A13883的博客

本文介绍了一个基于数字图像处理的轴承缺陷自动检测系统。通过MATLAB编程实现，系统首先对轴承图像进行预处理（包括二值化、形态学处理和特征提取），然后利用连通区域分析技术检测缺失的滚珠和铆钉。程序能自动识别红绿两种底色的轴承图像，通过计算轮廓面积、圆度等特征参数判断缺陷位置，并在图像上标记检测结果。实验表明，该方法能有效识别轴承装配中的零件缺失问题，为工业质量检测提供了自动化解决方案。

本文分享了研究生阶段完成的现代信号处理仿真大作业，重点研究了功率谱估计方法。实验通过生成包含三个实正弦信号和白噪声的测试信号，分别采用周期图法、Welch法和AR模型（自相关法与Burg算法）进行功率谱估计，并利用FPE和AIC准则确定AR模型的最佳阶次。结果表明，现代谱估计方法相比经典谱估计能获得更好的频率分辨率。文章详细记录了实验原理、实现过程及MATLAB代码，并分析了不同方法的优缺点，为信号处理领域的功率谱估计研究提供了实践参考。

本文研究了基于LMS算法的自适应滤波方法在宽带信号中提取单频信号的应用。通过横向自适应滤波器结构，分析了步长参数对算法收敛速度和信号提取效果的影响。实验结果表明：1）步长选择需权衡收敛速度与稳态误差，过大过小都会影响性能；2）当单频信号间频差增大时，提取效果更优。针对不同频率组合（50Hz、100Hz/150Hz、100Hz/120Hz）进行了仿真验证，发现频差减小会导致信号分离困难。研究为宽带信号中的单频分量提取提供了有效方法，并给出了参数选择建议。

本文分享了研究生阶段完成的现代信号处理仿真课程作业，重点研究了基于卡尔曼滤波的三维匀加速运动目标跟踪算法。通过建立状态方程和观测方程，构建了包含位置、速度、加速度的9维状态模型，并实现了卡尔曼滤波递推算法。仿真结果表明，该算法能有效跟踪目标运动轨迹，但存在误差震荡问题。进一步分析发现，过程噪声和观测噪声的方差会影响滤波效果：噪声减小时误差减小且收敛加快，噪声增大时误差增大且收敛变慢。实验验证了卡尔曼滤波在三维目标跟踪中的有效性，同时探讨了模型参数对算法性能的影响。