自适应滤波器翻译作业
第八章快速横向LMS滤波算法
8.1 简介
在大量的算法解决最小二乘问题递归形式的方法中快速横向递归最小二乘(FTRLS)算法是非常具有吸引力，因为其能减少计算复杂度。
FTRLS算法可以通过求解同时向前和向后的线性预测问题,连同其他两个横向过滤器:过程估计量和一个辅助滤波器的期望信号向量有一个作为其第一和唯一的非零元素(例如,d(0)= 1)。与格型算法相比,FTRLS算法只需要时间递归方程。然而,需要得到一些FTRLS算法的关系，可参考前面一章LRLS算法。FTRLS算法考虑快速的横向滤波器RLS的算法更新的解决方法。因为顺序固定，更新横向自适应滤波器系数向量在每个计算中都迭代。
格型算法的向后和向前的派生关系可以用于预测所派生的FTRLS算法。由此产生的算法计算复杂度在实际中实现N使它们特别具有吸引力。相比格型算法，FTRLS算法的计算复杂度较低，由于没有权向量更新方程。特别是，FTRLS算法通常需要7 n到11 n 每输出样本,乘法和除法则需要LRLS 14n到29 n计算。因此，FTRLS 算法被认为是最快的解决方案的实现RLS的问题[1]-[7]。
在工程实践领域相继提出几种不同的FTRLS算法，所谓的快速卡尔曼算法[1],这的确是一个早期的快速横向RLS算法,计算11n次乘法和除法的复杂运算在每次输出示例。在后面的研究阶段开发领域的
快速横向算法,快速后验误差序列的技术(fa)[2],快速横向滤波器(FTF)[3]算法提出了要求，同样需要7n乘法和每次除法的输出样本。FTF算法是具有最低的复杂性的RLS算法,不幸的是，这些算法对量子化效应非常敏感，如果有一些步骤没被采取将会变得不稳定。
在这一章,FTRLS算法的一种特殊形式将被提到，基于那些被提的网格算法所派生出来的。众所周知,量子化错误在FTRLS算法
中是指数发散[1]-[7]。自从FTRLS算法不稳定的行为用有限精度算法实现的时候,我们讨论实现FTRLS数值稳定的算法,并提供一个特定算法的描述[8],[10]。
8.2 递归最小二乘预测
快速算法探索一些结构性的信息数据以达到低计算的复杂性。在特定情况下的快速RLS算法本文中讨论达到减少计算复杂度的情况下,由输入信号连续推迟样本中相同的信号。在本例中,模式的快速算法是相似的,向前和向后预测这些过滤器是必不可少的部分算法。建模的预测执行任务的输入信号,因此允许替换矩阵方程的矢量和标量关系。
派生的FTRLS算法,解决方案的RLS向前和向后的预测问题需要权向量递归方程。在本节中,这些解决方案进行了综述强调FTRLS算法相关的结果。如前所述,我们将借一些派生的前一章对点阵算法。是值得的提及,FTRLS可以被介绍通过一个独立的推导,基于格型的推导在这点可能更加深刻的当然更直截了当的。
8.2.1向前预测关系
瞬时向前后验Nth-order预测作为预测误差
后验和先验的向前预测误差之间的关系,首次提出了方程（7-49）和为了方便在这里重复
一个简单的处理方程(7.73),导致以下的最小加权最小二乘误差时间的更新,这种方法将用于FTRLS算法:
同样的从等式(7.73),我们可以获得,需要的等式在FTRLS算法中
可以通过执行前一章的方程(7.40)提出更新方程预测抽头系数矢量
在这里
将会看到,向量的更新φ(k?1,N)φ(k, N + 1)是需要更新落后的预测系数向量。同时,最后一个元素的φ(k, N + 1)是用于更新反向预测先验误差和获得γ(k, N)。向量φ(k, N + 1)可以通过自右乘方程(7.56),双方在即时k 和系数N 通过x(k, N + 1)=[x(k)T X (k?1,N)]。结果可以表示为
然而,不方便使用FTRLS 算法因为上面的方程产生反向预测部分,它将导致额外的计算。解决方案是使用另一种递归涉及
()()1,)1,(1,++Φ=+∧
N k N k N k γφ代替()1,+N k φ（具体参照问题7）后产生的递归可以派生一些代数运算方程(8.6)和(8.3)(8.5)，得到
正向预测抽头系数向量应该被更新使用 ，这样
8.2 反向预测关系
在本节中,关系涉及用于FTRLS 反向预测问题算法。后验概率预测与先验概率预测误差之间的关系可以表示为
我们也知道对于不同转换因素的比率表示为
见前一章的方程(7.79)
我们为了方便重写了最后的平等方程(7.70)，得到
这个等式也可以这样写
现在我们回想一下，反向预测滤波器的更新的时间可以写成
以下类似的方法,得到方程(8.7)，首先两边的方程(7.59)，在即后乘时k 和N,通过x(k,N+1)=((k,N)T X x(k?N))，并使用关系(8.10),(8.11),(8.13),我们有
注意,在这个等式的最后一个元素()1,+∧
N k φ已经在方程(8.7)计算。在任何情况下,值得一提的是,最后一个元素的()1,+∧N k φ或者可以表达
通过方程(8.9),(8.15),在方程(8.12)和(8.10),我们可以得到
将方程(8.9)代入上面的方程,我们可以归纳出更新方程,并用于FTRLS算法
有关后验与先验的预测问题和转换因子γ(k,N)的更新方程现在可用。我们可以通过期望信号d(k)进行派生解决估计的更一般的问题相关的过程,称为过程评估。
8.3 过程评估
对于所有先前提出了自适应滤波器算法,得到FTRLS算法是很有用的,可以匹配一个期望信号d(k)的最小化加权方差。从先验误差
我们可以计算后验误差
在传统的RLS算法,更新的时间输出联合过程的抽头系数估计量可以执行
现在所有的更新方程可用来描述快速横向RLS算法。的FRLS
算法由方程(8.1)-(8.3),(8.7)-(8.8)和(8.4)提出相关预测;方程(8.15),(8.17),(8.9),(8.11),(8.14)和(8.13)相关的预测和落后的东西转换因子;(8.18)-(8.20)与过程估计量有关。FTRLS 算法在逐步形成算法
8.1。FTRLS 算法的计算复杂度7(N)+ 14乘法/输出示例。FTRLS 算法的关键特性是它不需要矩阵乘法。正因为如此,FTRLS 算法的实现 每输出样本顺序相乘N 的复杂性。
初始化过程包括设置反向预测的抽头系数,前进预测和过程评估过滤器为零,即
向量()N ,1-∧
φ设置0假设的输入和期望信号零k < 0,即prewindowed 数据。转换因子应该初始化
算法8.1
快速横向RLS算法
因为在初始化期间先验和后验误差之间没有区别。加权最小二乘误差应该初始化与一个正的常数。
为了避免除零在第一次迭代。引入这个初始化参数的原因表明,它应该是一个小的价值。原因,然而,对于稳定的价值不应小(见本章末尾的例子)。
应该提到,有确切的初始化程序的快速横向RLS过滤器,目的是最小化
目标函数的瞬间在初始化期间[3]。
这些程序在初始化期间探索事实数据样本的数量在d(k)和x(k)小于N + 1。因此,目标函数可以是零,因为比需要更多的参数。[3]的确切的初始化过程取代了计算密集型回来时相当简单替换算法和自适应滤波器系数和零初始化。这个过程也可以广义的情况下一些非零抽头系数的初始值是可用的。
正如前面提到的,一些快速RLS算法基于横向实现存在,这里介绍的一个对应于所谓的在[3]提出了FFT。大量的替代算法引入的问题。
8.4稳定快速横向RLS算法
尽管速度横向算法提出了文学提供一个不错的解决方案固有的计算复杂度负担传统的RLS算法,这些算法用有限精度算法实现时不稳定。增加字并不能解决不稳定的问题。唯一的采用更长的字的效果是,该算法将不再有分歧。解决这个问题早些时候由重新启动算法选择的累积误差变量时达到规定的阈值[3]。虽然过去再启动过程将使用信息,由此产生的表现不佳是由于不连续的信息在相应的确定性的相关矩阵。
不稳定行为的原因快速横向算法固有的正反馈机制。这个解释了这个想法,如果一些特定的测量数值错误,他们可以方便地反馈为了使负面反馈误差传播动力学中占主导地位。幸运的是,一些测量的数值错误可以通过引入快速算法计算冗余。这种计算冗余可能涉及使用两个不同的公式计算一个给定的数量。在有限精度实现中,结果的数量通过这些公式计算值不相等和他们的区别是一个很好的测量数量的
累积误差。这个错误可以反馈为了稳定算法。关键问题是确定的数量应该引入计算冗余的误差传播动力学可以稳定。早期提出的解决方案[6][7],只有一个数量选择引入冗余。之后,这是表明,至少有两个量要求为了保证稳定的FTRLS算法[9]。另一个相关的问题是,这个错误应该内反馈算法。注意,任何时候可以选择在不影响算法的行为实现无限精度时,自反馈误差为零。自然选择是错误反馈回相关的物理量的表达式。这意味着对于每个数量,介绍了冗余,其最终价值是计算的两种形式的组合。
FTRLS算法可以看作是一个离散时间非线性动态系统[9]:有限精度实现中使用时,量化误差将会上升。在这种情况下,内部的数量将摄动与无限精确数量相比。非线性系统建模误差传播时,可以被描述,如果适当的线性化,允许误差传播机制的研究。使用一个平均分析,这是有意义的固定的输入信号,可以得到一组系统的特点是它的特征值的动态行为类似于k时的误差传播行为→∞和(1?λ)→0。通过这些特征值,可以确定反馈参数以及数量选择引入冗余。这里的目标是修改不稳定模式通过错误的反馈以让他们稳定[9]。幸运的是,它被发现在[9],可以修改和稳定不稳定模式引入错误的反馈。不稳定模式可以修改通过引入冗余γ(k,N)和eb(k,N)。这些数量可以计算使用不同的关系,以便区分它们包含在一个额外的索引他们的描述。
先验向后误差可以被描述的替代形式
第一种形式是受雇于FTRLS 算法和第二种形式对应的内积实现先验向后误差。第三形式对应于一个线性组合的两种形式,这些形式反馈确定数值差别的最终值,w(k,N,3),它将使用在不同的地方稳定算法。对于每个i K ，i=1,2,3中,我们选择一个不同的值,以保证相关特征值小于1。
转换因子γ(k,N)可能是第一个参数显示算法变得不稳定的迹象。这个参数也可以通过不同的计算关系。必须保证所有这些替代关系模式的误差传播系统变得稳定。第一个方程给出
在()1,+∧N k φ里的第一个元素是()1,0+∧
N k φ。上述等式源于(8.4),(8.3),(8.2)和(8.7)等式以及迭代。第二个表达式的转换因子来源于方程(8.14)和给出的
第三个表达式是
在方程(8.27),转换因子是用不同的方式表达,这是第一个提出FTRLS 算法[9]。第二种形式已经使用一个先验落后的错误和冗余。第三种形式可由方程(7.48)晶格RLS 算法(参见问题10)。
另一种关系稳定快速横向算法利用涉及到最低最小二乘误差。从方程(8.3)和(8.7),我们可以写
从（8-6）我们可以推断出，
带有这个关系,我们可以获得所需的方程
选择的γ(k,N + 1,1)是用来保持系统错误的工作状态的稳定[9]。
使用方程转换因子和冗余的先验向后误差,我们可以获得稳定的快速横向RLS 算法(SFTRLS)逐步实现给定的算法8.2。参数i K ，i=1,2,3
确定通过计算机模拟搜索[9]的最佳值发现1,5.2,5.1321===K K K 。在[9]还发现,数值表现对于i K 的最优值毫无反应,选择最佳值对于一个给定
的情况对各种环境和工作算法设置情况(例如,对于不同的遗忘因子的选择)。
SFTRLS 算法相关的另一个问题涉及的范围值λ的稳定保证。
大量仿真实验结果[9]表明,该范围
这里的N是滤波器的阶数，实验验证最优数值选择当λ的值选择
算法8.2
稳定快速横向RLS算法
λ值的范围以及它可以非常接近最优值高阶滤波器。这可能是一个潜在的限制SFTRLS算法的使用,特别是在不稳定环境中较小值λ是必需的。
SFTRLS算法的计算复杂度是订单9 n乘法/输出示例。有另一种算法计算复杂度的订8n(参见问题9)。
在离开之前这一节中,值得一提的是快速横向RLS算法的一个很好的解释。FTRLS算法可以看作四个横向滤波器并行工作,互相交换数量,如在图8.1。第一个过滤器是远期预测滤波器,利用x(k?1,N)作为输入信号矢量,wf(k,N)系数向量,并提供数量εf(k,N),英孚(k,N),ξdfmin(k,N)作为输出。第二个过滤器
反向预测滤波器,利用x(k,N)作为输入信号矢量,世行(k,N)系数向量,并提供大量εb(k,N),eb(k,N),ξ d bmin(k,N)作为输出。第三个过滤器是一个辅助滤波器的系数由??φ(k,N),其输入信号向量x(k,N),和其输出参数γ?1(k,N)。对于这个过滤器,所需的信号矢量常数和等于(1 0 0。0]T。第四个和最后一个过滤器的过程估计量输入信号向量x(k,N)的系数向量w(k,N),并提供大量的 (k,N)和e(k,N)作为输出。
图8.1 快速横向RLS算法:框图
例8.1
小节中描述的系统辨识问题顺序稳定快速横向算法来求解这一章。主要目的是检查算法在有限精度实现时的稳定性。
解答
根据方程(8.31),下界为λ在这种情况下是0.9375。选择一个值λ= 0.99。稳定快速横向算法应用于解决识别问题和测量MSE是0.0432。
使用= 2,我们运行的算法与有限的精度和结果总结在表8.1。没有发现不稳定的迹象为λ= 0.99。这些结果产生的系综平均200
实验。比较的结果表8.1与表5.2和7.2所示,SFTRLS算法也有类似的性能比传统和格型RLS算法,量化误差积累。问题是该算法在大多数情况下保持稳定。对于SFTRLS,对于大订单的过滤器我们剩下的有限选择λ的值的范围。同时,发现在我们的实验中,初始化参数的选择起着重要的作用在这个算法的性能实现有限的精度。在某些情况下,甚至当λ的值是在推荐范围内,该算法不收敛很小。通过增加的价值,我们通常的收敛时间增加同时该算法稳定。
例8.2
小节中描述的通道均衡的例子(3.6.3)也用于模拟测试SFTRLS算法。我们使用25阶均衡器和遗忘因子λ= 0.99。
解答
为了解决平衡问题稳定快速横向RLS算法初始化= 0.5。这里给出的结果所产生的系综平均200实验。生成的MSE的学习曲线显示在图8.2中,测量和MSE是0.2973。的整体性能SFTRLS算法对于这个特定的例子是一样好RLS算法,如lattice-based算法。
8.5 结束语
在这一章里,我们已经提出了一些快速横向RLS算法。这类算法比传统和格型RLS算法计算效率更高。一些模拟例子包括SFTRLS 算法使用的地方。有限字长模拟是读者的特殊兴趣。
大量的替代FTRLS算法以及理论结果可以在[3]中找到。归一化版本的FTRLS算法的推导也可能并没有解决。目前的一章,这一结果参考[4]。已知最计算有效FTRLS算法不稳定。允许的错误反馈方法简要介绍稳定的FTRLS算法。完整的推导并给出理由错误反馈的方法[9]。
在不稳定的环境中,它可能是有用的采用时变遗忘因子。因此希望得到FTRLS算法允许使用变量λ。这个问题第一次被在[11]。然而计算提出了更有效的解决方案在[8]介绍了数据加权的概念来取代误
差加权的概念。
FTRLS算法具有潜在的应用。特别是,信号的问题可以从环境嘈杂的版本的传输信号和噪音过滤版本相同的传输信号是一个有趣的应用程序。在这个问题,延迟和未知的滤波器系数估计。加权平方误差最小化,同时考虑延迟和未知系统参数。这个问题的联合估计可以解决采用优化FTRLS算法[12]。
8.6 引用
1. D. D. Falconer and L. Ljung,“Application of fast Kalman estimation to adaptive equalization,”IEEE Trans. on Communications, vol. COM-26, pp. 1439-1446, Oct. 1978.
2. G. Carayannis, D. G. Manolakis, and N. Kalouptsidis, “A fast sequential algorithm for leastsquares filtering and prediction,”IEEE Trans. on Acoust., Speech, and Signal Processing, vol.ASSP-31, pp. 1394-1402, Dec. 198
3.
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5. S. Ljung and L. Ljung,“Error propagation properties of recursive
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7.M. Bellanger, “Engineering aspects of fast least squares algorithms in transversal adaptive filters,” Proc. IEEE Intern. Conf. on Acoust., Speech, Signal Processing, pp. 49.14.1-49.14.4,
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9. D. T. M. Slock and T. Kailath,“Numerically stable fast transversal filters for recursive least squares adaptive filtering,”IEEE Trans. on Signal Processing, vol. 39, pp. 92-113, Jan. 1991.
10. J. G. Proakis, C. M. Rader, F. Ling, and C. L. Nikias, Advanced Digital Signal Processing,MacMillan, NewYork, NY, 1992.
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12. D. Boudreau and P. Kabal,“Joint-time delay estimation and adaptive recursive least squares filtering,”IEEE Trans. on Signal Processing, vol. 41, pp. 592-601, Feb. 1993.
8.7 问题
1.如下给出
提示:使用矩阵求逆引理
S(k,N)。
D
2.如下给出
wf,N(k)代表了wf的最后一个元素(k,N)。
3.使用一个适当的混合关系的晶格RLS算法基于后验和FTRLS算法,得到一个快速横向滤波器系数精确的初始化过程。
4.显示下面的关系是有效的,假设输入信号prewindowed
传感器技术论文中英文对照资料外文翻译文献
中英文对照资料外文翻译文献 附件1：外文资料翻译译文 传感器新技术的发展 传感器是一种能将物理量、化学量、生物量等转换成电信号的器件。输出信号有不同形式，如电压、电流、频率、脉冲等，能满足信息传输、处理、记录、显示、控制要求，是自动检测系统和自动控制系统中不可缺少的元件。如果把计算机比作大脑，那么传感器则相当于五官，传感器能正确感受被测量并转换成相应输出量，对系统的质量起决定性作用。自动化程度越高，系统对传感器要求越高。在今天的信息时代里，信息产业包括信息采集、传输、处理三部分，即传感技术、通信技术、计算机技术。现代的计算机技术和通信技术由于超大规模集成电路的飞速发展，而已经充分发达后，不仅对传感器的精度、可靠性、响应速度、获取的信息量要求越来越高，还要求其成本低廉且使用方便。显然传统传感器因功能、特性、体积、成本等已难以满足而逐渐被淘汰。世界许多发达国家都在加快对传感器新技术的研究与开发，并且都已取得极大的突破。如今传感器新技术的发展，主要有以下几个方面： 利用物理现象、化学反应、生物效应作为传感器原理，所以研究发现新现象与新效应是传感器技术发展的重要工作，是研究开发新型传感器的基础。日本夏普公司利用超导技术研制成功高温超导磁性传感器，是传感器技术的重大突破，其灵敏度高，仅次于超导量子干涉器件。它的制造工艺远比超导量子干涉器件简单。可用于磁成像技术，有广泛推广价值。 利用抗体和抗原在电极表面上相遇复合时，会引起电极电位的变化，利用这一现象可制出免疫传感器。用这种抗体制成的免疫传感器可对某生物体内是否有这种抗原作检查。如用肝炎病毒抗体可检查某人是否患有肝炎，起到快速、准确作用。美国加州大学巳研制出这类传感器。 传感器材料是传感器技术的重要基础，由于材料科学进步，人们可制造出各种新型传感器。例如用高分子聚合物薄膜制成温度传感器；光导纤维能制成压力、流量、温度、位移等多种传感器；用陶瓷制成压力传感器。
文献翻译—先进制造技术的新发展
附录 The new advanced manufacturing technology development Summary: This paper has presented the problems facing today's manufacturing technology，advanced manufacturing discussed in the forefront of science，and a vision for the future development of advanced manufacturing technology. Keyword：Advanced manufacturing technologies; Frontier science; Applications prospects Modern manufacturing is an important pillar of the national economy and overall national strength and its GDP accounted for a general national GDP 20%~55%. In the composition of a country's business productivity，manufacturing technology around 60% of the general role. Experts believe that the various countries in the world economic competition，mainly manufacturing technology competition. Their competitiveness in the production of the final product market share. With the rapid economic and technological development and customer needs and the changing market environment，this competition is becoming increasingly fierce，and that Governments attach great importance to the advanced manufacturing technology research. 1 .Current manufacturing science to solve problems Manufacturing science to solve the current problems focused on the following aspects : (1) Manufacturing systems is a complex systems，and manufacturing
图像处理中值滤波器中英文对照外文翻译文献
中英文资料对照外文翻译 一、英文原文 A NEW CONTENT BASED MEDIAN FILTER ABSTRACT In this paper the hardware implementation of a contentbased median filter suitabl e for real-time impulse noise suppression is presented. The function of the proposed ci rcuitry is adaptive; it detects the existence of impulse noise in an image neighborhood and applies the median filter operator only when necessary. In this way, the blurring o f the imagein process is avoided and the integrity of edge and detail information is pre served. The proposed digital hardware structure is capable of processing gray-scale im ages of 8-bit resolution and is fully pipelined, whereas parallel processing is used to m inimize computational time. The architecturepresented was implemented in FPGA an d it can be used in industrial imaging applications, where fast processing is of the utm ost importance. The typical system clock frequency is 55 MHz. 1. INTRODUCTION Two applications of great importance in the area of image processing are noise filtering and image enhancement [1].These tasks are an essential part of any image pro cessor,whether the final image is utilized for visual interpretation or for automatic an alysis. The aim of noise filtering is to eliminate noise and its effects on the original im age, while corrupting the image as little as possible. To this end, nonlinear techniques (like the median and, in general, order statistics filters) have been found to provide mo re satisfactory results in comparison to linear methods. Impulse noise exists in many p ractical applications and can be generated by various sources, including a number of man made phenomena, such as unprotected switches, industrial machines and car ign ition systems. Images are often corrupted by impulse noise due to a noisy sensor or ch annel transmission errors. The most common method used for impulse noise suppressi on n forgray-scale and color images is the median filter (MF) [2].The basic drawback o f the application of the MF is the blurringof the image in process. In the general case,t he filter is applied uniformly across an image, modifying pixels that arenot contamina ted by noise. In this way, the effective elimination of impulse noise is often at the exp ense of an overalldegradation of the image and blurred or distorted features[3].In this paper an intelligent hardware structure of a content based median filter (CBMF) suita ble for impulse noise suppression is presented. The function of the proposed circuit is to detect the existence of noise in the image window and apply the corresponding MF
无线传感器网络论文中英文资料对照外文翻译
中英文资料对照外文翻译 基于网络共享的无线传感网络设计 摘要：无线传感器网络是近年来的一种新兴发展技术，它在环境监测、农业和公众健康等方面有着广泛的应用。在发展中国家，无线传感器网络技术是一种常用的技术模型。由于无线传感网络的在线监测和高效率的网络传送，使其具有很大的发展前景，然而无线传感网络的发展仍然面临着很大的挑战。其主要挑战包括传感器的可携性、快速性。我们首先讨论了传感器网络的可行性然后描述在解决各种技术性挑战时传感器应产生的便携性。我们还讨论了关于孟加拉国和加利 尼亚州基于无线传感网络的水质的开发和监测。 关键词：无线传感网络、在线监测 1.简介 无线传感器网络，是计算机设备和传感器之间的桥梁，在公共卫生、环境和农业等领域发挥着巨大的作用。一个单一的设备应该有一个处理器，一个无线电和多个传感器。当这些设备在一个领域部署时，传感装置测量这一领域的特殊环境。然后将监测到的数据通过无线电进行传输，再由计算机进行数据分析。这样，无线传感器网络可以对环境中各种变化进行详细的观察。无线传感器网络是能够测量各种现象如在水中的污染物含量，水灌溉流量。比如，最近发生的污染涌流进中国松花江，而松花江又是饮用水的主要来源。通过测定水流量和速度，通过传感器对江水进行实时监测，就能够确定污染桶的数量和流动方向。 不幸的是，人们只是在资源相对丰富这个条件下做文章，无线传感器网络的潜力在很大程度上仍未开发，费用对无线传感器网络是几个主要障碍之一，阻止了其更广阔的发展前景。许多无线传感器网络组件正在趋于便宜化（例如有关计算能力的组件），而传感器本身仍是最昂贵的。正如在在文献[5]中所指出的，成功的技术依赖于
基于FPGA的卡尔曼滤波器的设计
基于FPGA的卡尔曼滤波器的设计 时间：2010-04-12 12:52:33 来源：电子科技作者：米月琴，黄军荣西安电子科技大学摘要：针对电路设计中经常碰到数据的噪声干扰现象，提出了一种Kalman滤波的FPGA实现方法。该方法采用了TI公司的高精度模数转换器ADSl25l以及Altera公司的EPlCl2，首先用卡尔曼滤波算法 设计了一个滤波器，然后将该滤波器分解成简单的加、减、乘、除运算。通过基于FPGA平台的硬件与 软件的合理设计，成功地实现了数据噪声的滤除设计，并通过实践仿真计算，验证了所实现滤波的有效性。 关键词：卡尔曼；FPGA；最小方差估计 卡尔曼滤波是一个“Optimal Recursive Data Processing Algorithm(最优化自回归数据处 理算法)”，对于解决很大部分的问题，是最优化的，效率最高甚至是最有用的。传统的卡尔曼滤波是 在DSP上实现的。但是DSP成本相对较高，而且指令是串行执行的，不能满足有些要求较高的场合。而FPGA由于其硬件结构决定了它的并行处理方式，无论在速度还是实时性都更胜一筹。文中以基于FPGA 器件和A／D转换器的数据采集系统为硬件平台，进行了卡尔曼滤波算法设计，详述了基于FPGA的卡尔 曼滤波器的设计实现。 1 卡尔曼滤波算法 工程中，为了了解工程对象(滤波中称为系统)的各个物理量(滤波中称为状态)的确切数值，或为了 达到对工程对象进行控制的目的，必须利用测量手段对系统的各个状态进行测量。但是，量测值可能仅 是系统的部分状态或是部分状态的线性组合，且量测值中有随机误差(常称为量测噪声)。最优估计就是 针对上述问题的一种解决方法。它能将仅与部分状态有关的测量进行处理，得出从统计意义上讲误差最 小的更多状态的估值。误差最小的标准常称为估计准则，根据不同的估计准则和估计计算方法，有各种 不同的最优估计，卡尔曼滤波是一种递推线性最小方差估计的最优估计。 系统的状态方程可设定为 式（3）为系统噪声。设设备的量测噪声为Vk，系统得量测方程为
《先进制造技术》大作业
绿色设计与制造技术 自20世纪70年代以来，工业污染所导致的全球性环境恶化达到了前所未有的程度，迫使人们不得不重视这种环境污染的现实。进入20世纪90年代，各国的环保战略开始经历一场新的转折，全球性的产业结构调整呈现出新的绿色战略趋势，这就是资源利用合理化、废弃物产生烧量化、对环境污物让或少污染的方向发展。在这种“绿色浪潮”的冲击下，绿色产品逐渐兴起，相应的绿色产品设计方法就成为目前的研究热点。 绿色设计与制造是一个综合考虑环境影响和资源利用效率的先进制造模式，其目标是使产品从设计、制造、包装、运输、使用到报废处理的整个生产周期中，废弃资源和有害排放物最小，资源利用率最高。可以说，绿色制造是机制企业实施可持续发展战略的重要组成部分。 绿色产品的设计主要内容包括： 1、绿色产品的描述与建模:准确全面地描述绿色产品，建立系统的绿色产品评价模型。 2、优良的环境友好性：即产品从生产到使用乃至废弃回收处理的各个环节都对环境无害或危害很小。这就要求企业在生产过程中选用清洁的原料、清洁的工艺过程，生产出清洁的产品；产品使用时不对使用者造成危害；报废产品在回收处理过程中很少产生废弃物。 3、最大限度地利用利用材料资源：绿色产品尽量减少材料使用量，减少使用材料的种类，特别是稀有昂贵材料及有毒、有害材料，并使产品中零件材料能最大限度地再利用。 4、最大限度地节约能源：绿色产品在其生命周期的各个环节水消耗的能源最少，能源的节约本身也是很好的环境保护手段 5、产品可拆卸性：在产品报废以后其零部件能够高效地、不加破坏的拆卸，有利于零部件的重新利用和材料的循环再生，达到节省资源、保护环境的目的。 6、产品的可回收性：在设计时充分考虑产品的各零部件回收再用的可能性、回收处理方法、回收费用等问题。内容包括：可回收材料的识别及标志；回收处理工艺方法；可回收性的结构设计；可回收性的经济分析与评价。 通过大力推行绿色加工，提高资源利用率，降低对环境的负面影响，改善机械加工时的人机友善性，实现整个机械加工过程的优质、高效、低耗及清洁化，使企业效益与社会效益协调优化。 绿色产品的制造方法主要内容包括：
IIR数字滤波器的设计外文文献以及翻译
IIR Digita Filter Design An important step in the development of a digital filter is the determination of a realizable transfer function G(z) approximating the given frequency response specifications. If an IIR filter is desired,it is also necessary to ensure that G(z) is stable. The process of deriving the transfer function G(z) is called digital filter design. After G(z) has been obtained, the next step is to realize it in the form of a suitable filter structure. In chapter 8,we outlined a variety of basic structures for the realization of FIR and IIR transfer functions. In this chapter,we consider the IIR digital filter design problem. The design of FIR digital filters is treated in chapter 10. First we review some of the issues associated with the filter design problem. A widely used approach to IIR filter design based on the conversion of a prototype analog transfer function to a digital transfer function is discussed next. Typical design examples are included to illustrate this approach. We then consider the transformation of one type of IIR filter transfer function into another type, which is achieved by replacing the complex variable z by a function of z. Four commonly used transformations are summarized. Finally we consider the computer-aided
压力传感器外文翻译
压力传感器 合理进行压力传感器的误差补偿是其应用的关键。压力传感器主要有偏移量误差、灵敏度误差、线性误差和滞后误差，本文将介绍这四种误差产生的机理和对测试结果的影响，同时将介绍为提高测量精度的压力标定方法以及应用实例。 目前市场上传感器种类丰富多样，这使得设计工程师可以选择系统所需的压力传感器。这些传感器既包括最基本的变换器，也包括更为复杂的带有片上电路的高集成度传感器。由于存在这些差异，设计工程师必须尽可能够补偿压力传感器的测量误差，这是保证传感器满足设计和应用要求的重要步骤。在某些情况下，补偿还能提高传感器在应用中的整体性能。 本文以摩托罗拉公司的压力传感器为例，所涉及的概念适用于各种压力传感器的设计应用。 摩托罗拉公司生产的主流压力传感器是一种单片压阻器件，该器件具有 3 类： 1.基本的或未加补偿标定； 2.有标定并进行温度补偿； 3.有标定、补偿和放大。 偏移量、范围标定以及温度补偿均可以通过薄膜电阻网络实现，这种薄膜电阻网络在封装过程中采用激光修正。 该传感器通常与微控制器结合使用，而微控制器的嵌入软件本身建立了传感器数学模型。微控制器读取了输出电压后，通过模数转换器的变换，该模型可以将电压量转换为压力测量值。传感器最简单的数学模型即为传递函数。该模型可在整个标定过程中进行优化，并且模型的成熟度将随标定点的增加而增加。 从计量学的角度看，测量误差具有相当严格的定义：它表征了测量压力与实际压力之间的差异。而通常无法直接得到实际压力，但可以通过采用适当的压力标准加以估计，计量人员通常采用那些精度比被测设备高出至少 10 倍的仪器作为测量标准。 由于未经标定的系统只能使用典型的灵敏度和偏移值将输出电压转换为压 力，测得的压力将产生如图 1 所示的误差。 这种未经标定的初始误差由以下几个部分组成： a.偏移量误差。由于在整个压力范围内垂直偏移保持恒定，因此变换器扩散和激光调节修正的变化将产生偏移量误差。 b.灵敏度误差，产生误差大小与压力成正比。如果设备的灵敏度高于典型值，灵敏度误差将是压力的递增函数（见图 1）。如果灵敏度低于典型值，那么灵敏度误差将是压力的递减函数。该误差的产生原因在于扩散过程的变化。
维纳最速下降法滤波器卡尔曼滤波器设计及Matlab仿真
信息融合大作业 ——维纳最速下降法滤波器，卡尔曼滤波器设计及Matlab仿真 1.滤波问题浅谈 估计器或滤波器这一术语通常用来称呼一个系统，设计这样的系统是为了从含有噪声的数据中提取人们感兴趣的，接近规定质量的信息。由于这样一个宽目标，估计理论应用于诸如通信、雷达、声纳、导航、地震学、生物医学工程、 金融工程等众多不同的领域。例如，考虑一个数字通信系统，其基本形式由发
射机、信道和接收机连接组成。发射机的作用是把数字源(例如计算机)产生的0、1符号序列组成的消息信号变换成为适合于信道上传送的波形。而由于符号间干扰和噪声的存在，信道输出端收到的信号是含有噪声的或失真的发送信号。接收机的作用是，操作接收信号并把原消息信号的一个可靠估值传递给系统输出端的某个用户。随着通信系统复杂度的提高，对原消息信号的还原成为通信系统中最为重要的环节，而噪声是接收端需要排除的最主要的干扰，人们也设计出了针对各种不同条件应用的滤波器，其中最速下降算法是一种古老的最优化技术，而卡尔曼滤波器随着应用条件的精简成为了普适性的高效滤波器。2．维纳最速下降算法滤波器 2.1 最速下降算法的基本思想 考虑一个代价函数，它是某个未知向量的连续可微分函数。函数 将的元素映射为实数。这里，我们要寻找一个最优解。使它满足如下条件 (2.1) 这也是无约束最优化的数学表示。 特别适合于自适应滤波的一类无约束最优化算法基于局部迭代下降的算法： 从某一初始猜想出发，产生一系列权向量，使得代价函数在算法的每一次迭代都是下降的，即 其中是权向量的过去值，而是其更新值。 我们希望算法最终收敛到最优值。迭代下降的一种简单形式是最速下降法，该方法是沿最速下降方向连续调整权向量。为方便起见，我们将梯度向量表示为
先进制造技术名词解释及简答带答案
名词解释: 广义制造：包括市场分析、产品设计、工艺设计、生产准备、加工装配、质量保证、生产过程管理、市场营销、售前售后服务，以及报废后的回收处理等整个产品生命周期内一序列相互联系的生产活动。 狭义制造：是指生产车间内与物流有关的加工和装配过程。 先进制造技术(A ＭT)：是指在传统制造技术基础上不断吸收机械、电子、信息、材料、能源以及现代管理技术的成果,将其综合应用于产品设计、加工装配、检验测试、经营管理、售后服务乃至回收的制造全过程,以实现优质、高效、低耗、清洁、灵活的生产,提高对动态多变市场的适应能力和竞争能力的制造技术的总称。 制造系统：是指由制造过程及其所涉及的硬件、软件和人员组成的一个具有特定功能的有机整体。 工业机器人:工业机器人是一种可重复编程的多自由度的自动控制操作机,是涉及机械学、控制技术、传感技术、人工智能、计算机科学等多学科技术为一体的现代制造业的基础设备； 柔性制造技术:是集数控技术、计算机技术、机器人技术以及现代管理技术为一体的现代制造技术。 柔性制造系统(F ＭＳ):由若干台数控加工设备、物料运储系统和计算机控制的信息系统组成的，通过改变软件程序适应多品种、中小批量生产的自动化制造系统。 绿色产品(G Ｐ）：绿色产品是指在产品全生命周期内，能节约资源和能源，对生态环境无危害或少危害,且对生产者及使用者具有良好保护性的产品。 高速加工技术:是指采用超硬材料的刀具和磨具，能可靠地实现高速运动的自动化制造设备，极大地提高材料的切除率,并保证加工精度和加工质量的现代制造加工技术。 制造业：是指将制造资源，包括物料、设备、工具、资金、技术、信息和人力等，通过制造过程转化为可供人们使用和消费的产品的行业。 计算机集成制造（C ＩM):借助于以计算机为核心的信息技术，将企业中各种与制造有关的技术系统集成起来,使企业内的各类功能得到整体优化。 计算机集成制造系统（CIMS):CIMS 是在自动化技术、信息技术和制造技术的基础上，通过计算机及其软件，将制造工厂全部生产活动所需的各种分散的自动化系统有机地集成，是适合多品种、中小批量生产的系统。 广义制造自动化：产品设计、企业管理、加工过程、质量控制等产品制造全过程及各个环节综合集成自动化。 柔性：指制造系统对系统内部及外部环境的一种适应能力，也是指制造系统能够适应产品变化的能力。 超精密切削加工：超精密切削加工主要指金刚石刀具超精密车削,主要用于加工铜、铝等非铁金属及其合金,以及光学玻璃、大理石和碳素纤维等非金属材料。 简答题： １. 简述柔性、ＦMS 的定义?柔性制造系统（ FMS ）由哪几部分组成?各部分都有什么功能?简述柔性制造系统( F ＭS)的工作过程?柔性制造系统的特点和适用范围是什么? 答：柔性：指制造系统对系统内部及外部环境的一种适应能力,也是指制造系统能够适应产品变化的能力。 FM Ｓ:柔性制造系统是由若干台数控加工设备、物料运储装置和计算机控制系统组成，并能根据制造任务或生产品种的变化迅速进行调整，以适应多品种、中小批量生产的自动化制造系统。 :＿＿ ＿ ＿ ＿＿
数字滤波器的外文翻译
FIR 数字滤波器的有限字长系数优化的比较研究 拜彻尔，泰勒，罗兰 威尔士大学纽波特学院运算工程学校 摘要：实时数字滤波器频率响应的精度受实现时系数约束条件即有限字长(FWL)的影响。该文仅考虑FIR 数字滤波器有关的FWL 问题。准确和近似响应之间的最大误差限的约束条件所对应的理论问题和统计误差值都进行了详细的研究。利用实数值遗传算法作为优化工具，并由若干设计案例的FWL 效应获得其最大误差限和误差值。由此，完成了简单凑整逼近、遗传算法优化、整数规划法，以及简单希尔登山者方法之间的比较。 关键词：实时数字滤波器； 有限字长；遗传算法；整数规划 1. 前言 FIR 数字滤波器广泛用于图像处理、移动通信、医疗电子，以及很多其他的信号处理应用。为降低能耗和提高运算量，截断系数到最短长度是有优势的。然而，该截断会引起滤波嚣设计参数的变化，在某些情况下这是不可接收的。此即优化问题，即尽可能地选择近似系数值的微小变化量，以便最好的服从设计规范标准。针对有限脉冲响应(FIR)滤波器形式结构的线性相位已被证明是鲁棒的，因而FWL 系数的自我实现的研究是极具有吸引力的[1]。FWL FIR 对称数字滤波器的研究涉及到一组系数的选择，从而这个新频率响应可以作为无限准确系数截断的一个结果，可以最大的接近所给定的规范频率响应。 已知的为解决该问题所使用的算法均基于两种方法：局部搜索法[2]和整数规划分支界限法[3,4]。局部搜索法需要选择一组可行的FWL 系数(称为四舍五入值)，用以给出一个频率响应并用以检验H 的领域。同时要选定滤波器的传递函数，以便得到更好的滤波器H'，即具有低误差函数的滤波器。如果找到了这样的一个滤波器H'，那么便可用H'来代替H ，而算法即可进入下一步或者终止。分支界限算法涉及对一组可能解所构成的树的系统性修正，这些解依赖于由枚举总数所确定的下界值。这两种算法本质上计算密集，且不能保证全局优化。其问题即是在于进一步复合，使其更加灵敏以便增加滤波器长度。 2. FWL 系数及误差目标函数 用以导出FWL 系数的最常用定点算法是直接量化法。使用标准滤波器设计技术导出的高精度系数在该方法中首次被利用，以得出FWL 的量化系数。如下量化系数的起始解给出。 h ri =round[h ei 2B-1] i=0,1,2,...,N-1 (1) 这里，h ri 为四舍五入系数，hei 为高精度系数，B 为用以描述系数的位数，N 为滤波器长度。 优化过程的主要目的在于极小化目标函数，其明确目标为获得一个与期望的响应尽可能接近的滤波器频率响应。目标函数被用于500个等距频率的格点。 目标函数通过以下式来评价： }H max ,H 110max{max }H H 1{ObjV s p s s p p i i L s i 2 i P i 2 i -++-=∑∑== (2) H ip =遗传算法优化滤波器在通带中对应频率的幅值响应 H is =遗传算法优化滤波器在阻带中对应频率的幅值响应 L=频率格点的数目（500）
传感器外文翻译
Basic knowledge of transducers A transducer is a device which converts the quantity being measured into an optical, mechanical, or-more commonly-electrical signal. The energy-conversion process that takes place is referred to as transduction. Transducers are classified according to the transduction principle involved and the form of the measured. Thus a resistance transducer for measuring displacement is classified as a resistance displacement transducer. Other classification examples are pressure bellows, force diaphragm, pressure flapper-nozzle, and so on. 1、Transducer Elements Although there are exception ,most transducers consist of a sensing element and a conversion or control element. For example, diaphragms,bellows,strain tubes and rings, bourdon tubes, and cantilevers are sensing elements which respond to changes in pressure or force and convert these physical quantities into a displacement. This displacement may then be used to change an electrical parameter such as voltage, resistance, capacitance, or inductance. Such combination of mechanical and electrical elements form electromechanical transducing devices or transducers. Similar combination can be made for other energy input such as thermal. Photo, magnetic and chemical,giving thermoelectric, photoelectric,electromaanetic, and electrochemical transducers respectively. 2、Transducer Sensitivity The relationship between the measured and the transducer output signal is usually obtained by calibration tests and is referred to as the transducer sensitivity K1= output-signal increment / measured increment . In practice, the transducer sensitivity is usually known, and, by measuring the output signal, the input quantity is determined from input= output-signal increment / K1. 3、Characteristics of an Ideal Transducer The high transducer should exhibit the following characteristics a) high fidelity-the transducer output waveform shape be a faithful reproduction of the measured; there should be minimum distortion. b) There should be minimum interference with the quantity being measured; the presence of the transducer should not alter the measured in any way. c) Size. The transducer must be capable of being placed exactly where it is needed.
直流电机运行状态的卡尔曼滤波估计器设计.doc
二 〇 一 五 年 六 月 题 目：直流电机运行状态的卡尔曼滤波估计器设计 学生姓名：张傲 学 院：电力学院 系 别：电力系 专 业：风能与动力工程 班 级：风能11-1 指导教师：董朝轶 教授
摘要 卡尔曼滤波是一个迭代自回归算法，对于连续运动状态用中的大部分问题它都能够给出最优的预测。它已经广泛应用了近半个世纪，例如数据的融合，机械的导航乃至军用雷达的导航等等。卡尔曼滤波一般用于动态数据的处理，是从混沌的信号中提取有用信号消除误差的参数估计法。卡尔曼滤波是依据上一个估计数值和当下的检测数据运用递推估计算出当前的估计值。通过状态方程运用递推的方法进行估计,可以建立物体运动的模型。本文采用的工程设计对运行状态下的直流电机进行参数的计算和校验。而且直流电机的调节性能非常好只需要加上电阻调压就可以了，而且启动曲线非常好，启动的转矩大适合高精度的控制。而交流电机调速需要变频，控制相对复杂一些，而对于设计无论是哪种电机都不影响结果，所以本实验采用直流电机。简单来说卡尔曼滤波就是对被观测量进行一个物理的建模，目的是用‘道理’来约束观测结果，减少噪声的影响。因此卡尔曼滤波是根据一个事物的当前状态预测它的下一个状态的过程。 此设计主要是通过对直流电机的数学模型利用MATLAB来设计卡尔曼滤波估计，进行仿真编程建模，进而对系统进行评估，并且分析估计误差。 关键词：卡尔曼滤波器；直流电机；MATLAB
Abstract Kalman filter is an iterative autoregression algorithm for continuous motion of most of the problems with it are able to give the best prediction. And it has been widely used for nearly half a century, such as the integration of data, as well as military machinery of navigation radar navigation, and so on. Kalman filter is generally used to process dynamic data, extract useful signal parameter estimation method to eliminate errors from the chaotic signal. Kalman filter is based on an estimate on the value and the current detection data is calculated using recursive estimation current estimates. By using recursive state equation method to estimate the movement of objects can be modeled. The paper describes the engineering design of the DC motor running state parameter calculation and verification. The DC motor performance and adjust very well simply by adding resistance regulator on it, and start curve is very good, start torque for precision control. The required frequency AC motor speed control is relatively complicated, and for the design of either the motor does not affect the outcome.In order to facilitate learning, so wo use the DC motor. Simply the Kalman filter is to be observables conduct a physical modeling; the purpose is to use 'sense' to restrict the observations to reduce the influence of noise. Therefore, the Kalman filter is based on the current state of things predict its next state of the process. This design is mainly through the DC motor mathematical model using MATLAB to design the Kalman filter estimation, simulation modeling program, and then to evaluate the system and analyze the estimation error. Keywords：Kalman filter; DC;MATLAB
先进制造技术的新发展——机械类外文文献翻译、中英文翻译
外文原文： The new advanced manufacturing technology development Abstract : This paper has presented the problems facing today's manufacturing technology, advanced manufacturing discussed in the forefront of science, and a vision for the future development of advanced manufacturing technology. Keyword：Advanced manufacturing technologies; Frontier science; Applications prospects Modern manufacturing is an important pillar of the national economy and overall national strength and its GDP accounted for a general national GDP 20%~55%. In the composition of a country's business productivity, manufacturing technology around 60% of the general role. Experts believe that the various countries in the world economic competition, mainly manufacturing technology competition. Their competitiveness in the production of the final product market share. With the rapid economic and technological development and customer needs and the changing market environment, this competition is becoming increasingly fierce, and that Governments attach great importance to the advanced manufacturing technology research. 1 .Current manufacturing science to solve problems Manufacturing science to solve the current problems focused on the following aspects : (1) Manufacturing systems is a complex systems, and manufacturing systems to meet both agility, rapid response and rapid reorganization of the capacity to learn from the information science, life science and social science interdisciplinary research, and explore new manufacturing system architecture, manufacturing models and manufacturing systems effective operational mechanism. Manufacturing systems optimized organizational structure and good performance is manufacturing system modelling, simulation and optimization of the main objectives. Manufacturing system architecture not only to create new enterprises both agility and responsiveness to the