用Arduino做电子秤最全滤波算法（Arduino编程）
上传时间： 2022-07-03
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卡尔曼滤波算法在MPU6050中的应用与实现
上传时间： 2022-07-06
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高度数据的准确获取是飞控系统研制过程中极其重要的一环，是保证无人飞行器按照一定高程工作、平稳着陆的先决条件。但对于低成本惯性导航解算，位置漂移严重[]，虽可通过加速度计姿态校正来抑制部分漂移，但解算出的速度与位置仍然不准确。因此需利用除惯导外的其它传感器测量值作为位置观测量参与滤波，在抑制位置漂移的情况下，修正速度与加速度，提高高程数据的精度。目前文献中大多是将惯性导航作为一个整体，对惯导的三维位置及速度进行滤波。如SINS/GPS组合导航，通过组合导航对SINS速度及位置漂移进行抑制[2][3]。但是当只需要高度方向上的数据时，此种做法往往计算量大，步骤繁琐，且整体滤波兼顾经度、纬度、高程等多个因素，反而影响了高度方向的滤波效果，且当SINS/GPS组合导航中的GPS信号较差时，得到的高度观测量误差也大。可见，当单一的高度传感器观测数据出现异常时，滤波后的高度也会出现异常。针对单传感器无法适应复杂工作环境的缺点，本文结合GPS、气压计及惯导系统的优点，来抑制惯导高度方向上的发散。通过构建GPS与气压计数据的权重模型获得高度方向观测量，使用互补滤波算法融合惯导数据与求得的观测量得到更为精确的高度观测值。算法简易，鲁棒性好，可在嵌入式飞控板中实时运行。
上传时间： 2022-07-16
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AD滤波算法函数模块说明： 一、该模块包含滤波算法有：中位值滤波、中位值平均滤波、递推平均滤波、一阶滞后滤波。用户可根据项目不同情况选用不同的滤波算法。1.1、中位值滤波：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。适用范围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。不过对流量、速度等快速变化的参数不宜。1.2、中位值平均滤波：连续采用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。适用范围：对应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。但是测量速度较慢, 比较浪费RAM。1.3递推平均滤波：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，把队列中得N个数据进行算术平均运算，就可以获得新的滤波结果。适用范围：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。缺点是灵敏度低，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。1.4、一阶滞后滤波：对周期性干扰具有良好的抑制作用，适用于波动频率较高得场合。缺点就是相位滞后，灵敏度低，滞后程度取决于a的大小，不能消除滤波频率高于采样频率1/2的干扰信号。本次滤波结果result=(1-a)*本次采样值+a*上次值。a=(0~1）
上传时间： 2022-07-28
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雷达信号模拟技术和现代雷达技术的发展息息相关。雷达信号模拟设备可以仿真出各种符合实验要求的目标信号来，直接注入雷达来对雷达进行试验，极大的方便了雷达的设计与调试。 本课题主要研究利用FPGA实现线性调频脉冲压缩雷达目标信号的模拟。全文的内容如下： 首先详细阐述了线性调频(LFM)脉冲压缩雷达脉冲压缩原理，分析了线性调频脉冲信号的特点，讨论和比较了匹配滤波数字实现的两种算法：时域实现和频域实现。 其次在对常用雷达信号模拟方法探讨的基础上，提出基于FPGA的线性调频脉冲压缩雷达目标视频信号模拟器的系统设计，对点目标、多目标和延展目标等情况下的目标信号进行建模，针对设定目标参数完成了目标信号的波形仿真，并完成基于频域实现方法的线性调频脉冲压缩雷达数字匹配滤波算法的设计及仿真。 最后，在Quartus Ⅱ 6.0平台上，完成模拟器中脉冲压缩等信号处理部分基于Verilog HDL 语言的软件设计及功能、时序仿真，并完成了相关硬件的设计。
上传时间： 2013-07-13
上传用户：squershop
便携式B型超声诊断仪具有无创伤、简便易行、相对价廉等优势，在临床中越来越得到广泛的应用。它将超声波技术、微电子技术、计算机技术、机械设计与制造及生物医学工程等技术融合在一起。开展该课题的研究对提高临床诊断能力和促进我国医疗事业的发展具有重要的意义。 便携式B型超声诊断仪由人机交互系统、探头、成像系统、显示系统构成。其基本工作过程是：首先人机交互系统接收到用户通过键盘或鼠标发出的命令，然后成像系统根据命令控制探头发射超声波，并对回波信号处理、合成图像，最后通过显示系统完成图像的显示。 成像系统作为便携式B型超声诊断仪的核心对图像质量有决定性影响，但以前研制的便携式B型超声诊断仪的成像系统在三个方面存在不足：第一、采用的是单片机控制步进电机，控制精度不高，导致成像系统采样不精确；第二、采用的数字扫描变换算法太粗糙，影响超声图像的分辨率；第三、它的CPU多采用的是51系列单片机，测量速度太慢，同时也不便于系统升级和扩展。 针对以上不足，提出了基于FPGA的B型超声成像系统解决方案，采用Altera公司的EP2C5Q208C8芯片实现了步进电机步距角的细分，使电机旋转更匀速，提高了采样精度；提出并采用DSTI-ULA算法（Uniform Ladder Algorithm based on Double Sample and Trilinear Interotation）在FPGA内实现数字扫描变换，提高了图像分辨率；人机交互系统采用S3C2410-AL作为CPU，改善了测量速度和系统的扩展性。 通过对系统硬件电路的设计、制作，软件的编写、调试，结果表明，本文所设计的便携式B型超声成像系统图像分辨率高、测量速度快、体积小、操作方便。本文所设计的便携式B型超声诊断仪可在野外作业和抢险（诸如地震、抗洪）中发挥作用，同时也可在乡村诊所中完成对相关疾病的诊断工作。
上传时间： 2013-05-18
上传用户：helmos
介绍了基于数字图像处理的QR码识别算法。该方案综合运用了图像灰度化、滤波去噪、二值化、边缘检测、图像旋转等多种图像处理方法对条码图像进行预处理。理论分析和实验结果表明：该算法提高了识读的灵活性和可靠性，为QR码识别提供了一种新途径。
上传时间： 2013-11-13
上传用户：cccole0605
近来发现有些问题很多人都很感兴趣。所以在这里希望能尽自己能力跟大家讨论一些力所能及的算法。现在先讨论一下卡尔曼滤波器，如果时间和能力允许，我还希望能够写写其他的算法，例如遗传算法，傅立叶变换，数字滤波，神经网络，图像处理等等。因为这里不能写复杂的数学公式，所以也只能形象的描述。希望如果哪位是这方面的专家，欢迎讨论更正。卡尔曼滤波器-Kalman Filter什么是卡尔曼滤波器（What is the Kalman Filter？）在学习卡尔曼滤波器之前，首先看看为什么叫“卡尔曼”。跟其他著名的理论（例如傅立叶变换，泰勒级数等等）一样，卡尔曼也是一个人的名字，而跟他们不同的是，他是个现代人！
上传时间： 2022-07-05
上传用户：zhaiyawei
近来发现有些问题很多人都很感兴趣。所以在这里希望能尽自己能力跟大家讨论一些力所能及的算法。现在先讨论一下卡尔曼滤波器，如果时间和能力允许，我还希望能够写写其他的算法，例如遗传算法，傅立叶变换，数字滤波，神经网络，图像处理等等。 因为这里不能写复杂的数学公式，所以也只能形象的描述。希望如果哪位是这方面的专家，欢迎讨论更正。 卡尔曼滤波器 – Kalman Filter 1． 什么是卡尔曼滤波器 （What is the Kalman Filter?） 在学习卡尔曼滤波器之前，首先看看为什么叫“卡尔曼”。跟其他著名的理论（例如傅立叶变换，泰勒级数等等）一样，卡尔曼也是一个人的名字，而跟他们不同的是，他是个现代人！ 卡尔曼全名Rudolf Emil Kalman，匈牙利数学家，1930年出生于匈牙利首都布达佩斯。1953，1954年于麻省理工学院分别获得电机工程学士及硕士学位。1957年于哥伦比亚大学获得博士学位。我们现在要学习的卡尔曼滤波器，正是源于他的博士论文和1960年发表的论文《A New Approach to Linear Filtering and Prediction Problems》（线性滤波与预测问题的新方法）。如果对这编论文有兴趣
上传时间： 2022-07-23
上传用户：qdxqdxqdxqdx
无刷直流电机,是随着电力电子技术的发展和新型永磁材料的出现而迅速成熟起来的一种机电一体化电机.随着无刷直流电机在各个领域的广泛应用,其常用的带位置传感器控制方法暴露出了越来越多的局限性.同时,随着计算机技术和电子技术的不断发展,基于高性能数字信号处理器的"状态观测器"法无位置传感器控制则渐渐成为研究的热点.论文在详细介绍了"扩展卡尔曼滤波法"无位置传感器无刷直流电机控制原理的基础上,建立了基于"扩展卡尔曼滤波法"无位置传感器无刷直流电机控制系统模型,对模型中误差造成的原因作出了定性和定量的分析,给出了解决的办法.另外,论文以Texas Instrument公司的TMS320LF2407A数字信号处理器为核心,设计了一套基于"扩展卡尔曼滤波法"的无位置传感器无刷直流电机控制系统,并给出了各模块的设计电路.文中介绍了系统的各个组成部分,并给出了系统的抗干扰措施."三段式"起动技术是无传感器无刷直流电机控制中的常用起动方法,也是"扩展卡尔曼滤波法"控制中的一个重要环节.文中对"三段式"起动技术中转子定位、外同步加速和外同步到自同步的切换三部分进行了详细的分析和讨论,指出了各部分的难点,给出了相应的解决方法.基于"扩展卡尔曼滤波法"的控制系统中包含了大量的运算和多路的AD采集,因此不可避免存在系统和测量误差以及干扰噪声,论文着重对系统误差、量测误差和干扰噪声三个方面作了详细的分析,并提出了解决的方法.对于噪声信号的数字化处理,论文探讨了常用的几种数字滤波算法并给出了仿真波形.在前面所设计的控制系统的基础上,论文介绍了"扩展卡尔曼滤波法"无位置传感器无刷直流电机控制系统的运行调试过程,分析了调试中出现的问题并提出了解决的方法.最后,文中给出了系统调试中的电压、反电势以及相电流等信号的实测波形,并与仿真结果作了比较分析.
上传时间： 2013-07-30
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