高光谱图像（HSI）通常在采集过程中由于各种噪声的混合而降低质量，这些噪声可能包括高斯噪声，脉冲噪声，虚线，条纹等。 本文介绍了一种基于低秩矩阵恢复（LRMR）的HSI恢复新方法，该方法可以同时去除高斯噪声，脉冲噪声，死线和条纹。 通过按字典顺序将HSI的补丁排序为二维矩阵，可以探索高光谱图像的低秩属性，这表明干净的HSI补丁可以视为低秩矩阵。 然后，我们将HSI恢复问题公式化为LRMR框架。 为了进一步消除混合噪声，应用了“分解”算法来解决LRMR问题。 在模拟和真实数据条件下都进行了一些实验，以验证所提出的基于LRMR的HSI恢复方法的性能。

基于恒定速度模型和恒定过程噪声范围的卡尔曼滤波器在几个样本后处于稳态。 在稳态下，卡尔曼的实际位置估计给出与应用于测量位置的零+双极低通滤波器相同的性能，而速度估计是测量位置的导数加低通滤波器的结果。 过程噪声值会改变滤波器的带宽。 通过将 Z 变换应用于恒速卡尔曼滤波器方程，您可以找到等效的滤波器传递函数。 此示例显示等效滤波器方程及其波特图。 它还表明，几秒钟后卡尔曼滤波器和等效滤波器的结果是相同的。 对于基于恒定加速度模型的卡尔曼滤波器，您可以获得类似的结果。

动态随机共振（DSR）是一种用于增强暗和低对比度图像的独特技术。 噪声对于基于DSR的图像增强来说是必需的，并且噪声水平会与亮度同时增大，这会大大降低增强图像的感知质量，并且还会增加后续降噪的难度，因为去除高水平的噪声通常会导致严重的噪声损失。图片细节。 本文提出在增强过程中逐步消除噪声，而不是在增强过程完成后消除噪声。我们首先在变分框架中重写了基于传统偏微分方程（PDE）的DSR模型，然后提出一种用于图像增强的新颖的总变化正则化（TV）DSR方法。 从理论上证明了TV正则化DSR模型解的存在性和唯一性。 此外，我们分别在变体框架和PDE框架中推广了电视正则化DSR模型，因此我们可以将更多现有的去噪方法纳入我们的方法中。 数值比较表明，所提出的技术在对比度和亮度增强以及噪声抑制方面具有显着的性能，因此可以获得具有良好感知质量的增强图像。

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在脉冲式激光测距仪的设计当中，时差测量（time of flight measurement）成为了一个 影响整个测量精度最关键的因素。德国 acam 公司设计的时间数字转换芯片 TDC-GP2 为激光测距的时间测量提供了完美的解决方法。本文着重介绍了应用 TDC-GP2 在设计 激光测距电路当中的优势，以及在应用中给出一些建议和提出了需要注意的一些问 题

本文给出了用于直驱永磁同步风力发电系统暂态分析的传动轴系的双质块模型和全功率变流器数学
模型，分析了低电压故障下直驱永磁风力发电系统的暂态特性。提出了相应的变流器改进技术措施，利用
PowerFactory/DIgSILENT 仿真软件对所设计的LVRT 改进控制方法进行仿真建模，并验证了其有效性。

针对低照度条件下图像对比度不高、颜色失衡和存在噪声等问题,提出了一种基于多分支全卷积神经网络(MBACNN)的低照度图像增强模型。该模型是一个端到端的模型,包含特征提取模块(FEM)、增强模块(EM)、融合模块(FM)和噪声提取模块(NEM)。通过对合成的低照度和高清图像样本进行训练,根据验证集的损失值不断调整模型参数,以得到最优模型;然后对合成低照度图像和真实低照度图像进行测试。实验结果表明,与传统的图像增强算法相比,所提出的模型能够有效提高图像对比度、调整颜色失衡并去除噪声,主观视觉和客观图像质量评价指标都得到进一步改善。

微带低通滤波器的设计与仿真，刘颖颖，，在实际的应用中，射频信号的频率范围非常广，通常所用的有用信号只在很小的频段内，因此需要通过滤波器来实现。滤波器是用来选择