简介:摘要:城际和城市轨道交通是城轨列车的统称,涵盖了地铁和轻轨。如今随着社会工业化的不断进步,科技的不断发展城轨列车成为一种普遍的交通工具,在生活中必不可少,尤其是在大城市一线城市,例如北京、上海、广东等城市,没有地铁的生活只会带来生活的经济压力,出行不方便,生活幸福度会下降,所以地铁已经变成人民心中重要的交通工具,并且随着生活条件的改变,许多城市都在发展城轨列车适应于生活中,而且生活水平的提高和出行方式的改善,对ATC系统在确定列车安全运行、列车运营正点、精度定位在车站停车、低污染、乘客的满意度等各个方面都提出了更高的要求,对城轨列车的信赖度也越来越高,所以列车的精确停车更是重中之重。本文会根据自适应控制器方面来进行算法研究,使列车可以更加精确的按照规定停车,为了保障人民的生命安全,精确的算法是基础。
简介:摘要:在当前信息爆炸的时代,电子信息技术的发展日新月异,其中,自适应信号处理算法作为信号处理领域的重要组成部分,已广泛应用于通信、雷达、音频处理等多个领域。本文旨在深入探讨自适应信号处理算法的基本原理、关键技术以及其在实际应用中的优化与改进,为相关领域的研究者和工程师提供理论支持和实践参考。在优化与改进方面,本文阐述了如何通过改进算法结构、引入新型优化策略以及利用现代计算技术来提升自适应信号处理的性能。实验结果表明,这些优化方法能够显著提高算法的收敛速度、稳定性和处理精度,同时降低计算复杂度,使其在实际应用中更具竞争力。本文的研究不仅有助于深化对自适应信号处理算法的理解,也为实际工程问题的解决提供了新的思路和方法。未来,随着计算能力的持续增强和新型理论的不断涌现,自适应信号处理算法将在更广泛的领域展现出更大的应用潜力。
简介:非局部均值滤波是一种基于图像信息冗余的去噪方法,其认为图像自身的有效结构具有一定的重复性,而随机噪声则不具备这一特点,通过利用图像本身的自相似性来达到压制随机噪声的目的,是一种全局的去噪方法。本文把这一思想引入地震数据随机噪声压制中,针对传统非局部均值滤波计算量过大的问题,文章采用分块非局部均值的方式来减少计算量;针对滤波参数选取会影响非局部均值滤波效果的问题,提出一种简单的自适应滤波参数地震数据分块非局部均值算法。模型和实际数据处理结果表明:相对于传统的去噪算法(如f-x反褶积),该方法在压制随机噪声的同时对有效信号保护地更好,具有更高的保真度,更有利于后续的处理和解释工作。
简介:地下采煤引起的地表沉陷是一个时间和空间的过程,据此提出了观测站动态数据处理模型Kalman滤波和自适应Kalman滤波,通过实例验证了自适应Kalman滤波比普通Kalman滤波在观测站数据滤波和预测中具有优越性。
简介:由于地震数据中包含的噪声在不同频率或者频带数据中的分布强度存在差异,使得全频带数据上进行的噪声衰减处理改变了地震反射波信号的动力学特征,干扰后期的地震资料解释、储层预测、油气检测等问题,提出边界和振幅特性保持自适应噪声衰减方法。首先应用小波包变换对全频带地震数据进行多频段划分,然后对分频段数据进行非线性各向异性倾角导向边界保持自适应滤波处理。在该方法中,由结构张量计算的扩散张量实现自适应地确定平滑滤波方向,加入的不连续结构置信度量和不连续性算子自适应地控制不连续结构特征的保持程度,引入的去相关滤波迭代停止准则自适应地确定滤波迭代次数。这些参数的引入具有减少处理人员的干预和人为的主观性,且执行简单的特点。对合成地震记录和实际地震记录处理结果表明,提议的方法能够自适应地衰减地震数据中噪声,同时既能保持地震反射波中有效的不连续性信息,也能有效地保持有效信号的频率分布规律。能够为后期的地震资料解释和分析提供高品质的基础数据。