。算法步骤： 1.获取组件模型里的初始控件gen_initial_components() 参数： ModelImage [Input] 初始组件的图片 InitialComponents [Output] 初始组件的轮廓区域 ContrastLow [Input] 对比度下限 ContrastHigh [Input] 对比度上限 MinSize [Input] 初始组件的最小尺寸 Mode[Input] 自动分段的类型 GenericName [Input] 可选控制参数的名称 GenericValue [Input] 可选控制参数的值 2.根据图像模型，初始组件，训练图片来训练组件和组件相互关系train_model_components() 3.创建组件模型create_trained_component_model() 4.寻找组件模型find_component_model() 5.释放组件模型clear_component_model() 基于形状的模板匹配：应用场合：定位对象内部的灰度值可以有变化，但对象轮廓一定要清晰平滑。 1.创建形状模型：create_shape_model() 2.寻找形状模型：find_shpae_model() 3.释放形状模型：clear_shape_model() 基于灰度的模板匹配：应用场合：定位对象内部的灰度值没有大的变化，没有缺失部分，没有干扰图像和噪声的场合。 1.创建模板：create_template() 2.寻找模板：best_match() 3.释放模板：clear_template() 基于互相关匹配：应用场合：搜索对象有轻微的变形，大量的纹理，图像模糊等场合，速度快，精度低。 1.创建模板：create_ncc_model() 2.寻找模板：find_ncc_model() 3.释放模板：clear_ncc_model() 基于变形匹配：应用场合：搜索对象有轻微的变形。 1.创建模板：create_local_deformable_model() 2.寻找模板：find_local_deformable_model() 3.释放模板：clear_deformable_model()

自适应均衡算法研究

自适应均衡算法LMS研究一、自适应滤波原理与应用所谓自适应滤波器，就是利用前一时刻已获得的滤波器参数等结果，自动地调节现时刻的滤波器参数，以适应信号和噪声未知的或随时间变化的统计特性，从而实现最优滤波。根据环境的改变，使用自适应算法来改变滤波器的参数和结构。 1.1均衡器的发展及概况均衡是减少码间串扰的有效措施。均衡器的发展有史已久，二十世纪60年代前，电话信道均衡器的出现克服了数据传输过程中的码间串扰带来的失真影响。但是均衡器要么是固定的，要么其参数的调整是手工进行。1965年，Lucky在均衡问题上提出了迫零准则，自动调整横向滤波器的权系数。1969年，Gerhso和Porkasi，Milier分别独立的提出采用均方误差准则(MSE)。1972年，ungeboekc将LMS算法应用于自适应均衡。1974年，Gedard 在kalmna滤波理论上推导出递推最小均方算法RLS(Recursive least-squares)。LMS类算法和RLS类算法是自适应滤波算法的两个大类。自适应滤波在信道均衡、回波抵消、谱线增强、噪声抑制、天线自适应旁瓣抑制、雷达杂波抵消、相参检测、谱估计、窄带干扰抑制、系统辨识、系统建模、语音信号处理、生物医学、电子学等方面获得广泛的应用。 1.2均衡器种类均衡技术可分为两类：线性均衡和非线性均衡。这两类的差别主要在于自适应均衡器的输出被用于反馈控制的方法。如果判决输出没有被用于均衡器的反馈逻辑中，那么均衡器是线性的；如果判决输出被用于反馈逻辑中并帮助改变了均衡器的后续输出，那么均衡器是非线性的。

LMS RLS 快速RLS 平方根RLS 梯度RLS LMS RLS 快速RLS 平方根RLS 梯度RLS LMS RLS 快速RLS 平方根RLS 算法图1.1 均衡器的分类 1.3自适应算法LMS算法 LMS算法是由widrow和Hoff于1960年提出来的,是统计梯度算法类的很重要的成员之一。它具有运算量小,简单,易于实现等优点。 LMS算法是建立在Wiener滤波的基础上发展而来的。Wiener解是在最小均方误差(MMSE)意义下使用均方误差作为代价函数而得到的在最小误差准则下的最优解。因其结构简单、稳定性好,一直是自适应滤波经典有效的算法之一,被广泛应用于雷达、通信、声纳、系统辨识及信号处理等领域。 1.3.1 MSE的含义 LMS 算法的推导以估计误差平方的集平均或时平均（即均方误差，MSE）为基础。下面先介绍MSE的概念。设计一个均衡系统如下图所示：

常用的8种数字滤波算法

常用的8种数字滤波算法摘要：分析了采用数字滤波消除随机干扰的优点，详细论述了微机控制系统中常用的8种数字滤波算法，并讨论了各种数字滤波算法的适用范围。关键词：数字滤波；控制系统；随机干扰；数字滤波算法 1 引言在微机控制系统的模拟输入信号中，一般均含有各种噪声和干扰，他们来自被测信号源本身、传感器、外界干扰等。为了进行准确测量和控制，必须消除被测信号中的噪声和干扰。噪声有2大类：一类为周期性的，其典型代表为50 Hz 的工频干扰，对于这类信号，采用积分时间等于20 ms整倍数的双积分A/D转换器，可有效地消除其影响；另一类为非周期的不规则随机信号，对于随机干扰，可以用数字滤波方法予以削弱或滤除。所谓数字滤波，就是通过一定的计算或判断程序减少干扰信号在有用信号中的比重，因此他实际上是一个程序滤波。数字滤波器克服了模拟滤波器的许多不足，他与模拟滤波器相比有以下优点： (1)数字滤波器是用软件实现的，不需要增加硬设备，因而可靠性高、稳定性好，不存在阻抗匹配问题。 (2)模拟滤波器通常是各通道专用，而数字滤波器则可多通道共享，从而降低了成本。 (3)数字滤波器可以对频率很低(如0.01 Hz)的信号进行滤波，而模拟滤波器由于受电容容量的限制，频率不可能太低。 (4)数字滤波器可以根据信号的不同，采用不同的滤波方法或滤波参数，具有灵活、方便、功能强的特点。 2 常用数字滤波算法数字滤波器是将一组输入数字序列进行一定的运算而转换成另一组输出数字序列的装置。设数字滤波器的输入为X(n)，输出为Y(n)，则输入序列和输出序列之间的关系可用差分方程式表示为：其中：输入信号X(n)可以是模拟信号经采样和A/D变换后得到的数字序列，也

自适应滤波LMS算法及RLS算法及其仿真.

自适应滤波第1章绪论 (1) 1．1自适应滤波理论发展过程 (1) 1．2自适应滤波发展前景 (2) 1．2．1小波变换与自适应滤波 (2) 1．2．2模糊神经网络与自适应滤波 (3) 第2章线性自适应滤波理论 (4) 2．1最小均方自适应滤波器 (4) 2．1．1最速下降算法 (4) 2．1．2最小均方算法 (6) 2．2递归最小二乘自适应滤波器 (7) 第3章仿真 (12) 3.1基于LMS算法的MATLAB仿真 (12) 3.2基于RLS算法的MATLAB仿真 (15) 组别：第二小组组员：黄亚明李存龙杨振

第1章绪论从连续的(或离散的)输入数据中滤除噪声和干扰以提取有用信息的过程称为滤波。相应的装置称为滤波器。实际上，一个滤波器可以看成是一个系统，这个系统的目的是为了从含有噪声的数据中提取人们感兴趣的、或者希望得到的有用信号，即期望信号。滤波器可分为线性滤波器和非线性滤波器两种。当滤波器的输出为输入的线性函数时，该滤波器称为线性滤波器，当滤波器的输出为输入的非线性函数时，该滤波器就称为非线性滤波器。自适应滤波器是在不知道输入过程的统计特性时，或是输入过程的统计特性发生变化时，能够自动调整自己的参数，以满足某种最佳准则要求的滤波器。 1．1自适应滤波理论发展过程自适应技术与最优化理论有着密切的系。自适应算法中的最速下降算法以及最小二乘算法最初都是用来解决有／无约束条件的极值优化问题的。 1942年维纳(Wiener)研究了基于最小均方误差(MMSE)准则的在可加性噪声中信号的最佳滤波问题。并利用Wiener．Hopf方程给出了对连续信号情况的最佳解。基于这～准则的最佳滤波器称为维纳滤波器。20世纪60年代初，卡尔曼(Kalman)突破和发展了经典滤波理论，在时间域上提出了状态空间方法，提出了一套便于在计算机上实现的递推滤波算法，并且适用于非平稳过程的滤波和多变量系统的滤波，克服了维纳(Wiener)滤波理论的局限性，并获得了广泛的应用。这种基于MMSE准则的对于动态系统的离散形式递推算法即卡尔曼滤波算法。这两种算法都为自适应算法奠定了基础。从频域上的谱分析方法到时域上的状态空间分析方法的变革，也标志着现代控制理论的诞生。最优滤波理论是现代控制论的重要组成部分。在控制论的文献中，最优滤波理论也叫做Kalman滤波理论或者状态估计理论。从应用观点来看，Kalman滤波的缺点和局限性是应用Kalman滤波时要求知道系统的数学模型和噪声统计这两种先验知识。然而在绝大多数实际应用问题中，它们是不知道的，或者是近似知道的，也或者是部分知道的。应用不精确或者错误的模型和噪声统计设计Kalman滤波器将使滤波器性能变坏，导致大的状态估计误差，甚至使滤波发散。为了解决这个矛盾，产生了自适应滤波。最早的自适应滤波算法是最小JY(LMS)算法。它成为横向滤波器的一种简单而有效的算法。实际上，LMS算法是一种随机梯度算法，它在相对于抽头权值的误差信号平方幅度的梯度方向上迭代调整每个抽头权值。1996年Hassibi等人证明了LMS算法在H。准则下为最佳，从而在理论上证明了LMS算法具有孥实性。自Widrow等人1976年提出LMs自适应滤波算法以来，经过30多年的迅速发展，已经使这一理论成果成功的应用到通信、系统辨识、信号处理和自适应控制等领域，为自适应滤波开辟了新的发展方向。在各种自适应滤波算法中，LMS算法因为其简单、计算量小、稳定性好和易于实现而得到了广泛应用。这种算法中，固定步长因子μ对算法的性能有决定性的影响。若μ较小时，算法收敛速度慢，并且为得到满意的结果需要很多的采样数据，但稳态失调误差

10种常用滤波方法

1、限幅滤波法(又称程序判断滤波法) A、方法: 根据经验判断,确定两次采样允许的最大偏差值(设为A) 每次检测到新值时判断: 如果本次值与上次值之差<=A,则本次值有效如果本次值与上次值之差>A,则本次值无效,放弃本次值,用上次值代替本次值B、优点: 能有效克服因偶然因素引起的脉冲干扰 C、缺点无法抑制那种周期性的干扰平滑度差 2、中位值滤波法 A、方法: 连续采样N次(N取奇数) 把N次采样值按大小排列取中间值为本次有效值 B、优点: 能有效克服因偶然因素引起的波动干扰对温度、液位的变化缓慢的被测参数有良好的滤波效果 C、缺点: 对流量、速度等快速变化的参数不宜 3、算术平均滤波法 A、方法: 连续取N个采样值进行算术平均运算 N值较大时:信号平滑度较高,但灵敏度较低 N值较小时:信号平滑度较低,但灵敏度较高 N值的选取:一般流量,N=12;压力:N=4 B、优点: 适用于对一般具有随机干扰的信号进行滤波这样信号的特点是有一个平均值,信号在某一数值范围附近上下波动 C、缺点: 对于测量速度较慢或要求数据计算速度较快的实时控制不适用比较浪费RAM 4、递推平均滤波法(又称滑动平均滤波法) A、方法: 把连续取N个采样值看成一个队列队列的长度固定为N 每次采样到一个新数据放入队尾,并扔掉原来队首的一次数据.(先进先出原则) 把队列中的N个数据进行算术平均运算,就可获得新的滤波结果 N值的选取:流量,N=12;压力:N=4;液面,N=4~12;温度,N=1~4 B、优点:

对周期性干扰有良好的抑制作用,平滑度高适用于高频振荡的系统 C、缺点: 灵敏度低对偶然出现的脉冲性干扰的抑制作用较差不易消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差不适用于脉冲干扰比较严重的场合比较浪费RAM 5、中位值平均滤波法(又称防脉冲干扰平均滤波法) A、方法: 相当于“中位值滤波法”+“算术平均滤波法” 连续采样N个数据,去掉一个最大值和一个最小值然后计算N-2个数据的算术平均值 N值的选取:3~14 B、优点: 融合了两种滤波法的优点对于偶然出现的脉冲性干扰,可消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差C、缺点: 测量速度较慢,和算术平均滤波法一样比较浪费RAM 6、限幅平均滤波法 A、方法: 相当于“限幅滤波法”+“递推平均滤波法” 每次采样到的新数据先进行限幅处理, 再送入队列进行递推平均滤波处理 B、优点: 融合了两种滤波法的优点对于偶然出现的脉冲性干扰,可消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差C、缺点: 比较浪费RAM 7、一阶滞后滤波法 A、方法: 取a=0~1 本次滤波结果=(1-a)*本次采样值+a*上次滤波结果 B、优点: 对周期性干扰具有良好的抑制作用适用于波动频率较高的场合 C、缺点: 相位滞后,灵敏度低滞后程度取决于a值大小

自适应滤波器介绍及原理

关于自适应滤波的问题：自适应滤波器有4种基本应用类型： 1) 系统辨识：这时参考信号就是未知系统的输出，当误差最小时，此时自适应滤波器就与未知系统具有相近的特性，自适应滤波器用来提供一个在某种意义上能够最好拟合未知装置的线性模型 2) 逆模型：在这类应用中，自适应滤波器的作用是提供一个逆模型，该模型可在某种意义上最好拟合未知噪声装置。理想地，在线性系统的情况下，该逆模型具有等于未知装置转移函数倒数的转移函数，使得二者的组合构成一个理想的传输媒介。该系统输入的延迟构成自适应滤波器的期望响应。在某些应用中，该系统输入不加延迟地用做期望响应。 3) 预测：在这类应用中，自适应滤波器的作用是对随机信号的当前值提供某种意义上的一个最好预测。于是，信号的当前值用作自适应滤波器的期望响应。信号的过去值加到滤波器的输入端。取决于感兴趣的应用，自适应滤波器的输出或估计误差均可作为系统的输出。在第一种情况下，系统作为一个预测器；而在后一种情况下，系统作为预测误差滤波器。 4) 干扰消除：在一类应用中，自适应滤波器以某种意义上的最优化方式消除包含在基本信号中的未知干扰。基本信号用作自适应滤波器的期望响应，参考信号用作滤波器的输入。参考信号来自定位的某一传感器或一组传感器，并以承载新息的信号是微弱的或基本不可预测的方式，供给基本信号上。这也就是说，得到期望输出往往不是引入自适应滤波器的目的，引入它的目的是得到未知系统模型、得到未知信道的传递函数的倒数、得到未来信号或误差和得到消除干扰的原信号。 1 关于SANC （自适应消噪）技术的问题自适应噪声消除是利用winer 自适应滤波器，以输入信号的时延信号作为参考信号来进行滤波的，其自适应消噪的原理说明如下：信号()x n 可分解为确定性信号分量()D x n 和随机信号分量()R x n ，即： ()()()D R x n x n x n =+ (1.1) 对于旋转机械而言，确定性信号分量()D x n 通常可表示为周期或准周期信号分量()P x n ，即： ()()()P R x n x n x n =+ 1.2 对信号()x n 两个分量()P x n 和()R x n ，有两个基本假设： (1) ()P x n 和()R x n 互不相关； (2) ()P x n 和()R x n 的自相关函数具有下述特性：()0P P x x R m ≈， N m M ≥；()0R R x x R m ≈，B m M ≥；

基于HALCON的模板匹配方法总结--蓝云杨的机器视觉之路

基于HALCON的模板匹配方法总结--蓝云杨的机器视觉之路蓝云杨的机器视觉之路https://www.360docs.net/doc/a8513439.html,/blog/user1/8/index.html 首页相册标签机器视觉(64)图像处理(11)视频压缩(12)小波分析(5)三峡(3)生活随笔(32)HALCON(7)编程感悟(18)哲思慧语(32) 基于HALCON的模板匹配方法总结 2006-8-16 16:34:00 4 推荐很早就想总结一下前段时间学习HALCON的心得，但由于其他的事情总是抽不出时间。去年有过一段时间的集中学习，做了许多的练习和实验，并对基于HDevelop 的形状匹配算法的参数优化进行了研究，写了一篇《基于HDevelop的形状匹配算法参数的优化研究》文章，总结了在形状匹配过程中哪些参数影响到模板的搜索和匹配，又如何来协调这些参数来加快匹配过程，提高匹配的精度，这篇paper放到了中国论文在线了，需要可以去下载。德国MVTec公司开发的HALCON机器视觉开发软件，提供了许多的功能，在这里我主要学习和研究了其中的形状匹配的算法和流程。HDevelop开发环境中提供的匹配的方法主要有三种，即Component-Based、Gray-Value-Based、Shape-Based,分别是基于组件（或成分、元素）的匹配，基于灰度值的匹配和基于形状的匹配。这三种匹配的方法各具特点，分别适用于不同的图像特征，但都有创建模板和寻找模板的相同过程。这三种方法里面，我主要就第三种－基于形状的匹配，做了许多的实验，因此也做了基于形状匹配的物体识别，基于形状匹配的视频对象分割和基于形状匹配的视频对象跟踪这些研究，从中取得较好的效果，简化了用其他工具，比如VC++来开发的过程。在VC下往往针对不同的图像格式，就会弄的很头疼，更不用说编写图像特征提取、模板建立和搜寻模板的代码呢，我想其中间过程会很复杂，效果也不一定会显著。下面我就具体地谈谈基于HALCON的形状匹配算法的研究和心得总结。 1. Shape-Based matching的基本流程 HALCON提供的基于形状匹配的算法主要是针对感兴趣的小区域来建立模板，对整个图像建立模板也可以，但这样除非是对象在整个图像中所占比例很大，比如像视频会议中人体上半身这样的图像，我在后面的视频对象跟踪实验中就是针对整个图像的，这往往也是要牺牲匹配速度的，这个后面再讲。基本流程是这样的，如下所示： ⑴ 首先确定出ROI的矩形区域，这里只需要确定矩形的左上点和右下点的坐标即可，gen_rectangle1()这个函数就会帮助你生成一个矩形，利用area_center()找到这个矩形的中心； ⑵ 然后需要从图像中获取这个矩形区域的图像，reduce_domain()会得到这个ROI；这之后就可以对这个矩形建立模板，而在建立模板之前，可以先对这个区域进行一些处理，方便以后的建模，比如阈值分割，数学形态学的一些处理等等； ⑶ 接下来就可以利用create_shape_model()来创建模板了，这个函数有许多参数，其中金字塔的级数由Numlevels指定，值越大则找到物体的时间越少，AngleStart 和AngleExtent决定可能的旋转范围，AngleStep指定角度范围搜索的步长；这里需要提醒的是，在任何情况下，模板应适合主内存，搜索时间会缩短。对特别大的模板，用Optimization

介绍了噪声抵消的原理和从强噪声背景中自适应滤波提取有用信号的

LMS与RLS自适应滤波算法性能比较马文民【摘要】：介绍了自适应滤波器去除噪声的原理和从强噪声背景中采用自适应滤波提取有用信号的方法，并对最小均方(LMS, Least Mean Squares)和递推最小二乘(RLS, Recursive Least Squares)两种基本自适应算法进行了算法原理、算法性能分析。计算机模拟仿真结果表明，这两种算法都能通过有效抑制各种干扰来提高强噪声背景中的信号。检测特性相比之下，RLS 算法具有良好的收敛性能，除收敛速度快于LMS算法和NLMS算法以及稳定性强外，而且具有更高的起始收敛速率、更小的权噪声和更大的抑噪能力。【关键词】：自适应滤波；原理；算法；仿真引言：自适应滤波是近30年以来发展起来的一种最佳滤波方法。它是在维纳滤波，kalman滤波等线性滤波基础上发展起来的一种最佳滤波方法。由于它具有更强的适应性和更优的滤波性能。从而在工程实际中，尤其在信息处理技术中得到广泛的应用。自适应滤波的研究对象是具有不确定的系统或信息过程。"不确定"是指所研究的处理信息过程及其环境的数学模型不是完全确定的。其中包含一些未知因数和随机因数。任何一个实际的信息过程都具有不同程度的不确定性，这些不确定性有时表现在过程内部，有时表现在过程外部。从过程内部来讲，描述研究对象即信息动态过程的数学模型的结构和参数是我们事先不知道的。作为外部环境对信息过程的影响，可以等效地用扰动来表示，这些扰动通常是不可测的，它们可能是确定的，也可能是随机的。此外一些测量噪音也是以不同的途径影响信息过程。这些扰动和噪声的统计特性常常是未知的。面对这些客观存在的各种不确定性，如何综合处理信息过程，并使某一些指定的性能指标达到最优或近似最优，这就是自适应滤波所要解决的问题。在这几十年里，数字信号处理技术取得了飞速发展，特别是自适应信号处理技术以其计算简单、收敛速度快等许多优点而广泛被使用。它通过使内部参数的最优化来自动改变其特性。自适应滤波算法在统计信号处理的许多应用中都是非常重要的。在工程实际中，经常会遇到强噪声背景中的微弱信号检测问题。例如在超声波无损检测领域，因传输介质的不均匀等因素导致有用信号与高噪声信号迭加在一起。被埋藏在强背景噪声中的有用信号通常微弱而不稳定，而背景噪声往往又是非平稳的和随时间变化的，此时很难用传统方法来解决噪声背景中的信号提取问题。自适应噪声抵消技术是一种有效降噪的方法，当系统能提供良好的参考信号时，可获得很好的提取效果。与传统的平均迭加方法相比采用自适应平均处理方法还能降低样本数量。 1自适应滤波器的基本原理所谓的自适应滤波，就是利用前一时刻以获得的滤波器参数的结果，自动的调节现时刻的滤波器参数，以适应信号和噪声未知的或随时间变化的统计特性，从而实现最优滤波。自适应滤波器实质上就是一种能调节其自身传输特性以达到最优的维纳滤波器。自适应滤波器不需要关于输入信号的先验知识，计算量小，特别适用于实时处理。由于无法预先知道信号和噪声的特性或者它们是随时间变化的，仅仅用FIR和IIR两种具有固定滤波系数的滤波器无法实现最优滤波。在这种情况下，必须设计自适应滤波器，以跟踪信号和噪声的变化。自适应滤波器的特性变化是由自适应算法通过调整滤波器系数来实现的。一般而言，自适应滤波器由两部分组成，一是滤波器结构，二是调整滤波器系数的自适应算法。自适应噪声抵消系统的核心是自适应滤波器，自适应算法对其参数进行控制，以实现最佳滤波。不同的自适应滤波器算法，具有不同的收敛速度、稳态失调和算法复杂度。根据自

10种简单的数值滤波方法

单片机利用软件抗干扰的几种滤波方法 1、限幅滤波法（又称程序判断滤波法） A、方法：根据经验判断，确定两次采样允许的最大偏差值（设为A），每次检测到新值时判断：如果本次值与上次值之差<=A,则本次值有效；如果本次值与上次值之差>A,则本次值无效,放弃本次值,用上次值代替本次值。 B、优点：能有效克服因偶然因素引起的脉冲干扰。 C、缺点无法抑制那种周期性的干扰，平滑度差。 2、中位值滤波法 A、方法：连续采样N次（N取奇数），把N次采样值按大小排列，取中间值为本次有效值。 B、优点：能有效克服因偶然因素引起的波动干扰，对温度、液位的变化缓慢的被测参数有良好的滤波效果。 C、缺点：对流量、速度等快速变化的参数不宜。 3、算术平均滤波法 A、方法：连续取N个采样值进行算术平均运算，N值较大时：信号平滑度较高，但灵敏度较低；N值较小时：信号平滑度较低，但灵敏度较高；N值的选取：一般流量，N=12；压力：N=4。 B、优点：适用于对一般具有随机干扰的信号进行滤波，这样信号的特点是有一个平均值，信号在某一数值范围附近上下波动。 C、缺点：对于测量速度较慢或要求数据计算速度较快的实时控制不适用，比较浪费RAM。 4、递推平均滤波法（又称滑动平均滤波法）。 A、方法：把连续取N个采样值看成一个队列，队列的长度固定为N，每次采样到一个新数据放入队尾,并扔掉原来队首的一次数据.(先进先出原则)，把队列中的N个数据进行算术平均运算,就可获得新的滤波结果。N值的选取：流量，N=12；压力：N=4；液面，N=4~12；温度，N=1~4。 B、优点：对周期性干扰有良好的抑制作用，平滑度高，适用于高频振荡的系统 C、缺点：灵敏度低，对偶然出现的脉冲性干扰的抑制作用较差，不易消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差，不适用于脉冲干扰比较严重的场合，比较浪费RAM。 5、中位值平均滤波法（又称防脉冲干扰平均滤波法） A、方法：相当于“中位值滤波法”+“算术平均滤波法”，连续采样N个数据，去掉一个最大值和一个最小值，然后计算N-2个数据的算术平均值，N值的选取：3~14， B、优点：融合了两种滤波法的优点，对于偶然出现的脉冲性干扰，可消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差。 C、缺点：测量速度较慢，和算术平均滤波法一样，比较浪费RAM。 6、限幅平均滤波法

GIS平台地表模型与建筑模型匹配方法

地表模型与建筑模型匹配方法一、问题的引出：目前的三维城市平台地表模型构成方式为，由DEM构成TIN，再附上DOM从而形成地表模型；建筑和地物模型大都由建模软件手工制作完成，倾斜摄影和激光雷达在国内目前也普遍在最后环节由建模软件手工优化处理。建模软件制作完成建筑模型后如何赋予建筑地表高程的问题就由此引出。 1、由DOM与DEM生成地表， 2、目前行业中，一般根据CAD或影像底图进行建模，经常没有高程信息，制作的模型都在一个平面上。 3、那么如何把3D模型发布到GIS平台后才能与地表高度吻合呢？

二、解决方案步骤一：模型落地 1、模型获取DEM同名点高程信息。具体步骤如下： 1）、首先确定数据采用的投影坐标系。如CGCS2000、BEIJING54、XIAN80。转换DOM和DEM 数据到目标投影坐标系。 2）、参照同名点把MAX场景的物体偏移到实际地理坐标位置。 3）、输出模型的名称、X、Y、Z坐标到文本。该步骤用都本人编的MAXSCRIPT小工具(脚本文件联系QQ 250707670)。工具操作界面如下和输出的文本样式如下：

2、模型获取DEM同名点高程信息。 1）、加入Point坐标文件到ARCMAP，并叠加对应的DEM文件。 2）、提取DEM高程值，写入点SHP文件的属性表中（Spatial Analyst Tools>Extraction>Extract Values to Ponits）

3、读取Point要素SHP文件中高程属性字段值赋予模型 1、把SHP数据的DBF文件的数值复制到文本文件中，编辑成下图所示格式： 2、打开模型场景运行脚本(QQ 250707670)，读取文本，程序会自动根据文本中的NAME查找模型，并赋值模型文本中对应的坐标(X,Y,Z)值。程序操作界面和代码如下 3、运行程序后，所有模型已经移位到目标位置。 4、在GIS平台中三维模型和地形已大致匹配。建筑底部中心已跟DEM匹配，但是由于建筑底面是个平面，因此建筑局部还会插入地形或者飘起的现象。匹配效果如下图：

自适应滤波器毕业设计论文

大学数字信号处理课程要求论文基于LMS的自适应滤波器设计及应用学院名称：专业班级：学生姓名：学号： 2013年6月

摘要自适应滤波在统计信号处理领域占有重要地位，自适应滤波算法直接决定着滤波器性能的优劣。目前针对它的研究是自适应信号处理领域中最为活跃的研究课题之一。收敛速度快、计算复杂性低、稳健的自适应滤波算法是研究人员不断努力追求的目标。自适应滤波器是能够根据输入信号自动调整性能进行数字信号处理的数字滤波器。作为对比，非自适应滤波器有静态的滤波器系数，这些静态系数一起组成传递函数。研究自适应滤波器可以去除输出信号中噪声和无用信息，得到失真较小或者完全不失真的输出信号。本文介绍了自适应滤波器的理论基础，重点讲述了自适应滤波器的实现结构，然后重点介绍了一种自适应滤波算法最小均方误差（LMS）算法，并对LMS算法性能进行了详细的分析。最后本文对基于LMS算法自适应滤波器进行MATLAB仿真应用，实验表明：在自适应信号处理中，自适应滤波信号占有很重要的地位，自适应滤波器应用领域广泛；另外LMS算法有优也有缺点，LMS算法因其鲁棒性强特点而应用于自回归预测器。关键词：自适应滤波器，LMS算法，Matlab,仿真

1.引言滤波技术在当今信息处理领域中有着极其重要的应用。滤波是从连续的或离散的输入数据中除去噪音和干扰以提取有用信息的过程，相应的装置就称为滤波器。滤波器实际上是一种选频系统，他对某些频率的信号予以很小的衰减，使该部分信号顺利通过；而对其他不需要的频率信号予以很大的衰减，尽可能阻止这些信号通过。滤波器研究的一个目的就是:如何设计和制造最佳的(或最优的)滤波器。Wiener于20世纪40年代提出了最佳滤波器的概念，即假定线性滤波器的输入为有用信号和噪音之和，两者均为广义平稳过程且己知他们的二阶统计过程，则根据最小均方误差准则(滤波器的输出信号与期望信号之差的均方值最小)求出最佳线性滤波器的参数，称之为Wiener滤波器。同时还发现，在一定条件下，这些最佳滤波器与Wiener滤波器是等价的。然而，由于输入过程取决于外界的信号、干扰环境，这种环境的统计特性常常是未知的、变化的，因而不能满足上述两个要求，设计不出最佳滤波器。这就促使人们开始研究自适应滤波器。自适应滤波器由可编程滤波器(滤波部分)和自适应算法两部分组成。可编程滤波器是参数可变的滤波器，自适应算法对其参数进行控制以实现最佳工作。自适应滤波器的参数随着输入信号的变化而变化，因而是非线性和时变的。 2. 自适应滤波器的基础理论所谓自适应滤波，就是利用前一时刻已获得的滤波器参数等结果，自动地调节现时刻的滤波器参数，以适应信号和噪声未知的或随时间变化的统计特性，从而实现最优滤波。所谓“最优”是以一定的准则来衡量的，最常用的两种准则是最小均方误差准则和最小二乘准则。最小均方误差准则是使误差的均方值最小，它包含了输入数据的统计特性，准则将在下面章节中讨论；最小二乘准则是使误差的平方和最小。自适应滤波器由数字结构、自适应处理器和自适应算法三部分组成。数字结构是指自适应滤波器中各组成部分之间的联系。自适应处理器是前面介绍的数字滤波器（FIR或IIR），所不同的是，这里的数字滤波器是参数可变的。自适应算法则用来控制数字滤波器参数的变化。自适应滤波器可以从不同的角度进行分类，按其自适应算法可以分为LMS自适应滤波

基於HALCON的模板匹配方法总结

基於HALCON的模板匹配方法總結基於HALCON的模板匹配方法總結很早就想總結一下前段時間學習HALCON的心得，但由於其他的事情總是抽不出時間。去年有過一段時間的集中學習，做了許多的練習和實驗，並對基於HDevelop的形狀匹配算法的參數優化進行了研究，寫了一篇《基於HDevelop的形狀匹配算法參數的優化研究》文章，總結了在形狀匹配過程中哪些參數影響到模板的搜索和匹配，又如何來協調這些參數來加快匹配過程，提高匹配的精度，這篇paper放到了中國論文在線了，需要可以去下載。德國MVTec公司開發的HALCON機器視覺開發軟件，提供了許多的功能，在這裡我主要學習和研究了其中的形狀匹配的算法和流程。HDevelop開發環境中提供的匹配的方法主要有三種，即Component-Based、Gray-Value-Based、Shape-Based,分別是基於組件（或成分、元素）的匹配，基於灰度值的匹配和基於形狀的匹配。這三種匹配的方法各具特點，分別適用於不同的圖像特征，但都有創建模板和尋找模板的相同過程。這三種方法裡面，我主要就第三種－基於形狀的匹配，做了許多的實驗，因此也做了基於形狀匹配的物體識別，基於形狀匹配的視頻對象分割和基於形狀匹配的視頻對象跟蹤這些研究，從中取得較好的效果，簡化了用其他工具，比如VC++來開發的過程。在VC下往往針對不同的圖像格式，就會弄的很頭疼，更不用說編寫圖像特征提取、模板建立和搜尋模板的代碼呢，我想其中間過程會很復雜，效果也不一定會顯著。下面我就具體地談談基於HALCON的形狀匹配算法的研究和心得總結。 1. Shape-Based matching的基本流程 HALCON提供的基於形狀匹配的算法主要是針對感興趣的小區域來建立模板，對整個圖像建立模板也可以，但這樣除非是對象在整個圖像中所佔比例很大，比如像視頻會議中人體上半身這樣的圖像，我在後面的視頻對象跟蹤實驗中就是針對整個圖像的，這往往也是要犧牲匹配速度的，這個後面再講。基本流程是這樣的，如下所示： ⑴首先確定出ROI的矩形區域，這裡只需要確定矩形的左上點和右下點的坐標即可， gen_rectangle1()這個函數就會幫助你生成一個矩形，利用area_center()找到這個矩形的中心； ⑵然後需要從圖像中獲取這個矩形區域的圖像，reduce_domain()會得到這個ROI；這之後就可以對這個矩形建立模板，而在建立模板之前，可以先對這個區域進行一些處理，方便以後的建模，比如閾值分割，數學形態學的一些處理等等； ⑶接下來就可以利用create_shape_model()來創建模板了，這個函數有許多參數，其中金字塔的級數由Numlevels指定，值越大則找到物體的時間越少，AngleStart和AngleExtent 決定可能的旋轉范圍，AngleStep指定角度范圍搜索的步長；這裡需要提醒的是，在任何情

自适应滤波实验报告

LMS 自适应滤波实验报告：学号：日期：2015.12.2 实验容：利用自适应滤波法研究从宽带信号中提取单频信号的方法。设()()()()t f B t f A t s t x 212cos 2cos π?π+++=，()t s 是宽带信号，A ，B ，1f ，2f ， ?任选（1）要求提取两个单频信号；（2）设f f f ?+=12，要求提取单频信号()t f 22cos π，研究f ?的大小对提取单频信号的影响。 1. 自适应滤波器原理自适应滤波器理论是现代信号处理技术的重要组成部分，它对复杂信号的处理具有独特的功能。自适应滤波器在信号处理中属于随机信号处理的畴。在一些信号和噪声特性无法预知或他们是随时间变化的情况下，自适应滤波器通过自适应滤波算法调整滤波器系数，使得滤波器的特性随信号和噪声的变化，以达到最优滤波的效果，解决了固定全系数的维纳滤器和卡尔曼滤波器的不足。（1）自适应横向滤波器所谓自适应滤波，就是利用前一时刻已获得的滤波器参数等结果，自动调节现时刻的滤波器参数，以适应信号和噪声未知或随时间变化的统计特性，从而实现最优滤波。自适应滤波器由两个部分组成：滤波器结构和调节滤波器系数的自适应算法。自适应滤波器的特点是自动调节自身的冲激响应，达到最优滤波，此算法适用于平稳和非平稳随机信号，并且不要求知道信号和噪声的统计特性。

一个单输入的横向自适应滤波器的原理框图如图所示：实际上这种单输入系统就是一个FIR 网络结构，其输出()n y 用滤波器单位脉冲响应表示成下式： ()()()∑-=-=1 N m m n x m w n y 这里()n w 称为滤波器单位脉冲响应，令： ()()n i n x x i w w m i i i ,1,1,1+-=-=+=用j 表示，上式可以写成 ∑==N i ij i j x w y 1 这里i w 也称为滤波器加权系数。用上面公式表示其输出，适用于自适应线性组合器，也适用于FIR 滤波器。将上式表示成矩阵形式： X W W X j T T j j y == 式中 [][ ] T Nj j j j T N x x x w w w X W ,...,,, ,...,,2121== 误差信号表示为 X W j T j j j j d y d e -=-= （2）最小均方（LMS ）算法 Widrow 等人提出的最小均方算法，是用梯度的估计值代替梯度的精确值，这种算法简单易行，因此获得了广泛的应用。

常用的软件滤波方法(工程师必备).

软件滤波在嵌入式的数据采集和处理中有着很重要的作用，这10种方法各有优劣，根据自己的需要选择。同时提供了C语言的参考代码，希望对各位能有帮助。 1、限幅滤波法（又称程序判断滤波法） A、方法：根据经验判断，确定两次采样允许的最大偏差值（设为A）每次检测到新值时判断：如果本次值与上次值之差<=A,则本次值有效如果本次值与上次值之差>A,则本次值无效,放弃本次值,用上次值代替本次值 B、优点：能有效克服因偶然因素引起的脉冲干扰 C、缺点无法抑制那种周期性的干扰平滑度差 /* A值可根据实际情况调整 value为有效值，new_value为当前采样值滤波程序返回有效的实际值 */ #define A 10 char value; char filter()

char new_value; new_value = get_ad(); if ( ( new_value - value > A ) || ( value - new_value > A ) return value; return new_value; } 2、中位值滤波法 A、方法：连续采样N次（N取奇数）把N次采样值按大小排列取中间值为本次有效值 B、优点：能有效克服因偶然因素引起的波动干扰对温度、液位的变化缓慢的被测参数有良好的滤波效果 C、缺点：对流量、速度等快速变化的参数不宜 /* N值可根据实际情况调整排序采用冒泡法*/ #define N 11

char filter() { char value_buf[N]; char count,i,j,temp; for ( count=0;countvalue_buf[i+1] ) { temp = value_buf[i]; value_buf[i] = value_buf[i+1]; value_buf[i+1] = temp; } } }

自适应滤波器的dsp实现

学号: 课程设计学院专业年级姓名论文题目指导教师职称成绩 2013年 1 月 10 日

目录摘要 (1) 关键词 (1) Abstract (1) Key words (1) 引言 (1) 1 自适应滤波器原理 (2) 2 自适应滤波器算法 (3) 3 自适应滤波算法的理论仿真与DSP实现 (5) 3.1 MATLAB仿真 (5) 3.2 DSP的理论基础 (7) 3.3 自适应滤波算法的DSP实现 (9) 4 结论 ............................................... 错误！未定义书签。致谢 ................................................. 错误！未定义书签。参考文献 ............................................. 错误！未定义书签。

自适应滤波器算法的DSP实现学生姓名：学号：学院：专业：指导教师：职称：摘要：本文从自适应滤波器的基本原理、算法及设计方法入手。本设计最终采用改进的LMS算法设计FIR结构自适应滤波器，并采用MATLAB进行仿真，最后用DSP 实现了自适应滤波器。关键词：DSP（数字信号处理器）；自适应滤波器；LMS算法；FIR结构滤波器 DSP implementation of the adaptive filter algorithm Abstract：In this article, starting from the basic principles of adaptive filter and algorithms and design methods. Eventually the design use improved the LMS algorithm for FIR adaptive filter,and use MATLAB simulation, adaptive filter using DSP. Key words：DSP；adaptive filter algorithm；LMS algorithm；FIR structure adaptive filter 引言滤波是电子信息处理领域的一种最基本而又极其重要的技术。在有用信号的传输过程中，通常会受到噪声或干扰的污染。利用滤波技术可以从复杂的信号中提取所需要的信号，同时抑制噪声或干扰信号，以便更有效地利用原始信号。滤波器实际上是一种选频系统，它对某些频率的信号予以很小的衰减，让该部分信号顺利通过；而对其他不需要的频率信号则予以很大的衰减，尽可能阻止这些信号通过。在电子系统中滤波器是一种基本的单元电路，使用很多，技术也较为复杂，有时滤波器的优劣直接决定产品的性能，所以很多国家非常重视滤波器的理论研究和产品开发[1]。近年来，尤其数字滤波技术使用广泛，数字滤波理论的研究及其产品的开发一直受到很多国家的重视。从总的来说滤波可分为经典滤波和现代滤波。经典滤波要求已知信号和噪声的统计特性，如维纳滤波和卡尔曼滤波。现代滤波则不要求己知信号和噪声的统计特性，如自适应滤波。自适应滤波器是统计信号处理的一个重要组成部分。在实际应用中，由于没有充足的信息来设计固定系数的数字滤波器，或者设计规则会在滤波器正常运行时改变，因此我们需要研究自适应滤波器。凡是需要处理未知统计环境下运算结果所产生的信