Fastrak数据滤波校正及在虚拟手术中的应用 被引量：2

1

作者 钟云飞 熊岳山 +1 位作者 谭珂 郭光友 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第5期1243-1246,共4页

电磁跟踪设备Fastrak在虚拟手术中医疗器械的定位中有很重要的应用,为此重点研究了Fastrak与OpenGL的编程接口,以及在复杂电磁场干扰环境下的数据滤波校正。利用快速傅立叶变换,设计了一个带通滤波器对Fastrak噪声数据进行过滤,确保了... 电磁跟踪设备Fastrak在虚拟手术中医疗器械的定位中有很重要的应用,为此重点研究了Fastrak与OpenGL的编程接口,以及在复杂电磁场干扰环境下的数据滤波校正。利用快速傅立叶变换,设计了一个带通滤波器对Fastrak噪声数据进行过滤,确保了虚拟手术过程中医疗器械的平稳、准确实施。研究的滤波校正方法已成功应用于虚拟膝关节镜手术系统中,为虚拟手术系统提供了合理的Fastrak数据。 展开更多

关键词 电磁跟踪 虚拟手术 OPENGL 滤波校正

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基于变比率信息处理的组合导航滤波校正方法 被引量：1

2

作者 王辚 范文涛 高原 《探测与控制学报》 CSCD 北大核心 2015年第5期31-34,39,共5页

针对空中飞行器组合导航滤波计算量大的问题,提出了基于计算需求的变比率信息处理组合导航滤波校正方法。该方法将整个滤波过程分为前段滤波和后段滤波、预测与校正等几个环节,并利用最小二乘法对数据进行预测和校正。对全系统进行了数... 针对空中飞行器组合导航滤波计算量大的问题,提出了基于计算需求的变比率信息处理组合导航滤波校正方法。该方法将整个滤波过程分为前段滤波和后段滤波、预测与校正等几个环节,并利用最小二乘法对数据进行预测和校正。对全系统进行了数值仿真,仿真结果表明:该方法能够有效减小组合导航系统的计算量,并且能够保证滤波精度,可实现与空中飞行器导航计算同等周期的误差校正,具有计算量小,数据精度高等优点。 展开更多

关键词 组合导航 滤波校正 变比率

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自校正Kalman滤波、预报、去卷、平滑新方法 被引量：11

3

作者 邓自立 张焕水 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 1994年第2期137-145,共9页

本文用现代时间序列分析方法，提出了基于白噪声估值器和输出预报器解决线性离散定常系统稳态最优和自校正Ｋａｌｍａｎ滤波、预报、平滑问题新方法．此方法可能应用于跟踪系统、信号处理、通讯系统等领域，仿真例子说明了新方法的有效性．

关键词 自校正滤波 去卷 平滑 预测

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基于自校正卡尔曼滤波器的信息融合算法 被引量：4

4

作者 李俊 王雪平 张福斌 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2007年第3期82-84,共3页

设计了一种新的基于ARMA模型自校正卡尔曼滤波器及其信息融合的方法,从而避免了经典卡尔曼滤波器需要精确知道系统的模型参数和噪声统计特性的缺点。仿真结果表明,在未知部分模型参数和噪声统计特性的情况下,自校正卡尔曼滤波器的滤波... 设计了一种新的基于ARMA模型自校正卡尔曼滤波器及其信息融合的方法,从而避免了经典卡尔曼滤波器需要精确知道系统的模型参数和噪声统计特性的缺点。仿真结果表明,在未知部分模型参数和噪声统计特性的情况下,自校正卡尔曼滤波器的滤波性能非常接近稳态最优卡尔曼滤波器;基于自校正卡尔曼滤波器的信息融合滤波性能接近基于稳态最优卡尔曼滤波器的信息融合滤波性能。 展开更多

关键词 时间序列分析 ARMA模型 卡尔曼滤波器 自校正滤波器 信息融合

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广义系统信息融合稳态与自校正满阶Kalman滤波器 被引量：8

5

作者 马静 孙书利 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第9期1169-1174,共6页

基于线性最小方差标量加权融合算法和射影理论,对带多个传感器和带相关噪声的广义系统,提出了分布式标量加权融合稳态满阶Kalman滤波器.推得了任两个传感器子系统之间的稳态满阶滤波误差互协方差阵,其解可任选初值离线迭代计算.所提出... 基于线性最小方差标量加权融合算法和射影理论,对带多个传感器和带相关噪声的广义系统,提出了分布式标量加权融合稳态满阶Kalman滤波器.推得了任两个传感器子系统之间的稳态满阶滤波误差互协方差阵,其解可任选初值离线迭代计算.所提出的稳态融合滤波器避免了每时刻计算协方差阵和融合权重,减小了在线计算负担.当系统含有未知模型参数时,基于递推增广最小二乘算法和标量加权融合算法,提出了一种两段融合自校正状态滤波器.其中第1段融合获得未知参数的融合估计;第2段融合获得分布式自校正融合状态滤波器.与局部估计和加权平均融合估计相比,所提出的标量加权融合参数估计和自校正状态估计都具有更高的精度.仿真研究验证了其有效性. 展开更多

关键词 广义系统 两段融合 稳态满阶滤波器 互协方差 自校正滤波器

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无延时校正滤波器数字正交解调性能分析 被引量：1

6

作者 赵忠凯 陈涛 郝鑫 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2012年第3期299-303,共5页

提出了一种无延时校正滤波器的数字正交解调结构,并对其性能进行分析,重点分析了频率偏移对相位和相位差测量的影响。仿真结果表明,在频率偏移较小的情况下,采用此结构进行数字正交变换可获得较高的镜像抑制比;频率偏移较大时,可通过对... 提出了一种无延时校正滤波器的数字正交解调结构,并对其性能进行分析,重点分析了频率偏移对相位和相位差测量的影响。仿真结果表明,在频率偏移较小的情况下,采用此结构进行数字正交变换可获得较高的镜像抑制比;频率偏移较大时,可通过对多点相位求平均来减小相位差测量误差。本文所提结构具有结构简单、处理速度快、便于硬件实现等优点。将其应用于多通道数字接收机的设计,可在一定程度上减小硬件资源的占用,同时,便于满足信号的实时性处理要求。 展开更多

关键词 数字正交解调 频率偏移 延时校正滤波器

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自校正滤波有源噪声控制算法 被引量：5

7

作者 吴礼福 胡秋岑 陈晶晶 《南京大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2022年第2期364-368,共5页

滤波-x最小均方(Filtered-x Least Mean Square,FxLMS)算法是前馈有源噪声控制系统中应用最广的算法,但滤波器阶数选择和运算量是制约其在多通道系统中应用的重要因素.引入一种自校正自适应算法,通过串联多个低阶滤波器以简化滤波器阶... 滤波-x最小均方(Filtered-x Least Mean Square,FxLMS)算法是前馈有源噪声控制系统中应用最广的算法,但滤波器阶数选择和运算量是制约其在多通道系统中应用的重要因素.引入一种自校正自适应算法,通过串联多个低阶滤波器以简化滤波器阶数选择并降低计算复杂度.在有源降噪耳机实例中的对比结果表明,该算法能在计算量较小的情况下获得与FxLMS算法相当的降噪性能. 展开更多

关键词 有源噪声控制 自校正滤波 降噪耳机 前馈系统

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非平稳ARMA信号自校正滤波器及其应用 被引量：5

8

作者 邓自立 李北新 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 1992年第1期80-86,共7页

本文处理带白色观测噪声的非平稳ARMA信号估计问题。应用状态空间方法和现代时间序列分析方法,基于ARMA新息模型,提出了非平稳ARMA信号自校正滤波器,推广了Hagander和Wittenmark的结果,并给出了在雷达跟踪系统和检测数据数字滤波方面的... 本文处理带白色观测噪声的非平稳ARMA信号估计问题。应用状态空间方法和现代时间序列分析方法,基于ARMA新息模型,提出了非平稳ARMA信号自校正滤波器,推广了Hagander和Wittenmark的结果,并给出了在雷达跟踪系统和检测数据数字滤波方面的应用。仿真结果说明了本文结果的实用性和有效性。 展开更多

关键词 信号估计 ARMA信号 自校正滤波器

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两传感器自校正信息融合Kalman滤波器 被引量：12

9

作者 邓自立 马建为 高媛 《科学技术与工程》 2003年第4期321-324,共4页

用现代时间序列分析方法,基于自回归滑动平均(ARMA)新息模型的在线辨识,对含有未知模型参数和噪声方差的两传感器线性离散随机系统,提出了自校正信息融合Kalman滤波器。它具有渐近最优性。一个仿真例子说明了其有效性。

关键词 自校正Kalman滤波器 传感器 信息融合 时间序列分析 线性离散随机系统

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自校正滤波器在卫星定位中的应用 被引量：1

10

作者 李俊 王雪平 张福斌 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2007年第3期632-635,共4页

设计了一种新的基于ARMA模型的自校正卡尔曼滤波器,对卫星定位误差模型参数进行分段在线估计,根据误差模型估计参数直接求取滤波增益阵.并提出了一种直接计算滤波误差方差阵的方法,对两个不同的定位系统进行信息融合.仿真结果表明,在未... 设计了一种新的基于ARMA模型的自校正卡尔曼滤波器,对卫星定位误差模型参数进行分段在线估计,根据误差模型估计参数直接求取滤波增益阵.并提出了一种直接计算滤波误差方差阵的方法,对两个不同的定位系统进行信息融合.仿真结果表明,在未知噪声统计特性的情况下,自校正卡尔曼滤波器能有效过滤观测噪声,基于它的信息融合规则能够有效提高定位精度.计算过程简单,并可以在线建模. 展开更多

关键词 时间序列分析 参数估计 自校正滤波器 卫星导航 信息融合

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基于时间序列方法的自校正滤波器设计 被引量：2

11

作者 王雪平 李俊 《弹箭与制导学报》 CSCD 北大核心 2006年第4期342-343,346,共3页

文中设计了一种新的基于ARMA模型自校正卡尔曼滤波器,从而避免了经典卡尔曼滤波器需要精确知道系统的模型参数和噪声统计特性的缺点。仿真结果表明,在未知部分模型参数和噪声统计特性的情况下,自校正卡尔曼滤波器的滤波性能,非常接近稳... 文中设计了一种新的基于ARMA模型自校正卡尔曼滤波器,从而避免了经典卡尔曼滤波器需要精确知道系统的模型参数和噪声统计特性的缺点。仿真结果表明,在未知部分模型参数和噪声统计特性的情况下,自校正卡尔曼滤波器的滤波性能,非常接近稳态最优卡尔曼滤波器。且计算过程简单,并可以在线建模,适用于部分慢时变系统。 展开更多

关键词 时间序列分析 ARMA模型 卡尔曼滤波器 自校正滤波器

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基于自校正Kalman滤波的液膜密封端面摩擦状态监测技术 被引量：2

12

作者 葛贞笛 傅攀 张尔卿 《润滑与密封》 CAS CSCD 北大核心 2016年第4期106-110,共5页

声发射技术是液膜密封端面摩擦状态的有效检测方法,但是受工业背景噪声的影响,难以分离出声发射信号中所需信息。针对此问题,采用基于ARMA模型的自校正Kalman滤波技术处理声发射信号。该滤波器能在系统模型参数和噪声特性未知的情况下,... 声发射技术是液膜密封端面摩擦状态的有效检测方法,但是受工业背景噪声的影响,难以分离出声发射信号中所需信息。针对此问题,采用基于ARMA模型的自校正Kalman滤波技术处理声发射信号。该滤波器能在系统模型参数和噪声特性未知的情况下,收敛于稳态最优卡尔曼滤波器,因此滤波后的声发射信号的所需特征信号更突出,有利于液膜密封端面摩擦状态的检测。建立RBF神经网络,以时域、频域和时频域特征值作为输入进行网络训练,实现密封端面摩擦状态模式识别。实验结果证明,该监测方法能实时有效地识别端面摩擦状态,识别结果与电涡流直接测量得到的结果一致。 展开更多

关键词 声发射 液膜密封 ARMA模型 自校正Kalman滤波 RBF神经网络

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带未知有色观测噪声的自校正融合Kalman滤波器 被引量：3

13

作者 张鹏 邓自立 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第1期85-90,共6页

对于带未知有色观测噪声的多传感器线性离散定常随机系统,未知模型参数和噪声方差的一致的融合估值器用递推增广最小二乘法(RELS)和求解相关函数方程得到.将这些估值器代入到最优解耦融合Kalman滤波器中,得出了自校正解耦融合Kalman滤波... 对于带未知有色观测噪声的多传感器线性离散定常随机系统,未知模型参数和噪声方差的一致的融合估值器用递推增广最小二乘法(RELS)和求解相关函数方程得到.将这些估值器代入到最优解耦融合Kalman滤波器中,得出了自校正解耦融合Kalman滤波器,并用动态方差误差系统分析(DVESA)和动态误差分析(DESA)方法证明了它收敛于最优解耦融合Kalman滤波器,因而具有渐近最优性.一个带3传感器跟踪系统的仿真例子说明了其有效性. 展开更多

关键词 多传感器信息融合 解耦融合 未知有色观测噪声 辨识 自校正Kalman滤波器 收敛性

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ARMA信号自校正信息融合Wiener滤波器 被引量：4

14

作者 邓自立 高媛 张明波 《科学技术与工程》 2004年第9期749-752,763,共5页

对于带多传感器的含有未知模型参数和噪声统计的ARMA信号,应用现代时间序列分析方法,基于ARMA新息模型的在线辨识,提出了多传感器自校正信息融合Wiener滤波器。它具有渐近最优性,且可统一处理滤波、平滑和预报问题。一个跟踪系统的仿真... 对于带多传感器的含有未知模型参数和噪声统计的ARMA信号,应用现代时间序列分析方法,基于ARMA新息模型的在线辨识,提出了多传感器自校正信息融合Wiener滤波器。它具有渐近最优性,且可统一处理滤波、平滑和预报问题。一个跟踪系统的仿真例子说明了其有效性。 展开更多

关键词 多传感器信息融合 线性最小方差最优融合 自校正Wiener滤波器 ARMA信号 现代时间序列分析方法

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自校正解耦融合Kalman滤波器及其收敛性 被引量：1

15

作者 王强 王伟玲 邓自立 《科学技术与工程》 2009年第4期836-841,共6页

对带未知噪声统计的多传感器系统,提出了基于相关方法的噪声统计在线估值器,进而提出了自校正Riccati方程和自校正Lyapunov方程。在按分量标量加权线性最小方差最优信息融合准则下,提出了自校正分量解耦融合Kalman滤波器,并用动态误差... 对带未知噪声统计的多传感器系统,提出了基于相关方法的噪声统计在线估值器,进而提出了自校正Riccati方程和自校正Lyapunov方程。在按分量标量加权线性最小方差最优信息融合准则下,提出了自校正分量解耦融合Kalman滤波器,并用动态误差系统分析(DESA)方法证明了它收敛于最优分量解耦融合稳态Kalman滤波器,因而具有渐近最优性,它的精度比每个局部自校正Kalman滤波器精度高,且算法简单,便于实时应用。一个目标跟踪系统的仿真例子说明了其有效性。 展开更多

关键词 多传感器信息融合 解耦融合 RICCATI方程 噪声统计估计 自校正Kalman滤波器

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自校正分布式观测融合Kalman滤波器 被引量：1

16

作者 邓自立 郝钢 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第8期1850-1854,共5页

对于带未知噪声统计和带具有相同右因子的观测阵的多传感器系统,应用加权最小二乘(WLS)法可得到一个等价的融合观测方程。该文应用现代时间序列分析方法,基于新息模型参数的在线辨识,可估计未知噪声方差,进而提出了自校正加权观测融合Ka... 对于带未知噪声统计和带具有相同右因子的观测阵的多传感器系统,应用加权最小二乘(WLS)法可得到一个等价的融合观测方程。该文应用现代时间序列分析方法,基于新息模型参数的在线辨识,可估计未知噪声方差,进而提出了自校正加权观测融合Kalman滤波器。在新息模型参数估计是一致的和观测数据是有界的假设下,该文证明了自校正Kalman滤波器收敛于当噪声统计已知时的全局最优融合Kalman滤波器,因而它具有渐近全局最优性。最后给出了一个4传感器跟踪系统的仿真例子并验证了其有效性。 展开更多

关键词 多传感器信息融合 分布式观测融合 自校正Kalman滤波器 噪声方差估计 现代时间序列分析方法

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自校正信息融合Wiener滤波器及其收敛性 被引量：1

17

作者 王伟玲 王强 邓自立 《科学技术与工程》 2009年第3期539-544,557,共7页

对带未知噪声统计的多传感器系统,用求解相关函数矩阵方程组的方法得到噪声统计在线估值器,并提出了自校正Lyapunov方程。用现代时间序列分析方法,基于滑动平均(MA)新息模型的辨识,在按分量标量加权线性最小方差最优信息融合准则下,提... 对带未知噪声统计的多传感器系统,用求解相关函数矩阵方程组的方法得到噪声统计在线估值器,并提出了自校正Lyapunov方程。用现代时间序列分析方法,基于滑动平均(MA)新息模型的辨识,在按分量标量加权线性最小方差最优信息融合准则下,提出了自校正分量解耦融合Wiener滤波器,并用动态误差系统分析(DESA)的方法证明了自校正Lyapunov方程的收敛性,进而证明了自校正融合Wiener滤波器收敛于最优融合Wiener滤波器,因而具有渐近最优性。它的精度比每个局部自校正Wiener滤波器精度都高,且算法简单,便于实时应用。一个目标跟踪系统的仿真例子说明了其有效性。 展开更多

关键词 多传感器信息融合 噪声统计估计 自校正Lyapunov方程 自校正Wiener滤波器 收敛性 现代时间序列分析方法

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带相关噪声系统的自校正观测融合Kalman滤波器 被引量：1

18

作者 高媛 邓自立 《科学技术与工程》 2009年第12期3186-3193,共8页

对于带有相关噪声和未知噪声统计的多传感器线性离散定常随机系统,利用相关方法,提出了噪声统计信息的在线估计器。基于ARMA新息模型,提出了自校正加权观测融合Kalman滤波器,避免了求解Lyapunov和Riccati方程,减少了计算负担,适于实时... 对于带有相关噪声和未知噪声统计的多传感器线性离散定常随机系统,利用相关方法,提出了噪声统计信息的在线估计器。基于ARMA新息模型,提出了自校正加权观测融合Kalman滤波器,避免了求解Lyapunov和Riccati方程,减少了计算负担,适于实时应用。利用动态误差系统分析(DESA)方法,严格证明了提出的自校正融合滤波器以概率1或按实现收敛于相应的最优融合滤波器,即具有渐近全局最优性。一个3传感器系统的仿真例子说明其有效性。 展开更多

关键词 加权观测融合 自校正Kalman滤波器 收敛性 动态误差系统分析(DESA)方法 现代时间序列分析方法

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MA模型参数估计的两段最小二乘法及其在自校正跟踪滤波器中的应用 被引量：1

19

作者 邓自立 马建为 《科学技术与工程》 2003年第1期3-5,共3页

提出了滑动平均(MA)模型参数估计的两段最小二乘法。首先用递推最小二乘法对MA模型拟合一个高阶自回归(AR)模型,然后再用最小二乘法解一个不相容的超定线性方程组得到MA模型参数估值。一个应用于自校正跟踪滤波器的仿真例子说明了其有... 提出了滑动平均(MA)模型参数估计的两段最小二乘法。首先用递推最小二乘法对MA模型拟合一个高阶自回归(AR)模型,然后再用最小二乘法解一个不相容的超定线性方程组得到MA模型参数估值。一个应用于自校正跟踪滤波器的仿真例子说明了其有效性。 展开更多

关键词 自校正跟踪滤波器 MA模型 参数估计 两段最小二乘法 滑动平均模型 超定线性方程组

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自校正信息融合Wiener反卷积滤波器 被引量：1

20

作者 郝钢 李云 +1 位作者 关琳琳 邓自立 《科学技术与工程》 2006年第8期917-921,共5页

对于含有未知模型参数和噪声统计的多传感器信号反卷积系统,应用现代时间序列分析方法,基于自回归滑动平均(ARMA)新息模型参数的在线辨识,可在线估计噪声方差,进而提出了自校正信息融合Wiener反卷积滤波器。证明了它的渐近最优性,即若A... 对于含有未知模型参数和噪声统计的多传感器信号反卷积系统,应用现代时间序列分析方法,基于自回归滑动平均(ARMA)新息模型参数的在线辨识,可在线估计噪声方差,进而提出了自校正信息融合Wiener反卷积滤波器。证明了它的渐近最优性,即若ARMA新息模型参数估计是一致的,则它收敛于当噪声方差已知时的最优融合Wiener反卷积滤波器。同单传感器情形相比,它可提高滤波精度。一个带三传感器的反卷积系统的仿真例子说明了其有效性。 展开更多

关键词 多传感器信息融合 反卷积 自校正Wiener反卷积滤波器 辨识 噪声方差估计 渐近最优性 现代时间序列分析方法

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