4.1 概述 4.2 传感器与微机的接口技术 4.3 传感器的非线性补偿处理 4.4 传感器输出信号的数字滤波 4.5 智能传感器

6.1 图像退化原因与复原技术分类化的数学模型 6.2 逆滤波复原 6.3 约束复原 6.4 非线性复原方法 6.5 盲图像复原 6.6 几何失真校正 6.7 实验：图像复原

一、基本数据处理算法内容提要 二、消除糸统误差的算法、非线性校正 三、工程量的标度换。 四、诸如频谱估计、相关分析、复杂滤波等算法,阅读数字信号处理方面的文献

载波同步的方法一般分为两类： 一类是插入导频法，即在发送调制信号时插入载波分量， 使调制信号本身带有载波分量，接收端直接用窄带滤波和锁 相环捕获跟踪来提取载波。 另一类是自同步法或直接法。在抑制载波的调制中，用 非线性处理提取载波。 这一节主要讨论自同步法

5. 空域处理 6. 频域图像处理 3.1 线性滤波 3.2 非线性滤波

本书在介绍MATLAB编程基础知识之后，讲述了图像处理的主要内容，具体包括亮度变换、线性和非线性空间滤波、频率域滤波、图像复原与配准、彩色图像处理、小波、图像数据压缩、形态学图像处理、图像分割、区域和边界表示与描述以及对象识别等

在深入分析机架偏心作用机制的基础上,提出了轧机偏心补偿控制信息相域滤波提取方法,它利用机架偏心轧制作用强度与轧制过程中轧辊的机械转动相位密切相关的特点,将轧机的时域轧制数据转换为以轧辊转动相位为参变量的数据进行处理.在线性化相域空间中,与轧辊偏心作用相关的信号呈现出显著的周期化特征,而其余的原时域周期信号在转换过程中均被非周期化.在线性化相域空间中,将轧辊转动轧制作用的往复周期作为指定的循环统计量统计周期.理论分析表明,基于统计方法能够有效地消除噪声的影响,同时抑制非指定线性化相域循环分量,实现机架偏心特性信息的有效获取,其实质是线性化相域空间中的梳状滤波器滤波.依据统计获取的机架偏心特征信息可以为轧机偏心补偿提供一定的数据参考

现代电力电子设备对非平稳、时变电压信号十分敏感,基于此提出了一种网侧电压异常检测与预报的方法,通过对网侧电压信号进行实时检测,向相关电力电子设备的控制电路发送网侧电压异常预报信号.为消除电压信号中的常规噪声干扰,首先采用线性跟踪微分器对网侧电压信号进行滤波,在此基础上,通过引入小波变换模极大值法检测奇异点,对滤波后的信号进行电压突变点的判断,目标是准确预报出电网电压中可能对电力电子设备造成危害的异常点.仿真与实验结果表明,基于线性跟踪微分器的小波信号检测能够实时准确地获得理想信号的最佳逼近,提高了网侧电压故障检测速度,通过实时的检测与分析,该方法能够为电力电子设备提供具有参考价值的预报信号

长期颈部前屈对颈椎造成严重影响。为定量评估长时间低头对颈椎疲劳造成的影响，选取20名健康受试者，保持低头角度40°～60°持续3 h。选择胸锁乳突肌，颈部夹肌和肩部斜方肌测量其表面肌电信号。经滤波、整流、振幅标准化等处理后，对每60 s的肌电值进行积分和求其平均功率频率。研究发现，积分肌电值的波动变化具有规律性，首次增大后的减小表征肌肉进入疲劳状态；不同肌肉的平均功率频率(mean power frequency，MPF)值具有明显差异，决定着该肌肉疲劳耐受性的持续时间，且在整个颈部前屈过程中MPF并非简单的线性关系。提出用MPF的导数来提取疲劳特征，用窗口化的MPF负数累积判定肌肉疲劳。结果表明，MPF负数累积能很好地判断肌肉疲劳，胸锁乳突肌在20 min内出现最终疲劳，而颈部夹肌和肩部斜方肌在20 min左右出现了短暂性疲劳，随后在75～100 min时又出现了最终疲劳。因此建议持续颈部前屈时长不超过20 min